机器学习的辉煌未来范围

一种不变的无声进化形式是机器学习。 我们认为计算机是最重要的——它可以让我们更有效地工作； 很快，机器学习被引入图片，永远改变了我们生活的话语。 世界的重塑始于教计算机为我们做事，现在已经到了连简单的步骤都被淘汰的阶段。 我们不再需要教计算机如何执行复杂的任务，如文本翻译或图像识别：相反，我们构建了让它们自己完成的系统。 这是麻瓜社区所能达到的最接近魔法的地方！

今天使用的异常强大的机器学习形式被称为“深度学习”。 在海量数据上，它构建了称为神经网络的复杂数学结构。 构造类似于人类大脑的功能，神经网络本身是在 1930 年首次引入的。 不过，只是在过去十年左右的时间里，计算机才变得足够高效，可以使用这种能力。

机器学习到底是什么？

所以，一般来说，机器学习是应用人工学习的结果。 让我们以您在线购物为例——您是否曾经遇到过应用程序或网站开始推荐可能在某种程度上与您进行的购买相关或相似的产品的情况？ 如果是，那么您已经看到了机器学习的实际应用。 即使是“一起购买”的产品组合也是机器学习的另一个副产品。

这就是公司如何瞄准他们的受众，并将人们分成不同的类别以更好地为他们服务，使他们的购物体验适合他们的浏览行为。

机器学习仅仅基于基于经验的预测。 它使机器能够做出数据驱动的决策，这比显式编程来执行某些任务更有效。 这些算法的设计方式可以让人们接触到可以帮助组织学习和改进其策略的新数据。

机器学习的未来在哪里？

• 改善认知服务

在 SDK 和 API 等机器学习服务的帮助下，开发人员能够将智能功能包含并磨练到他们的应用程序中。 这将使机器能够应用它们遇到的各种事物，并相应地执行一系列任务，例如视觉识别、语音检测以及对语音和方言的理解。 Alexa 已经在和我们交谈，我们的手机已经在听我们的谈话——你认为这台机器还能如何“醒来”为你运行 9/11 阴谋的谷歌搜索？ 这些提高的认知技能是我们十年前无法想象的事情，然而，我们来了。 为了更好地服务和理解人类物种，能够有效地与人类互动是不断变化的。

我们已经在屏幕前花费了如此多的时间，以至于我们的手机已经成为我们的延伸——通过认知学习，它确实已经成为现实。 你的机器会了解你的一切，然后相应地改变你的结果。 没有两个人的谷歌搜索结果是相同的：为什么？ 认知学习。

• 量子计算的兴起

“量子计算”——听起来像是科幻电影里的东西，不是吗？ 但它已经成为一种真实的现象。 微软公司首席执行官萨蒂亚纳德拉（Satya Nadella）将 i7t 称为将重塑我们世界的三项技术之一。 量子算法具有变革和创新机器学习领域的潜力。 它可以以更快的速度处理数据，并加快获得洞察力和综合信息的能力。

重型计算最终将在瞬间完成，节省大量时间和资源。 机器性能的提高将打开许多大门，将进化提升到一个新的水平。 像两个数字 0 和 1 这样基本的东西改变了世界的方式，想象一下如果我们冒险进入一个全新的计算机和物理领域会取得什么成就？

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• 机器人的兴起

随着机器学习的兴起，媒体自然而然地出现在它上面——机器人！ 如果你明白我的意思，机器学习的复杂性并不是一个“小奇迹”。

多智能体学习、机器人视觉、自我监督学习都将通过机器人化来完成。 无人机已经成为常态，现在甚至已经取代了人类送货员。 随着科技的飞速发展，连天空都不是极限。 我们儿时对生活在 Jetsons 时代的幻想很快就会成为现实。 最小的任务将被自动化，人类将不再需要自力更生，因为您将有一个机器人像影子一样随时跟随您。

该领域的职业机会？

既然您已经意识到机器学习的影响力以及它如何单枪匹马地改变世界的进程，那么您如何才能成为其中的一部分呢？

以下是您可能会考虑选择的一些工作选择 -

1. 机器学习工程师——他们是成熟的程序员，他们开发学习和应用知识的系统和机器，没有任何特定的领导或方向。
2. 深度学习工程师——与计算机科学家类似，他们专注于使用深度学习平台来开发与人工智能相关的任务。 他们的主要目标是能够模仿和模仿大脑功能。
3. 数据科学家——从数据中提取意义并对其进行分析和解释的人。 它需要方法、统计数据和工具。
4. 计算机视觉工程师——他们是创建视觉算法以识别图像中的模式的软件开发人员。

机器学习已经并将在未来十年改变世界的进程。 让我们热切地做好准备，等待未来的到来。 让我们希望机器不要有接管世界的好主意，因为并非我们所有人都是阿诺德施瓦辛格。 手指交叉！

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