Q:
Tại sao mọi người nói về "điểm bùng phát" cho học máy?
A:Một số lượng đáng kể các chuyên gia đang cảnh báo những người khác về ý tưởng rằng học máy thực sự là do bùng nổ trong vài năm tới như một ngành công nghiệp mới nổi. Là một yếu tố cụ thể của công việc trí tuệ nhân tạo, học máy dựa trên các thuật toán và bộ huấn luyện dữ liệu tinh vi để phát triển các phản ứng xác suất phức tạp có thể áp dụng cho hầu hết mọi tình huống hoặc ngành công nghiệp. Với ý nghĩ đó, việc áp dụng học máy trong cộng đồng doanh nghiệp đang phát triển khi các công ty cố gắng trở thành người đầu tiên trong số các đối thủ cạnh tranh thực sự áp dụng học máy theo những cách cụ thể.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Các ứng dụng kinh doanh chỉ là một mặt của sự phát triển tiềm năng của máy học. Các công ty cũng nhận thấy rằng các công nghệ thông minh hơn và các sản phẩm thông minh hơn sẽ mở khóa một thế hệ mới của hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng chức năng hơn.
Mọi người nói về "điểm bùng phát" của học máy như một cơn bão tiến bộ hoàn hảo về phần cứng, thuật toán và dữ liệu. Tạp chí Harvard Business Review đề cập đến cả ba điều này trong một bài báo tháng 7 bàn về sự bùng nổ của việc học máy. Tất nhiên, dữ liệu lớn có lẽ là phổ biến nhất trên báo chí công nghệ; trong ba yếu tố này, dữ liệu lớn đã bùng nổ trong 10 năm qua. Tuy nhiên, bản thân các thuật toán cũng đã phát triển khá đáng kể.
Một thành phần khác mà rất nhiều người đang nói đến là phần cứng đang thúc đẩy các ứng dụng học máy rộng rãi hơn.
Về cơ bản, các công ty đang hướng tới một quá trình phát triển các bảng mạch và chip xử lý dành riêng cho ứng dụng được chế tạo để xử lý việc học máy, thay vì sử dụng các công nghệ bảng mạch truyền thống để xử lý số lượng lớn đầu vào và tính toán liên quan đến việc ra quyết định xác suất. Một số công nghệ tham chiếu như Bộ xử lý kéo căng của Google hoặc TPU và các sản phẩm khác được chế tạo riêng để cho phép tính toán học máy, ví dụ, thông qua việc sử dụng các mảng cổng logic có thể lập trình.
Tất cả các xu hướng này kết hợp với nhau để đưa ra nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống và kỹ năng học máy mà các giám đốc điều hành và những người khác đang chú ý khi họ dự tính về tương lai của công nghệ kinh doanh trong năm 2018 và hơn thế nữa.
