Un viitor strălucit al învățării automate

O formă constantă de evoluție tăcută este învățarea automată. Am crezut că computerele sunt tot ceea ce ne-ar permite să lucrăm mai eficient; în curând, învățarea automată a fost introdusă în imagine, schimbând pentru totdeauna discursul vieții noastre. Remodelarea lumii a început cu învățarea computerelor să facă lucruri pentru noi, iar acum a ajuns la stadiul în care chiar și acel simplu pas este eliminat. Nu mai este imperativ pentru noi să învățăm computerele cum să execute sarcini complexe, cum ar fi traducerea textului sau recunoașterea imaginilor: în schimb, am construit sisteme care le permit să o facă singure. Este la fel de aproape de magie pe cât va ajunge vreodată comunitatea muggle!

Forma excepțional de puternică de învățare automată folosită astăzi poartă numele de „învățare profundă”. Pe cantități mari de date, construiește structuri matematice complexe numite rețea neuronală. Construit pentru a fi analog cu modul în care funcționează creierul uman, a fost în 1930 când rețelele neuronale în sine au fost introduse pentru prima dată. Cu toate acestea, doar în ultimul deceniu sau cam asa ceva, computerele au devenit suficient de eficiente pentru a folosi această capacitate.

Ce este exact învățarea automată?

Deci, în termeni generali, învățarea automată este un rezultat al aplicării învățării artificiale. Să luăm exemplul cumpărăturii dvs. online – v-ați aflat vreodată într-o situație în care aplicația sau site-ul web au început să vă recomande produse care ar putea fi într-un fel asociate sau similare cu achiziția pe care ați făcut-o? Dacă da, atunci ați văzut învățarea automată în acțiune. Chiar și combinația de produse „cumpărate împreună” este un alt produs secundar al învățării automate.

Acesta este modul în care companiile își vizează publicul și împart oamenii în diferite categorii pentru a-i servi mai bine, a face experiența de cumpărături adaptată comportamentului lor de navigare.

Învățarea automată se bazează doar pe predicții făcute pe baza experienței. Permite mașinilor să ia decizii bazate pe date, ceea ce este mai eficient decât programarea explicită pentru a îndeplini anumite sarcini. Acești algoritmi sunt proiectați într-un mod care oferă expunere la date noi care pot ajuta organizațiile să învețe și să-și îmbunătățească strategiile.

Care este viitorul Machine Learning?

• Servicii cognitive îmbunătățite

Cu ajutorul serviciilor de învățare automată, cum ar fi SDK-urile și API-urile, dezvoltatorii pot include și perfecționa capabilitățile inteligente în aplicațiile lor. Acest lucru va permite mașinilor să aplice diferitele lucruri pe care le întâlnesc și, în consecință, să îndeplinească o serie de sarcini precum recunoașterea vederii, detectarea vorbirii și înțelegerea vorbirii și a dialectului. Alexa vorbește deja cu noi, iar telefoanele noastre ne ascultă deja conversațiile – cum altfel crezi că se „trezește” mașina pentru a efectua o căutare pe google despre conspirațiile din 11 septembrie pentru tine? Acele abilități cognitive îmbunătățite sunt ceva ce nu ne-am fi putut imagina vreodată să se întâmple acum un deceniu, totuși, iată-ne. Capacitatea de a implica oamenii în mod eficient este în continuă schimbare pentru a servi și a înțelege mai bine specia umană.

Petrecem deja atât de mult timp în fața ecranelor, încât telefoanele mobile au devenit o extensie a noastră - și prin învățarea cognitivă, a devenit literalmente cazul. Mașina dvs. învață totul despre dvs. și apoi vă modifică rezultatele în consecință. Rezultatele căutării Google ale două persoane nu sunt la fel: de ce? Învățare cognitivă.

• Ascensiunea calculului cuantic

„Calcul cuantic” – sună ca ceva direct dintr-un film științifico-fantastic, nu? Dar a devenit un fenomen autentic. Satya Nadella, directorul executiv al Microsoft Corp., numește i7t una dintre cele trei tehnologii care ne vor remodela lumea. Algoritmii cuantici au potențialul de a transforma și inova domeniul învățării automate. Ar putea procesa datele într-un ritm mult mai rapid și ar putea accelera capacitatea de a extrage informații și de a sintetiza informații.

Calculul greu se va face în cele din urmă într-o clipă, economisind atât de mult timp și resurse. Performanța crescută a mașinilor va deschide atât de multe uși care vor ridica și vor duce evoluția la următorul nivel. Ceva la fel de elementar ca două numere - 0 și 1 a schimbat modul în care lumea se află, imaginați-vă ce s-ar putea realiza dacă ne-am aventura într-un domeniu complet nou al computerelor și al fizicii?

Alăturați-vă cursului AI și ML online de la cele mai bune universități din lume - Master, Programe Executive Postuniversitare și Programul de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

• Ascensiunea roboților

Odată cu creșterea învățării automate, este firesc ca mediul să primească o față – roboți! Rafinamentul învățării automate nu este o „mică minune”, dacă știi la ce mă refer.

Învățarea multi-agenți, viziunea robot, învățarea auto-supravegheată, toate vor fi realizate prin robotizare. Dronele au devenit deja o normalitate, iar acum i-au înlocuit chiar și pe livrătorii umani. Cu tehnologia vitezei rapide se avansează, chiar și cerul nu este limita. Fanteziile noastre din copilărie de a trăi într-o eră a Jetsons vor deveni în curând realitate. Cele mai mici sarcini vor fi automatizate, iar ființele umane nu vor mai trebui să se bazeze pe sine, deoarece veți avea un bot care vă va urmări ca o umbră în orice moment.

Oportunități de carieră în domeniu?

Acum că sunteți conștient de amploarea învățării automate și de modul în care poate schimba de unul singur cursul lumii, cum puteți deveni parte din ea?

Iată câteva opțiuni de muncă pe care te poți gândi să le optezi -

1. Inginer de învățare automată – Sunt programatori sofisticați care dezvoltă sisteme și mașini care învață și aplică cunoștințele fără a avea nicio direcție sau direcție specifică.
2. Deep Learning Engineer – La fel ca oamenii de știință informatic, ei sunt specializați în utilizarea platformelor de învățare profundă pentru a dezvolta sarcini legate de inteligența artificială. Scopul lor principal este să poată imita și emula funcțiile creierului.
3. Data Scientist – Cineva care extrage sens din date și le analizează și interpretează. Necesită atât metode, statistici, cât și instrumente.
4. Computer Vision Engineer – Sunt dezvoltatori de software care creează algoritmi de viziune pentru recunoașterea modelelor din imagini.

Învățarea automată este deja și va schimba cursul lumii în următorul deceniu. Să ne pregătim cu nerăbdare și să așteptăm ceea ce ne așteaptă viitorul. Să sperăm că mașinile nu au ideea strălucitoare de a cuceri lumea, pentru că nu toți suntem Arnold Schwarzenegger. Degete încrucișate!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și IA, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT -B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.