機械学習の輝かしい未来の範囲

サイレント進化の恒常的な形態は、機械学習です。 私たちはコンピューターがすべてであると考えました-それは私たちがより効率的に働くことを可能にするでしょう。 すぐに、機械学習が写真に導入され、私たちの生活の言説が永遠に変わりました。 世界の再形成は、私たちのためにコンピューターに何かを教えることから始まり、今ではその単純なステップさえも排除される段階に達しています。 テキストの翻訳や画像認識などの複雑なタスクを実行する方法をコンピューターに教えることは、もはや必須ではありません。代わりに、コンピューターが自分で実行できるシステムを構築しました。 マグルコミュニティがこれまでに到達するのと同じくらい魔法に近いです！

今日使用されている非常に強力な機械学習の形式は、「ディープラーニング」という名前で呼ばれています。 膨大な量のデータに基づいて、ニューラルネットワークと呼ばれる複雑な数学的構造を構築します。 人間の脳の機能に類似するように構築されたニューラルネットワーク自体が最初に導入されたのは1930年でした。 しかし、コンピュータがその機能を使用するのに十分効率的になったのは、過去10年ほどのことでした。

機械学習とは正確には何ですか？

したがって、一般的に、機械学習は人工学習の適用の結果です。 オンラインで買い物をしている例を見てみましょう。アプリやウェブサイトが、購入した商品に何らかの形で関連している、または類似している可能性のある商品を推奨し始めたことがありますか。 はいの場合は、機械学習が実際に行われているのを見たことがあるでしょう。 製品の「一緒に購入した」組み合わせでさえ、機械学習のもう1つの副産物です。

これは、企業がオーディエンスをターゲットにし、人々をさまざまなカテゴリに分類して、より良いサービスを提供し、ブラウジング行動に合わせたショッピング体験を実現する方法です。

機械学習は、単に経験に基づいて行われた予測に基づいています。 これにより、マシンはデータ主導の意思決定を行うことができます。これは、特定のタスクを実行するための明示的なプログラミングよりも効率的です。 これらのアルゴリズムは、組織が戦略を学び、改善するのに役立つ新しいデータにさらされるように設計されています。

機械学習の未来は何ですか？

• 改善された認知サービス

SDKやAPIなどの機械学習サービスの助けを借りて、開発者はインテリジェントな機能をアプリケーションに組み込んで磨くことができます。 これにより、機械は遭遇したさまざまなことを適用できるようになり、それに応じて、視覚認識、音声検出、音声と方言の理解などの一連の職務を実行できます。 Alexaはすでに私たちと話していて、私たちの電話はすでに私たちの会話を聞いています。他に、マシンが9/11の陰謀でグーグル検索を実行するために「ウェイクアップ」すると思いますか？ これらの改善された認知スキルは、10年前には想像もできなかったものですが、ここにあります。 人間を効率的に関与させることができることは、人間の種に奉仕し、よりよく理解するために絶えず変化しています。

私たちはすでに画面の前で多くの時間を費やしているので、私たちの携帯電話は私たちの延長になりました-そして認知学習を通して、それは文字通り事実になりました。 あなたのマシンはあなたについてすべてを学び、それに応じてあなたの結果を変えます。 2人のGoogle検索結果が同じではありません：なぜですか？ 認知学習。

• 量子コンピューティングの台頭

「量子コンピューティング」—サイエンスフィクションの映画から直接出てきたもののように聞こえますね。 しかし、それは本物の現象になっています。 MicrosoftCorp.の最高経営責任者であるSatyaNadellaは、i7tを私たちの世界を再形成する3つのテクノロジーの1つと呼んでいます。 量子アルゴリズムは、機械学習の分野を変革し、革新する可能性を秘めています。 データをはるかに速いペースで処理し、洞察を引き出して情報を統合する能力を加速させることができます。

ヘビーデューティーな計算は最終的に瞬間的に行われ、時間とリソースを大幅に節約します。 機械の性能が向上すると、非常に多くの出入り口が開かれ、進化が次のレベルに引き上げられます。 0と1の2つの数字のような基本的なものが世界のやり方を変えました。コンピュータと物理学のまったく新しい領域に挑戦した場合、何が達成できるか想像してみてください。

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• ロボットの台頭

機械学習が増加している今、メディアがそれに顔を向けるのは当然のことです—ロボット！ 機械学習の洗練度は、私が何を意味するのかを知っていれば、「小さな不思議」ではありません。

マルチエージェント学習、ロボットビジョン、自己監視学習はすべて、ロボット化によって実現されます。 ドローンはすでに正常になり、今では人間の配達人に取って代わっています。 高速技術が進歩しているので、空さえも限界ではありません。 宇宙家族ジェットソンの時代に生きるという私たちの子供の頃の空想は、まもなく現実のものになります。 最小のタスクは自動化され、常に影のようにボットを追跡するため、人間は自立する必要がなくなります。

現場でのキャリアの機会は？

機械学習の到達範囲と、それが単独で世界の流れを変える方法を知った今、どのようにして機械学習の一部になることができますか？

ここにあなたが選ぶことを潜在的に考えることができるいくつかの仕事の選択肢があります–

1. 機械学習エンジニア–彼らは、特定のリードや方向性を持たずに知識を学習して適用するシステムとマシンを開発する洗練されたプログラマーです。
2. ディープラーニングエンジニア–コンピューター科学者と同様に、彼らはディープラーニングプラットフォームを使用して人工知能に関連するタスクを開発することを専門としています。 彼らの主な目標は、脳機能を模倣およびエミュレートできるようにすることです。
3. データサイエンティスト–データから意味を抽出し、それを分析して解釈する人。 これには、メソッド、統計、およびツールの両方が必要です。
4. コンピュータービジョンエンジニア–彼らは画像のパターンを認識するためのビジョンアルゴリズムを作成するソフトウェア開発者です。

機械学習はすでに、今後10年間で世界の流れを変えるでしょう。 熱心に準備をして、未来が待っていることを待ちましょう。 私たち全員がアーノルド・シュワルツェネッガーではないので、機械が世界を引き継ぐという明るい考えを持たないことを期待しましょう。 成功を祈っている！

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