P:
Per què la gent parla del "punt d'inversió" per a l'aprenentatge automàtic?
R:Un nombre important d'experts estan alertant els altres de la idea que l'aprenentatge automàtic s'ha d'explotar en els propers anys com a indústria emergent. Com a element específic del treball d’intel·ligència artificial, l’aprenentatge automàtic es basa en algoritmes sofisticats i conjunts d’entrenament de dades per desenvolupar respostes probabilístiques complexes que es poden aplicar a gairebé qualsevol situació o indústria. Tenint això en compte, l’adopció d’aprenentatge automàtic a la comunitat empresarial està creixent, ja que les empreses intenten ser les primeres entre els seus competidors a aplicar realment l’aprenentatge automàtic de maneres específiques.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
Les aplicacions empresarials són només una cara del creixement potencial de l'aprenentatge automàtic. Les empreses també estan descobrint que tecnologies i productes més intel·ligents desbloquejaran una nova generació de béns i serveis de consum més funcionals.
La gent parla del "punt d'inversió" de l'aprenentatge automàtic com una tempesta perfecta d'avançament de maquinari, algoritmes i dades. La revista Harvard Business Review esmenta els tres en un article sobre el juliol que parla de l'explosió pendent d'aprenentatge automàtic. Per descomptat, el big data és potser el més trompetat de la premsa tecnològica. d'aquests tres elements, el big data ja ha explotat en els darrers deu anys. Tanmateix, els mateixos algorismes també s’han desenvolupat de manera molt significativa.
Un altre component del qual parla molta gent és el maquinari que condueix aplicacions d'aprenentatge automàtic més esteses.
Essencialment, les empreses avancen cap a un procés de desenvolupament de plaques de circuit específiques d’aplicació i xips de processador que es fan per gestionar l’aprenentatge de màquines, en lloc d’equipar tecnologies tradicionals de plaques de circuit per gestionar el gran nombre d’entrades i càlculs implicats en la presa de decisions probabilístiques. Algunes tecnologies de referència com la Unitat de Processament de Tensor de Google o TPU i altres productes que estan construïts específicament per permetre la computació d'aprenentatge automàtic, per exemple, mitjançant l'ús de matrius de portes lògiques programables.
Totes aquestes tendències s’uneixen per presentar una demanda creixent de sistemes d’aprenentatge de màquines i habilitats als quals els executius i altres estan prestant molta atenció ja que contemplen el futur de la tecnologia empresarial el 2018 i més enllà.
