Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Introducción
El aprendizaje automático funciona con los principios de los algoritmos informáticos que aprenden de manera refleja a través de pruebas y experiencias. Es una aplicación de Inteligencia Artificial que permite a las aplicaciones de programas anticipar resultados con la máxima precisión. Hace una distinción para crear programas de computadora y ayudar a las computadoras a memorizar sin la intercesión humana.
El futuro del aprendizaje automático es excepcionalmente emocionante. En la actualidad, casi todos los dominios comunes funcionan conaprendizaje automático aplicaciones. Por nombrar algunos de estos ámbitos, la atención médica, los motores de búsqueda, el marketing digital y la educación son los principales beneficiarios. Parece prácticamente imposible trabajar en un dominio que carece de esta nueva tecnología para lograr los resultados deseados de manera eficiente. El aprendizaje automático podría ser un mérito impugnado para una empresa u organización, ya sea una empresa multinacional o una empresa ángel, ya que las tareas que actualmente se realizan manualmente serán realizadas en su totalidad por las máquinas en el futuro.
Según Gartner, la institución de investigación, asesoría y consultoría líder a nivel mundial, el aprendizaje automático es recordado por casi todas las tendencias y patrones más recientes que se encuentran en los círculos literarios, y como debe ser. El aprendizaje automático está listo para cambiar nuestras vidas de maneras que eran imposibles solo décadas antes. En su resumen de los 10 principales patrones de innovación clave, Gartner afirma que el razonamiento computarizado y las nuevas técnicas de aprendizaje automático han llegado a un punto de inflexión básico y aumentarán y expandirán progresivamente para todos los efectos cada asistencia, cosa o aplicación potenciada por la innovación. Hacer marcos inteligentes avanzados que aprendan, se ajusten y posiblemente actúen de manera autosuficiente en lugar de simplemente ejecutar pautas predefinidas es fundamentalmente un hito para los comerciantes de innovación y proveedores de tecnología.
Durante la época de la posindustrialización, los individuos han intentado hacer una máquina que actúe y realice todas las actividades como un ser humano. Como resultado, el aprendizaje automático se convierte en la mayor bendición de la inteligencia artificial para la raza humana para la realización efectiva de los objetivos. Por otro lado, las técnicas automáticas de autoaprendizaje han cambiado considerablemente las pautas de empleabilidad de las grandes empresas comerciales.
Últimamente, los vehículos automáticos autónomos, los asistentes computarizados, los miembros del personal mecánico, los robots y las áreas urbanas inteligentes han demostrado que las máquinas inteligentes son concebibles y podrían producir resultados atractivos. La inteligencia simulada en las líneas de la mente y el cerebro humanos ha cambiado la mayoría de las áreas de la industria, como el comercio minorista, la producción, la construcción, la contabilidad, los servicios médicos, los medios de comunicación y la ingeniería. Y sigue ocupando nuevas regiones con cada vez más vigor. Las siguientes cinco áreas están pensadas como avances futuristas del aprendizaje automático.
(A) Resultados precisos para la búsqueda en el motor web:
Al desplazarse por Google en busca de un artículo, es probable que uno no se dé cuenta, pero la clasificación y el orden jerárquico de esos resultados se realiza con un propósito. Las técnicas de aprendizaje automático tienen un impacto tremendo en los resultados de los motores de búsqueda últimamente. Durante los próximos años, los motores de búsqueda impulsarán tanto las experiencias del usuario como las experiencias del anfitrión rápidamente en rápido progreso. Con un mayor crecimiento y desarrollo de la red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas... combinados con técnicas de aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... en evolución, los futuros motores de búsqueda serán mucho mejores para proporcionar respuestas y percepciones que sean significativamente relevantes para los buscadores, exploradores de la web.
(B) Personalización precisa a medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica....:
Las corporaciones podrían afinar su comprensión de su público objetivo utilizando el aprendizaje automático para informar la mejora de los productos existentes, el desarrollo de nuevos productos, la comercialización y los ingresos brutos. Los desarrolladores, programadores e ingenieros podían personalizar los productos con mucha más precisión que nunca con algoritmos para desglosar exactamente cómo se utilizan sus productos, maximizando el valor tanto para la organización como para los clientes. Con más avances y descubrimientos en el campo dinámico del aprendizaje automático y sus algoritmos, para los clientes a mayor escala, comenzaremos a ver una orientación exacta y una personalización ajustada en un futuro cercano.
(C) Aumento de la computación cuántica
Por el momento, no se puede acceder fácilmente a ninguna aplicación de algoritmos o hardware cuántico comercialmente lista. No obstante, para hacer despegar la computación cuántica, varias agencias gubernamentales, instituciones académicas y grupos de expertos han gastado millones. En el futuro del aprendizaje automático, la computación cuántica va a tener un papel enorme. A medida que presenciamos el procesamiento instantáneo, el aprendizaje rápido, las capacidades expandidas y las capacidades mejoradas, la introducción de la computación cuántica en el aprendizaje automático metamorfosearía el dominio por completo. Esto implica que, en un pequeño momento intermedio, es posible que se aborden cuestiones complicadas que tal vez no tengamos la capacidad de abordar con métodos convencionales y que las tecnologías existentes puedan hacerlo.
(D) Crecimiento masivo de unidades de datos:
No sería inusual estar absorto en la codificación, las actividades sistemáticas, la ingeniería por tecnología y las unidades de información. Se puede predecir que nuevos desarrollos en el aprendizaje automático pueden mejorar aún más las operaciones diarias de estas unidades hacia la realización eficiente de los objetivos. En las próximas décadas, el aprendizaje automático será uno de los métodos fundamentales para crear, mantener y desarrollar aplicaciones digitales. Implica que los curadores de datos y los ingenieros de tecnología dedican un período de tiempo comparativamente menor a la programación, a la actualización de las técnicas de aprendizaje automático, por lo que, en cambio, les hacen comprender y mejorar continuamente sus operaciones.
(MI) Sistema de autoaprendizaje totalmente automatizado:
En la ingeniería de software, el aprendizaje automático será solo un componente más. Además de estandarizar la forma en que las personas implementan algoritmos de aprendizaje automático, los marcos de código abierto como Keras, PyTorch y Tensorflow también han eliminado los requisitos básicos para hacer precisamente eso. algo de esto puede parecer una utopía, pero este tipo de ecosistemas están apareciendo lenta pero constantemente, con tanta tecnología, bases de datos y recursos accesibles en línea en la actualidad. Esto conduciría a entornos que realmente están cerca o cerca de las codificaciones cero, por lo que surge un sistema automatizado.
Conclusión
Los científicos y expertos han estado trabajando para desarrollar una computadora que actúe más como humanos en la fase postindustrializada. La máquina del pensamiento es la mayor bendición de la IA para la civilización; La fantástica entrada de esta máquina autopropulsada ha modificado rápidamente las leyes operativas comerciales. Los automóviles autónomos, los asistentes automáticos, los trabajadores autónomos de las fábricas y las ciudades inteligentes han demostrado recientemente que las máquinas inteligentes son factibles. La revolución del aprendizaje automático permanecerá con nosotros durante mucho tiempo y también lo será el futuro del aprendizaje automático.
Por Thiyagarajan M, Un investigador junior en Instituto Nacional de Planificación y Administración de la Educación, Nueva Delhi, India. El podria ser alcanzó a [email protected]
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