머신 러닝의 찬란한 미래 범위

조용한 진화의 끊임없는 형태는 기계 학습입니다. 우리는 컴퓨터가 우리가 더 효율적으로 일할 수 있게 해주는 가장 큰 역할을 한다고 생각했습니다. 머지 않아 기계 학습이 그림에 도입되어 우리 삶의 담론을 영원히 바꿔 놓았습니다. 세상을 바꾸는 일은 컴퓨터에게 우리를 대신해 일을 가르쳐주는 것에서 시작되었고, 이제는 그 간단한 단계조차 제거되는 단계에 이르렀습니다. 텍스트 번역이나 이미지 인식과 같은 복잡한 작업을 수행하는 방법을 컴퓨터에게 가르치는 것은 더 이상 필수 사항이 아닙니다. 대신 컴퓨터가 스스로 수행하도록 하는 시스템을 구축했습니다. 머글 커뮤니티가 도달할 수 있는 마법에 가깝습니다!

오늘날 사용되는 매우 강력한 형태의 기계 학습은 "딥 러닝"이라는 이름으로 사용됩니다. 방대한 양의 데이터에서 신경망이라는 복잡한 수학적 구조를 구축합니다. 인간의 뇌가 기능하는 방식과 유사하게 구성되어 신경망 자체가 처음 도입된 것은 1930년이었습니다. 그러나 컴퓨터가 그 능력을 사용할 만큼 충분히 효율적이 된 것은 지난 10년 정도였습니다.

머신 러닝이란 정확히 무엇입니까?

따라서 일반적으로 기계 학습은 인공 학습을 적용한 결과입니다. 온라인 쇼핑을 예로 들어 보겠습니다. 앱이나 웹사이트에서 귀하가 구매한 것과 어떤 식으로든 연관되거나 유사한 제품을 추천하기 시작한 상황에 처한 적이 있습니까? 그렇다면 기계 학습이 실제로 작동하는 것을 본 것입니다. 제품의 "함께 구매" 조합조차도 기계 학습의 또 다른 부산물입니다.

이것이 기업이 잠재 고객을 타겟팅하고 사람들을 다양한 범주로 나누어 더 나은 서비스를 제공하고 탐색 행동에 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공하는 방법입니다.

기계 학습은 경험을 기반으로 한 예측에 기초합니다. 이를 통해 기계는 특정 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하는 것보다 더 효율적인 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 조직이 전략을 배우고 개선하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 데이터에 노출되는 방식으로 설계되었습니다.

머신러닝의 미래는?

• 향상된 인지 서비스

SDK 및 API와 같은 기계 학습 서비스의 도움으로 개발자는 지능형 기능을 응용 프로그램에 포함하고 연마할 수 있습니다. 이를 통해 기계는 자신이 접하는 다양한 것들을 적용할 수 있으며 그에 따라 시각 인식, 음성 감지, 음성 및 방언 이해와 같은 일련의 업무를 수행할 수 있습니다. Alexa는 이미 우리에게 말하고 있고 우리의 전화기는 이미 우리의 대화를 듣고 있습니다. 9/11 음모에 대한 Google 검색을 실행하기 위해 기계가 "깨어나"는 다른 방법은 무엇입니까? 이러한 향상된 인지 능력은 10년 전에는 상상도 할 수 없었던 일입니다. 인간을 효율적으로 참여시킬 수 있다는 것은 인간 종을 더 잘 이해하고 봉사하기 위해 끊임없이 변화하고 있습니다.

우리는 이미 화면 앞에서 너무 많은 시간을 보내면서 모바일이 우리의 연장이 되었으며 인지 학습을 통해 말 그대로 현실이 되었습니다. 당신의 기계는 당신에 대한 모든 것을 학습하고 그에 따라 결과를 변경합니다. 두 사람의 Google 검색 결과가 동일하지 않습니다. 이유는 무엇입니까? 인지 학습.

• 양자 컴퓨팅의 부상

"양자 컴퓨팅" - 공상 과학 영화에서 튀어나온 것처럼 들리지 않습니까? 그러나 그것은 진정한 현상이 되었습니다. Microsoft Corp.의 CEO인 Satya Nadella는 i7t를 세상을 바꿀 3가지 기술 중 하나로 부릅니다. 양자 알고리즘은 기계 학습 분야를 변화시키고 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 훨씬 빠른 속도로 데이터를 처리하고 통찰력을 도출하고 정보를 합성하는 능력을 가속화할 수 있습니다.

헤비 듀티 계산은 마침내 순식간에 완료되어 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 기계의 향상된 성능은 진화를 한 단계 끌어올리고 발전시킬 수 있는 많은 문을 열어줄 것입니다. 0과 1이라는 두 개의 숫자처럼 기본적인 것이 세상의 방식을 바꿨습니다. 우리가 컴퓨터와 물리학의 완전히 새로운 영역으로 모험을 떠난다면 무엇을 성취할 수 있을지 상상해 보세요.

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• 로봇의 부상

머신 러닝이 부상하면서 매체가 로봇을 다루는 것은 당연합니다! 기계 학습의 정교함은 무슨 말인지 안다면 '작은 경이로움'이 아닙니다.

다중 에이전트 학습, 로봇 비전, 자기 지도 학습은 모두 로봇화를 통해 이루어집니다. 드론은 이미 일상이 되어 인간 배달원을 대체하기도 했습니다. 빠른 속도로 기술이 발전함에 따라 하늘도 한계가 없습니다. Jetson 시대에 살고자 하는 어린 시절의 환상은 곧 현실이 될 것입니다. 가장 작은 작업은 자동화되고 인간은 더 이상 자립할 필요가 없습니다. 봇이 항상 그림자처럼 당신을 따르게 될 것이기 때문입니다.

현장에서의 경력 기회?

이제 기계 학습의 범위와 기계 학습이 어떻게 단독으로 세상의 흐름을 바꿀 수 있는지 알고 있으므로 어떻게 기계 학습의 일부가 될 수 있습니까?

다음은 잠재적으로 선택할 수 있는 몇 가지 작업 옵션입니다.

1. 기계 학습 엔지니어 – 특정 리드나 지시 없이 지식을 배우고 적용하는 시스템과 기계를 개발하는 정교한 프로그래머입니다.
2. 딥 러닝 엔지니어 – 컴퓨터 과학자와 유사하게 딥 러닝 플랫폼을 사용하여 인공 지능과 관련된 작업을 개발하는 데 특화되어 있습니다. 그들의 주요 목표는 뇌 기능을 모방하고 모방할 수 있는 것입니다.
3. 데이터 과학자 – 데이터에서 의미를 추출하고 분석하고 해석하는 사람. 방법, 통계 및 도구가 모두 필요합니다.
4. 컴퓨터 비전 엔지니어 – 그들은 이미지의 패턴을 인식하기 위한 비전 알고리즘을 만드는 소프트웨어 개발자입니다.

머신 러닝은 이미 앞으로 10년 동안 세계의 흐름을 변화시키고 있고 변화시킬 것입니다. 미래가 무엇을 기다리고 있는지 열심히 준비하고 기다려 봅시다. 우리 모두가 Arnold Schwarzenegger가 아니기 때문에 기계가 세상을 지배할 밝은 생각을 갖지 않기를 바랍니다. 손가락이 교차되었습니다!

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