Wspaniały przyszły zakres uczenia maszynowego

Stałą formą cichej ewolucji jest uczenie maszynowe. Myśleliśmy, że komputery to wszystko, co pozwoli nam pracować wydajniej; wkrótce do obrazu wprowadzono uczenie maszynowe, zmieniając na zawsze dyskurs naszego życia. Przekształcanie świata rozpoczęło się od nauczenia komputerów, aby robiły za nas różne rzeczy, a teraz dotarło do etapu, w którym nawet ten prosty krok został wyeliminowany. Nie jest już konieczne uczenie komputerów wykonywania złożonych zadań, takich jak tłumaczenie tekstu lub rozpoznawanie obrazów: zamiast tego zbudowaliśmy systemy, które pozwalają im robić to samodzielnie. To jest tak bliskie magii, jak kiedykolwiek osiągnie mugolska społeczność!

Wyjątkowo potężna forma uczenia maszynowego, która jest obecnie używana, nosi nazwę „głębokiego uczenia”. Na ogromnych ilościach danych buduje złożone struktury matematyczne zwane siecią neuronową. Skonstruowane jako analogiczne do sposobu funkcjonowania ludzkiego mózgu, dopiero w 1930 roku po raz pierwszy wprowadzono same sieci neuronowe. Jednak dopiero w ciągu ostatniej dekady komputery stały się wystarczająco wydajne, aby wykorzystać tę zdolność.

Czym dokładnie jest uczenie maszynowe?

Tak więc, ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe jest wynikiem zastosowania sztucznego uczenia się. Weźmy za przykład zakupy online — czy zdarzyło Ci się kiedyś, że aplikacja lub witryna internetowa zaczęła polecać produkty, które mogą być w jakiś sposób powiązane lub podobne do dokonanego przez Ciebie zakupu? Jeśli tak, to widziałeś uczenie maszynowe w akcji. Nawet „kupione razem” produkty to kolejny produkt uboczny uczenia maszynowego.

W ten sposób firmy kierują się do swoich odbiorców i dzielą ludzi na różne kategorie, aby lepiej im służyć, dostosować ich doświadczenie zakupowe do ich zachowań podczas przeglądania.

Uczenie maszynowe opiera się jedynie na przewidywaniach opartych na doświadczeniu. Umożliwia maszynom podejmowanie decyzji opartych na danych, co jest bardziej wydajne niż programowanie wprost do wykonywania określonych zadań. Algorytmy te zostały zaprojektowane w sposób, który zapewnia dostęp do nowych danych, które mogą pomóc organizacjom w nauce i ulepszaniu ich strategii.

Jaka jest przyszłość uczenia maszynowego?

• Ulepszone usługi kognitywne

Za pomocą usług uczenia maszynowego, takich jak pakiety SDK i interfejsy API, programiści mogą uwzględniać i doskonalić inteligentne możliwości w swoich aplikacjach. Umożliwi to maszynom stosowanie różnych rzeczy, z którymi się stykają, a tym samym wykonywanie szeregu zadań, takich jak rozpoznawanie wzroku, wykrywanie mowy oraz rozumienie mowy i dialektu. Alexa już z nami rozmawia, a nasze telefony już słuchają naszych rozmów — jak inaczej, twoim zdaniem, maszyna „budzi się”, aby wyszukać w Google spiski z 11 września? Te ulepszone umiejętności poznawcze są czymś, czego nie wyobrażaliśmy sobie, by wydarzyło się dziesięć lat temu, a jednak oto jesteśmy. Możliwość skutecznego angażowania ludzi podlega ciągłym zmianom, aby lepiej służyć i lepiej rozumieć ludzki gatunek.

Spędzamy już tak dużo czasu przed ekranami, że nasze telefony komórkowe stały się przedłużeniem nas – a dzięki uczeniu poznawczemu dosłownie stało się rzeczywistością. Twoja maszyna dowiaduje się o Tobie wszystkiego, a następnie odpowiednio zmienia Twoje wyniki. Nie ma dwóch takich samych wyników wyszukiwania w Google: dlaczego? Uczenie poznawcze.

