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五个关于机器学习未来的预测

文章来源:未知 编辑:admin 发布日期:2018-07-22 14:54

  英特尔副总裁兼总经理魏磊  表示,“机器学习每年都在变得越来越复杂。而且,我们还没有看到它的全部潜力 - 超越自动驾驶汽车,欺诈检测设备或零售趋势分析。“

  在机器学习中,当只有输入数据可用而没有相应的输出变量时,采用无监督算法从数据集进行预测。

  在监督学习中,算法的输出已经知道,而其无监督的对应物与真正的人工智能密切相关 - 机器可以学习识别复杂过程和模式而无需任何直接人为干预的概念。

  当算法单独用于搜索并在数据集中呈现有趣的模式时,可以发现隐藏的模式或分组,这可能很难使用监督方法获得。

  在未来几年,我们可能会看到无监督机器学习算法的改进。开发更好的算法的进步将导致更快,更准确的机器学习预测。

  例如,算法可以从在线零售网站上的人的浏览活动中推断出并且发现他有兴趣为他的花园购买割草机。

  目前,一些此类建议不准确且令人讨厌,这削弱了用户的体验。但是,在未来,个性化算法可能会进行微调,从而带来更多有益和成功的体验。

  量子机器学习算法具有改变机器学习领域的潜力。例如,这些算法可以利用量子计算的好处来增强机器学习中的经典技术的能力。

  如果将量子计算机集成到机器学习中,它可以加快数据处理速度,从而加快综合信息和吸取见解的能力 - 而这正是未来的发展方向。

  性能的提升将解锁令人惊叹的机器学习功能,这些功能可能无法使用经典计算机实现。

  认知服务由一组机器学习SDK,API和服务组成,允许开发人员将智能功能包含在他们的应用程序中。

  通过这些服务,开发人员可以授权他们的应用程序执行各种职责,例如视觉识别,语音检测和语音理解。

  随着这项技术的不断发展,我们可能会看到高智能应用程序的发展,这些应用程序可以越来越多地说话,听到,看到甚至推理周围环境。

  因此,开发人员将能够构建更具吸引力和可发现的应用程序,这些应用程序可以基于自然通信技术有效地解释用户的需求。

  随着机器学习变得越来越复杂,我们将看到机器人的使用量增加。机器人化依赖于机器学习来实现各种目的,包括机器人视觉,自我监督学习和多智能体学习。

  很快,我们希望机器人在完成任务时变得更加聪明。无人机,制造场所的机器人和其他类型的机器人可能会越来越多地用于使我们的生活更轻松。

  机器学习是21的最具破坏性的技术之一圣世纪。虽然这项技术仍然可以被认为是新生的,但它的未来是光明的。上述五项预测刚刚涉及机器学习的可能性。

  在未来几年,我们可能会看到更多高级应用程序,将其功能扩展到难以想象的水平。

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