S:
Neden insanlar makine öğrenimi için "devrilme noktası" ndan bahsediyorlar?
A:Önemli sayıda uzman, gelişmekte olan bir endüstri olarak önümüzdeki birkaç yıl içinde makine öğrenmesinin gerçekten patlaması gerektiğine dair başkalarını uyarıyor. Yapay zeka çalışmasının özel bir unsuru olan makine öğrenimi, neredeyse her duruma veya sektöre uygulanabilecek karmaşık olasılıklı yanıtlar geliştirmek için gelişmiş algoritmalara ve veri eğitim setlerine dayanır. Bunu göz önünde bulundurarak şirketler şirketler arasında makine öğrenmesini belirli şekillerde gerçekten uygulayan ilk firma olmaya çalıştıkça, işletme topluluğundaki makine öğrenimi benimseme de artmaktadır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
İş uygulamaları, makine öğrenmesinin potansiyel büyümesinin sadece bir tarafıdır. Şirketler ayrıca daha akıllı teknolojilerin ve daha akıllı ürünlerin yeni nesil daha işlevsel tüketici malları ve hizmetlerinin kilidini açacağını keşfediyor.
İnsanlar, donanım, algoritma ve verilerde mükemmel bir ilerleme fırtınası olarak makine öğrenmesinin "devrilme noktası" ndan bahsediyorlar. Harvard Business Review, makine öğreniminin bekleyen patlamasını tartışan Temmuz parçasında bunların üçünden de bahsediyor. Tabii ki, büyük veri belki de teknoloji basında en boğuktur; Bu üç unsurdan, son 10 yılda büyük veriler çoktan patladı. Bununla birlikte, algoritmaların kendileri de oldukça önemli ölçüde gelişmiştir.
Pek çok insanın bahsettiği bir diğer bileşen, daha yaygın makine öğrenimi uygulamalarını yönlendiren donanımdır.
Esasen şirketler, olasılıklı karar verme sürecine dahil olan çok sayıda girdi ve hesaplamayı işlemek için geleneksel devre kartı teknolojilerine uymak yerine, makine öğrenimi için yapılan uygulamaya özgü devre kartları ve işlemci yongaları geliştirme sürecine doğru ilerlemektedir. Google'ın Tensör İşlem Birimi veya TPU gibi bazı referans teknolojileri ve özellikle programlanabilir mantık kapısı dizileri kullanılarak makine öğrenimi hesaplamasını sağlamak için özel olarak üretilen diğer ürünler.
Tüm bu eğilimler, 2018 ve ötesinde iş teknolojisinin geleceğini düşünürken yöneticilerin ve diğerlerinin makine öğrenme sistemleri ve becerileri için artan bir talep sunmak için bir araya geliyor.
