Q:
Warum reden die Leute über den "Wendepunkt" für maschinelles Lernen?
EIN:Eine beträchtliche Anzahl von Experten macht andere auf die Idee aufmerksam, dass das maschinelle Lernen in den nächsten Jahren als aufstrebende Industrie explodieren wird. Als spezifisches Element der Arbeit mit künstlicher Intelligenz stützt sich maschinelles Lernen auf ausgeklügelte Algorithmen und Datenübungssätze, um komplexe probabilistische Antworten zu entwickeln, die auf nahezu jede Situation oder Branche angewendet werden können. Vor diesem Hintergrund nimmt die Akzeptanz des maschinellen Lernens in der Unternehmenswelt zu, da Unternehmen versuchen, als erste ihrer Konkurrenten das maschinelle Lernen tatsächlich auf spezifische Weise anzuwenden.
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Die Geschäftsanwendungen sind nur eine Seite des potenziellen Wachstums des maschinellen Lernens. Unternehmen stellen auch fest, dass intelligentere Technologien und intelligentere Produkte eine neue Generation funktionalerer Konsumgüter und Dienstleistungen freisetzen werden.
Die Leute sprechen vom "Wendepunkt" des maschinellen Lernens als einem perfekten Sturm der Weiterentwicklung von Hardware, Algorithmen und Daten. In der Harvard Business Review werden alle drei in einem Artikel vom Juli erwähnt, in dem die bevorstehende Explosion des maschinellen Lernens erörtert wird. Natürlich sind Big Data in der Fachpresse die am meisten verbreiteten Medien. Von diesen drei Elementen ist Big Data in den letzten 10 Jahren bereits explodiert. Die Algorithmen selbst haben sich jedoch ebenfalls erheblich weiterentwickelt.
Eine weitere Komponente, über die so viele Menschen sprechen, ist die Hardware, die verbreitetere Anwendungen für maschinelles Lernen antreibt.
Im Wesentlichen entwickeln Unternehmen anwendungsspezifische Leiterplatten und Prozessorchips, die für das maschinelle Lernen entwickelt wurden, anstatt herkömmliche Leiterplattentechnologien für die Vielzahl von Eingaben und Berechnungen bei der probabilistischen Entscheidungsfindung auszurüsten. Einige Referenztechnologien wie die Tensor Processing Unit oder TPU von Google und andere Produkte, die speziell dafür entwickelt wurden, maschinelles Lernen zu ermöglichen, z. B. mithilfe von programmierbaren Logikgatter-Arrays.
All diese Trends führen zu einer wachsenden Nachfrage nach maschinellen Lernsystemen und Fähigkeiten, denen Führungskräfte und andere große Aufmerksamkeit schenken, wenn sie über die Zukunft der Geschäftstechnologie im Jahr 2018 und darüber hinaus nachdenken.
