J:
Kāpēc cilvēki runā par mašīnmācības "izejas punktu"?
A:Ievērojams skaits ekspertu brīdina citus par domu, ka mašīnu apguve tuvāko gadu laikā patiešām sprāgs par topošo nozari. Kā īpašs mākslīgā intelekta darba elements mašīnmācīšanās paļaujas uz sarežģītiem algoritmiem un datu apmācības kopām, lai izstrādātu sarežģītas varbūtības reakcijas, kuras var pielietot gandrīz jebkurai situācijai vai nozarei. Paturot to prātā, mašīnmācības ieviešana uzņēmumos tagad pieaug, jo uzņēmumi cenšas būt pirmie konkurentu vidū, kas patiešām izmanto mašīnu apguvi specifiskos veidos.
| Bezmaksas lejupielāde: mašīnmācīšanās un kāpēc tas ir svarīgi |
Biznesa lietojumprogrammas ir tikai viena puse no mašīnmācības potenciālā pieauguma. Uzņēmumi arī secina, ka viedākas tehnoloģijas un gudrāki izstrādājumi atvērs jaunas funkcionējošu patēriņa preču un pakalpojumu paaudzi.
Cilvēki runā par mašīnmācības "izejas punktu" kā perfektu aparatūras, algoritmu un datu attīstības vētru. Hārvarda biznesa pārskats piemin visus šos trīs jūlija rakstā, kurā tiek runāts par gaidāmo mašīnmācības sprādzienu. Protams, lielie dati, iespējams, visvairāk tiek tronēti tehnoloģiju presē; no šiem trim elementiem lielie dati jau ir eksplodējuši pēdējo 10 gadu laikā. Tomēr arī paši algoritmi ir diezgan attīstījušies.
Vēl viena sastāvdaļa, par kuru tik daudz cilvēku runā, ir aparatūra, kas virza plašāk izplatītas mašīnmācīšanās programmas.
Būtībā uzņēmumi virzās uz tādu lietojumprogrammu shēmu un procesora mikroshēmu izstrādes procesu, kuras ir paredzētas mašīnmācībai, nevis tradicionālo shēmas plates tehnoloģiju aprīkošanai, lai apstrādātu lielu skaitu ieeju un aprēķinu, kas saistīti ar varbūtēju lēmumu pieņemšanu. Dažas atsauces tehnoloģijas, piemēram, Google Tensor Processing Unit vai TPU un citi produkti, kas īpaši izstrādāti, lai nodrošinātu mašīnu apguves aprēķinus, piemēram, izmantojot programmējamus loģiskos vārtu masīvus.
Visas šīs tendences apvienojas, lai parādītu pieaugošo pieprasījumu pēc mašīnmācīšanās sistēmām un prasmēm, kurām vadītāji un citi cilvēki pievērš daudz uzmanības, domājot par biznesa tehnoloģiju nākotni 2018. gadā un pēc tam.
