Q:
Hvorfor snakker folk om "tippepunktet" for maskinlæring?
EN:Et betydelig antall eksperter varsler andre om ideen om at maskinlæring virkelig skal eksplodere i løpet av de neste årene som en fremvoksende næring. Som et spesifikt element i kunstig intelligensarbeid, er maskinlæring avhengig av sofistikerte algoritmer og datatreningssett for å utvikle komplekse sannsynlighetsresponser som kan brukes i nesten enhver situasjon eller bransje. Med det i tankene vokser nå adopsjon av maskinlæring i bedriftssamfunnet ettersom selskaper prøver å være de første blant konkurrentene som virkelig bruker maskinlæring på spesifikke måter.
| Gratis nedlasting: Machine Learning og Why It Matters |
Forretningsapplikasjonene er bare en side av den potensielle veksten av maskinlæring. Bedrifter opplever også at smartere teknologier og smartere produkter kommer til å låse opp en ny generasjon mer funksjonelle forbruksvarer og tjenester.
Folk snakker om "tippepunktet" for maskinlæring som en perfekt storm for avansement innen maskinvare, algoritmer og data. Harvard Business Review nevner alle disse tre i et juli-stykke som diskuterer den påvente eksplosjonen av maskinlæring. Selvfølgelig er big data kanskje den mest trompet i teknisk presse; av disse tre elementene har big data allerede eksplodert de siste 10 årene. Imidlertid har algoritmene i seg selv også utviklet seg ganske betydelig.
En annen komponent som så mange snakker om er maskinvaren som driver mer utbredte applikasjoner for maskinlæring.
I hovedsak går selskapene mot en prosess med å utvikle applikasjonsspesifikke kretskort og prosessorbrikker som er laget for å håndtere maskinlæring, i stedet for å tilpasse tradisjonelle kretskortteknologier for å håndtere det store antall innganger og beregninger som er involvert i sannsynlige beslutninger. Noen referanseteknologier som Googles Tensor Processing Unit eller TPU og andre produkter som er bygget spesielt for å muliggjøre beregning av maskinlæring, for eksempel gjennom bruk av programmerbare logiske gate-arrays.
Alle disse trendene samles for å presentere et økende behov for maskinlæringssystemer og ferdigheter som ledere og andre legger stor vekt på når de tenker fremtiden for forretningsteknologi i 2018 og utover.
