關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)未來的5個(gè)預(yù)測
機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)革命性技術(shù),目前已成為眾多新興和成熟行業(yè)的關(guān)鍵方面。
該技術(shù)允許計(jì)算機(jī)訪問隱藏的洞察力并預(yù)測結(jié)果,從而為企業(yè)帶來顯著變化。
英特爾副總裁兼總經(jīng)理魏磊表示:“機(jī)器學(xué)習(xí)一年比一年復(fù)雜。而且,我們還沒有看到它的全部潛力——除了自動(dòng)駕駛汽車、欺詐檢測設(shè)備或零售趨勢分析。”
那么,機(jī)器學(xué)習(xí)的未來在哪里?它將如何影響我們未來的世界?
以下是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)未來的五個(gè)關(guān)鍵預(yù)測。
改進(jìn)的無監(jiān)督算法
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,當(dāng)只有輸入數(shù)據(jù)可用而沒有相應(yīng)的輸出變量時(shí),使用無監(jiān)督算法從數(shù)據(jù)集中進(jìn)行預(yù)測。
雖然在監(jiān)督學(xué)習(xí)中算法的輸出是已知的,但它的無監(jiān)督對(duì)應(yīng)物與真正的人工智能密切相關(guān)——機(jī)器可以學(xué)習(xí)識(shí)別復(fù)雜過程和模式而無需任何直接人工干預(yù)的概念。
當(dāng)算法獨(dú)自在數(shù)據(jù)集中搜索和呈現(xiàn)有趣的模式時(shí),可以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或分組,這可能很難使用監(jiān)督方法獲得。
在未來幾年,我們可能會(huì)看到無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)。開發(fā)更好算法的進(jìn)步將帶來更快、更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測。
增強(qiáng)的個(gè)性化
機(jī)器學(xué)習(xí)個(gè)性化算法用于向用戶提供建議并誘使他們完成某些操作。
使用這樣的算法,您可以綜合數(shù)據(jù)中的信息并做出適當(dāng)?shù)慕Y(jié)論,例如一個(gè)人的興趣。
例如,算法可以從一個(gè)人在在線零售網(wǎng)站上的瀏覽活動(dòng)中推斷出他有興趣為他的花園購買一臺(tái)割草機(jī)。
如果沒有這種洞察力,買家可能會(huì)離開網(wǎng)站而不進(jìn)行購買。
目前,其中一些建議不準(zhǔn)確且令人討厭,從而削弱了用戶的體驗(yàn)。然而,在未來,個(gè)性化算法可能會(huì)被微調(diào),從而帶來更多有益和成功的經(jīng)驗(yàn)。
增加對(duì)量子計(jì)算的采用
量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有改變機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的潛力。例如,這些算法可以利用量子計(jì)算的優(yōu)勢來增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)典技術(shù)的能力。
如果將量子計(jì)算機(jī)集成到機(jī)器學(xué)習(xí)中,它可能會(huì)加快數(shù)據(jù)處理速度,從而加快綜合信息和得出見解的能力——這就是我們的未來。
量子驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)將為有監(jiān)督和無監(jiān)督算法提供更快、更繁重的計(jì)算。
提高的性能將解鎖驚人的機(jī)器學(xué)習(xí)能力,這可能是使用經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法實(shí)現(xiàn)的。
改善認(rèn)知服務(wù)
認(rèn)知服務(wù)由一組機(jī)器學(xué)習(xí)SDK、API和服務(wù)組成,允許開發(fā)人員將智能功能包含到他們的應(yīng)用程序中。
借助此類服務(wù),開發(fā)人員可以授權(quán)其應(yīng)用程序執(zhí)行各種任務(wù),例如視覺識(shí)別、語音檢測和語音理解。
隨著這項(xiàng)技術(shù)的不斷發(fā)展,我們很可能會(huì)目睹高度智能的應(yīng)用程序的發(fā)展,這些應(yīng)用程序可以越來越多地說話、聽、看,甚至與周圍環(huán)境進(jìn)行推理。
因此,開發(fā)人員將能夠構(gòu)建更具吸引力和可發(fā)現(xiàn)性的應(yīng)用程序,這些應(yīng)用程序可以基于自然通信技術(shù)有效地解釋用戶的需求。
機(jī)器人的興起
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)變得越來越復(fù)雜,我們將看到越來越多的機(jī)器人使用。機(jī)器人化依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)來完成各種目的,包括機(jī)器人視覺、自我監(jiān)督學(xué)習(xí)和多智能體學(xué)習(xí)。
很快,我們期望機(jī)器人在完成任務(wù)時(shí)變得更加智能。無人機(jī)、制造場所的機(jī)器人和其他類型的機(jī)器人可能會(huì)越來越多地用于使我們的生活更輕松。
結(jié)論
機(jī)器學(xué)習(xí)是21世紀(jì)最具顛覆性的技術(shù)之一。雖然這項(xiàng)技術(shù)仍然可以被認(rèn)為是新生的,但它的未來是光明的。上述五個(gè)預(yù)測只是觸及了機(jī)器學(xué)習(xí)可能實(shí)現(xiàn)的表面。
在未來幾年,我們可能會(huì)看到更高級(jí)的應(yīng)用程序?qū)⑵涔δ軘U(kuò)展到難以想象的水平。
到時(shí)候,再見!
- 上一篇
從運(yùn)動(dòng)控制到體現(xiàn)智能
使用人類和動(dòng)物的動(dòng)作來教機(jī)器人運(yùn)球,并模擬人形角色搬運(yùn)箱子和踢足球。人形角色通過反復(fù)試驗(yàn)學(xué)習(xí)穿越障礙課程,這可能會(huì)導(dǎo)致特殊的解決方案。海斯等人。“豐富環(huán)境中運(yùn)
- 下一篇
線程與物質(zhì):物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議指南
在將基于電池的設(shè)備與Wi-Fi連接(全球首選的無處不在但耗電的互聯(lián)網(wǎng)接入方法)經(jīng)過多年反復(fù)試驗(yàn)之后,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)市場終于開始采用低功耗無線電互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議。當(dāng)今最有用的兩個(gè)協(xié)議包括Thread和Matter。