機器學習的輝煌未來範圍

一種不變的無聲進化形式是機器學習。 我們認為計算機是最重要的——它可以讓我們更有效地工作； 很快，機器學習被引入圖片，永遠改變了我們生活的話語。 世界的重塑始於教計算機為我們做事，現在已經到了連簡單的步驟都被淘汰的階段。 我們不再需要教計算機如何執行複雜的任務，如文本翻譯或圖像識別：相反，我們構建了讓它們自己完成的系統。 這是麻瓜社區所能達到的最接近魔法的地方！

今天使用的異常強大的機器學習形式被稱為“深度學習”。 在海量數據上，它構建了稱為神經網絡的複雜數學結構。 構造類似於人類大腦的功能，神經網絡本身是在 1930 年首次引入的。 不過，只是在過去十年左右的時間裡，計算機才變得足夠高效，可以使用這種能力。

機器學習到底是什麼？

所以，一般來說，機器學習是應用人工學習的結果。 讓我們以您在線購物為例——您是否曾經遇到過應用程序或網站開始推薦可能在某種程度上與您進行的購買相關或相似的產品的情況？ 如果是，那麼您已經看到了機器學習的實際應用。 即使是“一起購買”的產品組合也是機器學習的另一個副產品。

這就是公司如何瞄准他們的受眾，並將人們分成不同的類別以更好地為他們服務，使他們的購物體驗適合他們的瀏覽行為。

機器學習僅僅基於基於經驗的預測。 它使機器能夠做出數據驅動的決策，這比顯式編程來執行某些任務更有效。 這些算法的設計方式可以讓人們接觸到可以幫助組織學習和改進其策略的新數據。

機器學習的未來在哪裡？

• 改善認知服務

在 SDK 和 API 等機器學習服務的幫助下，開發人員能夠將智能功能包含並磨練到他們的應用程序中。 這將使機器能夠應用它們遇到的各種事物，並相應地執行一系列任務，例如視覺識別、語音檢測以及對語音和方言的理解。 Alexa 已經在和我們交談，我們的手機已經在聽我們的談話——你認為這台機器還能如何“醒來”為你運行 9/11 陰謀的谷歌搜索？ 這些提高的認知技能是我們十年前無法想像的事情，然而，我們來了。 為了更好地服務和理解人類物種，能夠有效地與人類互動是不斷變化的。

我們已經在屏幕前花費瞭如此多的時間，以至於我們的手機已經成為我們的延伸——通過認知學習，它確實已經成為現實。 你的機器會了解你的一切，然後相應地改變你的結果。 沒有兩個人的谷歌搜索結果是相同的：為什麼？ 認知學習。

• 量子計算的興起

“量子計算”——聽起來像是科幻電影裡的東西，不是嗎？ 但它已經成為一種真實的現象。 微軟公司首席執行官薩蒂亞納德拉（Satya Nadella）將 i7t 稱為將重塑我們世界的三項技術之一。 量子算法具有變革和創新機器學習領域的潛力。 它可以以更快的速度處理數據，並加快獲得洞察力和綜合信息的能力。

重型計算最終將在瞬間完成，節省大量時間和資源。 機器性能的提高將打開許多大門，將進化提升到一個新的水平。 像兩個數字 0 和 1 這樣基本的東西改變了世界的方式，想像一下如果我們冒險進入一個全新的計算機和物理領域會取得什麼成就？

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• 機器人的興起

隨著機器學習的興起，媒體自然而然地出現在它上面——機器人！ 如果你明白我的意思，機器學習的複雜性並不是一個“小奇蹟”。

多智能體學習、機器人視覺、自我監督學習都將通過機器人化來完成。 無人機已經成為常態，現在甚至已經取代了人類送貨員。 隨著科技的飛速發展，連天空都不是極限。 我們儿時對生活在 Jetsons 時代的幻想很快就會成為現實。 最小的任務將被自動化，人類將不再需要自力更生，因為您將有一個機器人像影子一樣隨時跟隨您。

該領域的職業機會？

既然您已經意識到機器學習的影響力以及它如何單槍匹馬地改變世界的進程，那麼您如何才能成為其中的一部分呢？

以下是您可能會考慮選擇的一些工作選擇 -

1. 機器學習工程師——他們是成熟的程序員，他們開發學習和應用知識的系統和機器，沒有任何特定的領導或方向。
2. 深度學習工程師——與計算機科學家類似，他們專注於使用深度學習平台來開發與人工智能相關的任務。 他們的主要目標是能夠模仿和模仿大腦功能。
3. 數據科學家——從數據中提取意義並對其進行分析和解釋的人。 它需要方法、統計數據和工具。
4. 計算機視覺工程師——他們是創建視覺算法以識別圖像中的模式的軟件開發人員。

機器學習已經並將在未來十年改變世界的進程。 讓我們熱切地做好準備，等待未來的到來。 讓我們希望機器不要有接管世界的好主意，因為並非我們所有人都是阿諾德施瓦辛格。 手指交叉！

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