• Rozwój obliczeń kwantowych

„Przetwarzanie kwantowe” — brzmi jak coś prosto z filmu science fiction, nieprawdaż? Ale to stało się prawdziwym fenomenem. Satya Nadella, dyrektor naczelny Microsoft Corp., nazywa i7t jedną z trzech technologii, które zmienią nasz świat. Algorytmy kwantowe mają potencjał do przekształcania i wprowadzania innowacji w dziedzinie uczenia maszynowego. Może przetwarzać dane w znacznie szybszym tempie i przyspieszać zdolność wyciągania spostrzeżeń i syntezy informacji.

Ciężkie obliczenia zostaną wreszcie wykonane w migiem, oszczędzając tyle czasu i zasobów. Zwiększona wydajność maszyn otworzy tak wiele drzwi, które podniosą i przeniosą ewolucję na wyższy poziom. Coś tak podstawowego jak dwie liczby – 0 i 1 zmieniło sposób życia świata, wyobraź sobie, co można by osiągnąć, gdybyśmy zapuszczali się w zupełnie nową dziedzinę komputerów i fizyki?

Dołącz do kursu AI & ML online z najlepszych światowych uniwersytetów - Masters, Executive Post Graduate Programs i Advanced Certificate Program in ML & AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

• Powstanie robotów

Wraz z rosnącym uczeniem maszynowym, naturalne jest, że medium ma do tego twarz — roboty! Zaawansowanie uczenia maszynowego nie jest „małym cudem”, jeśli wiesz, co mam na myśli.

Nauka wieloagentowa, widzenie robota, samonadzorowane uczenie się - wszystko to zostanie osiągnięte dzięki robotyzacji. Drony stały się już normalnością, a teraz zastąpiły nawet ludzkich dostawców. Dzięki technologii Rapid Speed ​​posuwa się do przodu, nawet niebo nie jest ograniczeniem. Nasze dziecięce fantazje o życiu w epoce Jetsonów wkrótce staną się rzeczywistością. Najmniejsze zadania zostaną zautomatyzowane, a ludzie nie będą już musieli być samowystarczalni, ponieważ przez cały czas będziesz mieć bota podążającego za tobą jak cień.

Możliwości kariery w terenie?

Teraz, gdy już wiesz, jak wielkie jest uczenie maszynowe i jak może w pojedynkę zmienić bieg świata, jak możesz stać się jego częścią?

Oto kilka opcji pracy, o których możesz potencjalnie pomyśleć:

1. Inżynier ds. uczenia maszynowego — są to wyrafinowani programiści, którzy opracowują systemy i maszyny, które uczą się i stosują wiedzę bez określonego przewodnictwa lub kierunku.
2. Deep Learning Engineer – Podobnie jak informatycy, specjalizują się w wykorzystywaniu platform głębokiego uczenia do opracowywania zadań związanych ze sztuczną inteligencją. Ich głównym celem jest naśladowanie i naśladowanie funkcji mózgu.
3. Data Scientist – Ktoś, kto wydobywa znaczenie z danych oraz analizuje je i interpretuje. Wymaga zarówno metod, statystyk, jak i narzędzi.
4. Inżynier wizji komputerowej – są programistami, którzy tworzą algorytmy wizyjne do rozpoznawania wzorów na obrazach.

Uczenie maszynowe już zmieniło i zmieni bieg świata w nadchodzącej dekadzie. Przygotujmy się z zapałem i czekajmy na to, co czeka przyszłość. Miejmy nadzieję, że maszyny nie wpadną na pomysł przejęcia świata, ponieważ nie wszyscy z nas to Arnold Schwarzenegger. Skrzyżowane palce!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, zapoznaj się z programem IIIT-B i upGrad Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT Status -B Alumni, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.