機器學(xué)習(xí)（ML）是使計算機能夠執(zhí)行尚未明確要求執(zhí)行的操作的過程。因此，ML在使有感覺的機器成為現(xiàn)實的過程中扮演著核心角色。隨著機器人的問世，越來越多的人想知道機器人要比人類有多智能。如果您對機器學(xué)習(xí)：未來是什么樣也有疑問，那么您來對地方了，請繼續(xù)往下看吧。

現(xiàn)狀

ML通過引入一種使準系統(tǒng)能夠從大型數(shù)據(jù)集中豐富其知識庫，避免編程錯誤并避免邏輯問題的方式，使準系統(tǒng)的復(fù)雜性降低了。通過在主流應(yīng)用程序中使用BigData框架，智能算法現(xiàn)在可以處理這個龐大的靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)存儲庫，并不斷學(xué)習(xí)和提高其效率。

今年，機器學(xué)習(xí)專家從抽象和理論化轉(zhuǎn)向了由機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概念驅(qū)動的AI的業(yè)務(wù)應(yīng)用。在實際應(yīng)用中，機器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于預(yù)防保健，醫(yī)學(xué)，銀行，金融，市場營銷和媒體。

考慮到前五年的平穩(wěn)發(fā)展，ML不會很快放慢速度。

　　ML炒作

在ML的重大突破中，很多知名公司都在機器學(xué)習(xí)中取得了很好的成就。這種炒作的重點是算法和機器學(xué)習(xí)將在很長一段時間內(nèi)成為技術(shù)界的中心焦點。機器學(xué)習(xí)中的需求供應(yīng)缺口變得越來越嚴重，平臺之戰(zhàn)變得更加激烈。

　　升級

在未來幾年中，人工智能應(yīng)用程序?qū)⒈纫酝魏螘r候都更加普遍，并且人們將對其中的機器越來越滿意。因此，所有服務(wù)提供商都需要認真升級其硬件（存儲，備份，計算能力等）和軟件（服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)，ad-hoc網(wǎng)絡(luò)等）功能。

就像GNU提供的并行處理能力使當前的AI成為可能和可行一樣，計算能力需要進行認真的調(diào)整以適應(yīng)即將到來的情況。技術(shù)人員的所有部門都將承受巨大壓力，以進行增強和發(fā)明。

我們已經(jīng)看到了機器學(xué)習(xí)在移動應(yīng)用程序，圖像識別系統(tǒng)，模式識別應(yīng)用程序，過濾工具，機器人技術(shù)等方面的使用熱潮。科學(xué)家們目前正在嘗試開發(fā)一種可以按照人腦進行精確處理的工作機器。如果我們映射大腦的每個節(jié)點和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并向其提供數(shù)據(jù)，則該系統(tǒng)應(yīng)該能夠像人的大腦一樣處理數(shù)據(jù)。

這個概念稱為認知計算。因此，認知計算系統(tǒng)將使用模式識別，自然語言處理，數(shù)據(jù)挖掘來自學(xué)人類的思維過程。這些系統(tǒng)最終目標是成為有感知力的AI機器，因此在未來幾年中應(yīng)該會引起很多關(guān)注。

　　認知學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：未來在哪里？

深度學(xué)習(xí)是用來幫助系統(tǒng)從無結(jié)構(gòu)或無標簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的過程，而這些過程始終不受監(jiān)督。然而，認知計算將使用結(jié)構(gòu)良好分段數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和測試模型有情機，深度學(xué)習(xí)采用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)更好的模型，并使其有用到其它機器。

它還使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但結(jié)合龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲庫，處理的規(guī)模和類型將其與認知學(xué)習(xí)區(qū)分開。它的主要應(yīng)用將在后端系統(tǒng)中，這些系統(tǒng)將對市場營銷，品牌推廣做出更多貢獻，并創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫供其他機器學(xué)習(xí)。

借助物聯(lián)網(wǎng)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)將創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)挖掘，它將成為大多數(shù)智能系統(tǒng)的骨干。雖然認知計算系統(tǒng)將與受過深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)和IoT協(xié)同工作，以執(zhí)行醫(yī)療保健，醫(yī)學(xué)，科學(xué)研究和假設(shè)測試，自動駕駛汽車（自動化），視頻輸入中的唇讀以及最終的感知等領(lǐng)域的主流任務(wù)計算機。

ML和AI這兩個領(lǐng)域?qū)⑽芏嚓P(guān)注。現(xiàn)在，有感覺的機器可能牽強，但機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健，云系統(tǒng)和市場營銷中的重要性不可低估。

加大力度使醫(yī)療保健的所有常規(guī)部分自動化，例如測試樣品中的污染物（病毒，細菌，其他異物），檢測癌變，檢查X射線并掃描確切問題（這可能會引起醫(yī)生或醫(yī)生的注意）將被制作。

到目前為止，美國，英國，歐洲等發(fā)達國家的一些醫(yī)院都在采用AI選項。更多的機構(gòu)和大學(xué)將在這一領(lǐng)域進行投資，需求將不斷增加。

包起來

在未來十年中，人工智能應(yīng)用程序?qū)⒈纫酝悠毡椋虼怂蟹?wù)提供商都需要認真升級其硬件（存儲，備份，計算能力等）和軟件（服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)，臨時網(wǎng)絡(luò)等）功能。

就像GNU提供的并行處理能力使當前的AI成為可能和可行一樣，計算能力需要大大提高以適應(yīng)即將到來的事物。技術(shù)人員的所有部門都將承受巨大的升級和發(fā)明壓力。

通過上述介紹，機器學(xué)習(xí)：未來是什么樣相信大家已經(jīng)清楚了吧，想了解更多關(guān)于機器學(xué)習(xí)的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。