Блестящие возможности машинного обучения будущего

Постоянная форма тихой эволюции — машинное обучение. Мы думали, что компьютеры — это все, что позволит нам работать более эффективно; Вскоре в картину было введено машинное обучение, которое навсегда изменило дискурс нашей жизни. Изменение мира началось с обучения компьютеров делать что-то за нас, и теперь оно достигло стадии, когда даже этот простой шаг исключен. Нам больше не нужно учить компьютеры выполнять сложные задачи, такие как перевод текста или распознавание изображений: вместо этого мы создали системы, которые позволяют им делать это самостоятельно. Это настолько близко к магии, насколько когда-либо сможет достичь маггловское сообщество!

Исключительно мощная форма машинного обучения, используемая сегодня, носит название «глубокое обучение». На огромном количестве данных он строит сложные математические структуры, называемые нейронной сетью. Созданные по аналогии с функционированием человеческого мозга, нейронные сети были впервые представлены в 1930 году. Однако только в последнее десятилетие или около того компьютеры стали достаточно эффективными, чтобы использовать эту способность.

Что такое машинное обучение?

Итак, в общих чертах, машинное обучение — это результат применения искусственного обучения. Давайте возьмем пример того, как вы совершаете покупки в Интернете — сталкивались ли вы когда-нибудь с ситуацией, когда приложение или веб-сайт начинали рекомендовать товары, которые могут быть каким-то образом связаны или похожи на совершенную вами покупку? Если да, то вы видели машинное обучение в действии. Даже «купленная» комбинация продуктов — еще один побочный продукт машинного обучения.

Именно так компании нацеливаются на свою аудиторию и делят людей на различные категории, чтобы лучше обслуживать их и адаптировать их покупательский опыт к их поведению в Интернете.

Машинное обучение просто основано на прогнозах, сделанных на основе опыта. Это позволяет машинам принимать решения на основе данных, что более эффективно, чем явное программирование для выполнения определенных задач. Эти алгоритмы разработаны таким образом, чтобы открывать доступ к новым данным, которые могут помочь организациям изучить и улучшить свои стратегии.

Каково будущее машинного обучения?

• Улучшенные когнитивные службы

С помощью сервисов машинного обучения, таких как SDK и API, разработчики могут включать и оттачивать интеллектуальные возможности в своих приложениях. Это позволит машинам применять различные вещи, с которыми они сталкиваются, и, соответственно, выполнять множество задач, таких как распознавание зрения, обнаружение речи и понимание речи и диалекта. Алекса уже разговаривает с нами, и наши телефоны уже слушают наши разговоры — как еще, по-вашему, машина «проснется» и запустит для вас поиск в Google по заговорам 11 сентября? Эти улучшенные когнитивные навыки — это то, о чем мы даже не могли мечтать десять лет назад, но вот мы здесь. Способность эффективно вовлекать людей постоянно меняется, чтобы лучше служить и понимать человеческий вид.

Мы уже проводим так много времени перед экранами, что наши мобильные телефоны стали продолжением нас, и благодаря когнитивному обучению это буквально стало реальностью. Ваша машина узнает о вас все, а затем соответствующим образом изменяет ваши результаты. Не бывает двух одинаковых результатов поиска в Google: почему? Когнитивное обучение.

• Расцвет квантовых вычислений

«Квантовые вычисления» — звучит прямо как из фантастического фильма, не так ли? Но это стало настоящим явлением. Сатья Наделла, исполнительный директор Microsoft Corp., называет i7t одной из трех технологий, которые изменят наш мир. Квантовые алгоритмы обладают потенциалом для трансформации и инноваций в области машинного обучения. Он мог бы обрабатывать данные гораздо быстрее и ускорять способность делать выводы и синтезировать информацию.

Мощные вычисления, наконец, будут выполняться в один миг, что сэкономит массу времени и ресурсов. Увеличение производительности машин откроет так много дверей, которые поднимут и выведут эволюцию на новый уровень. Что-то столь же простое, как два числа — 0 и 1, изменило мир, представьте, чего можно было бы достичь, если бы мы отважились войти в совершенно новое царство компьютеров и физики?

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по искусственному интеллекту и машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе по машинному обучению и искусственному интеллекту, чтобы ускорить свою карьеру.

• Восстание роботов

С ростом машинного обучения вполне естественно, что у среды появляется лицо — роботы! Сложность машинного обучения не является «малым чудом», если вы понимаете, что я имею в виду.

Мультиагентное обучение, роботизированное зрение, обучение с самоконтролем — все это будет достигнуто за счет роботизации. Дроны уже стали нормой и теперь даже заменили людей-курьеров. С быстрой скоростью технологии движутся вперед, даже небо не предел. Наши детские фантазии о жизни в эпоху Джетсонов скоро станут реальностью. Самые мелкие задачи будут автоматизированы, и людям больше не придется полагаться на собственные силы, потому что бот будет постоянно следовать за вами, как тень.

Карьерные возможности в этой области?

Теперь, когда вы знаете о возможностях машинного обучения и о том, как оно может в одиночку изменить ход событий в мире, как вы можете стать его частью?

Вот несколько вариантов работы, которые вы потенциально можете выбрать:

1. Инженер по машинному обучению — это опытные программисты, которые разрабатывают системы и машины, которые изучают и применяют знания без какого-либо конкретного руководства или направления.
2. Инженер по глубокому обучению . Подобно ученым-компьютерщикам, они специализируются на использовании платформ глубокого обучения для разработки задач, связанных с искусственным интеллектом. Их главная цель — иметь возможность имитировать и эмулировать функции мозга.
3. Data Scientist — тот, кто извлекает смысл из данных, анализирует и интерпретирует их. Для этого нужны и методы, и статистика, и инструменты.
4. Инженер компьютерного зрения — это разработчики программного обеспечения, которые создают алгоритмы зрения для распознавания шаблонов в изображениях.

Машинное обучение уже меняет и изменит мир в ближайшее десятилетие. Давайте с нетерпением подготовимся и подождем того, что ждет нас в будущем. Будем надеяться, что машинам не придет в голову блестящая идея захватить мир, потому что не все мы Арнольд Шварценеггер. Скрещенные пальцы!

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.