Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
introduction
L'apprentissage automatique fonctionne sur les principes des algorithmes informatiques qui apprennent de manière réflexive à travers des tests et des expériences. C'est une application d'Intelligence Artificielle qui permet aux applications de programme d'anticiper les résultats avec une précision maximale. Fait la distinction pour créer des programmes informatiques et aider les ordinateurs à mémoriser sans intercession humaine.
L'avenir de l'apprentissage automatique est exceptionnellement passionnant. Actuellement, presque tous les domaines courants fonctionnent avecapprentissage automatique Applications. Pour ne citer que quelques-uns de ces domaines, soins médicaux, moteurs de recherche, le marketing numérique et l'éducation en sont les principaux bénéficiaires. Il semble pratiquement impossible de travailler dans un domaine dépourvu de cette nouvelle technologie pour obtenir efficacement les résultats souhaités.. L'apprentissage automatique pourrait être un mérite contesté pour une entreprise ou une organisation, qu'il s'agisse d'une entreprise multinationale ou d'une entreprise providentielle, car les tâches qui sont actuellement effectuées manuellement seront entièrement effectuées par des machines à l'avenir.
Selon Gartner, l'établissement de recherche, conseil et conseil de premier plan, on se souvient de l'apprentissage automatique pour presque toutes les dernières tendances et tendances trouvées dans les cercles littéraires, et comment ça devrait être. L'apprentissage automatique est prêt à changer nos vies d'une manière qui était impossible quelques décennies auparavant.. Dans son résumé de la 10 principaux modèles d'innovation clés, Gartner déclare que le raisonnement informatisé et les nouvelles techniques d'apprentissage automatique ont atteint un point d'inflexion de base et augmenteront et s'étendront progressivement à toutes fins utiles., chose ou application alimentée par l'innovation. Créez des frameworks intelligents avancés qui apprennent, se conformer et éventuellement agir de manière autonome plutôt que de simplement appliquer des directives prédéfinies est fondamentalement une étape importante pour les spécialistes du marketing de l'innovation et les fournisseurs de technologie.
À l'ère de la post-industrialisation, les individus ont essayé de faire une machine qui agit et effectue toutes les activités comme un être humain. Par conséquent, l'apprentissage automatique devient la plus grande aubaine de l'intelligence artificielle pour la race humaine pour la réalisation efficace des objectifs. D'un autre côté, Les techniques d'auto-apprentissage automatique ont considérablement modifié les schémas d'employabilité des grandes entreprises commerciales.
Dernièrement, véhicules automatiques autonomes, assistants informatisés, membres du personnel mécanique, les robots et les zones urbaines intelligentes ont montré que les machines intelligentes sont envisageables et pourraient produire des résultats attrayants. L'intelligence simulée sur les lignes de l'esprit et du cerveau humains a changé la plupart des domaines de l'industrie, comme la vente au détail, la production, la construction, la comptabilité, services médicaux, les médias et l'ingénierie. Et il continue d'occuper de nouvelles régions avec une vigueur croissante. Les cinq domaines suivants sont conçus comme des avancées futuristes dans l'apprentissage automatique.
(UNE) Résultats précis pour la recherche sur les moteurs Web:
Lorsque vous faites défiler Google pour un article, on peut ne pas se rendre compte, mais le classement et le classement de ces résultats sont effectués dans un but. Les techniques d'apprentissage automatique ont un impact énorme sur les résultats des moteurs de recherche ces derniers temps. Au cours des prochaines années, les moteurs de recherche vont conduire à la fois les expériences des utilisateurs et les expériences des hôtes rapidement en progrès rapide. Con un mayor crecimiento y desarrollo de la neuronal rougeLes réseaux de neurones sont des modèles computationnels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils utilisent des structures appelées neurones artificiels pour traiter et apprendre des données. Ces réseaux sont fondamentaux dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettant des avancées significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, Traitement du langage naturel et prédiction de séries temporelles, entre autres. Leur capacité à apprendre des motifs complexes en fait des outils puissants.. combinados con técnicas de l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé... en evolución, les futurs moteurs de recherche seront bien meilleurs pour fournir des réponses et des informations qui sont significativement pertinentes pour les moteurs de recherche, navigateurs Web.
(B) Personalización precisa a mesureLa "mesure" C’est un concept fondamental dans diverses disciplines, qui fait référence au processus de quantification des caractéristiques ou des grandeurs d’objets, phénomènes ou situations. En mathématiques, Utilisé pour déterminer les longueurs, Surfaces et volumes, tandis qu’en sciences sociales, il peut faire référence à l’évaluation de variables qualitatives et quantitatives. La précision des mesures est cruciale pour obtenir des résultats fiables et valides dans toute recherche ou application pratique....:
Les entreprises pourraient affiner leur compréhension de leur public cible en utilisant l'apprentissage automatique pour éclairer l'amélioration des produits existants., développement de nouveaux produits, marketing et revenu brut. Développeurs, les programmeurs et les ingénieurs pourraient personnaliser les produits beaucoup plus précisément que jamais avec des algorithmes pour décomposer exactement comment leurs produits sont utilisés, maximiser la valeur pour l'organisation et les clients. Avec plus d'avancées et de découvertes dans le domaine dynamique de l'apprentissage automatique et de ses algorithmes, pour les clients à plus grande échelle, nous commencerons à voir un ciblage exact et une personnalisation étroite dans un proche avenir.
(C) Augmentation de l'informatique quantique
Pour le moment, aucun matériel quantique ou application d'algorithme commercialement prêt n'est facilement accessible. Cependant, faire décoller l'informatique quantique, divers organismes gouvernementaux, les établissements universitaires et les groupes de réflexion ont dépensé des millions. Dans le futur de l'apprentissage automatique, l'informatique quantique va jouer un rôle énorme. Comme nous assistons au traitement instantané, apprentissage rapide, capacités étendues et capacités améliorées, introduire l'informatique quantique dans l'apprentissage automatique métamorphoserait entièrement le domaine. Ceci implique que, dans un petit moment intermédiaire, des problèmes complexes peuvent être résolus que nous n'avons peut-être pas la capacité de résoudre avec des méthodes conventionnelles et que les technologies existantes peuvent le faire.
(ré) Croissance massive des unités de données:
Il ne serait pas inhabituel d'être absorbé par le codage, activités systématiques, ingénierie par les unités de technologie et d'information. On peut prédire que les nouveaux développements de l'apprentissage automatique peuvent encore améliorer les opérations quotidiennes de ces unités vers la réalisation efficace des objectifs.. Dans les prochaines décennies, l'apprentissage automatique sera l'une des méthodes fondamentales pour créer, maintenir et développer des applications numériques. Cela signifie que les conservateurs de données et les ingénieurs technologiques consacrent comparativement moins de temps à la programmation, à la mise à jour des techniques d'apprentissage automatique, Pour ce que, en échange, leur faire comprendre et améliorer continuellement leurs opérations.
(MOI) Système d'auto-apprentissage entièrement automatisé:
En génie logiciel, l'apprentissage automatique ne sera qu'un élément de plus. En plus de standardiser la façon dont les gens implémentent les algorithmes d'apprentissage automatique, frameworks open source comme Keras, PyTorch et Tensorflow ont également supprimé les exigences de base pour faire exactement cela. une partie de cela peut sembler une utopie, mais ces types d'écosystèmes apparaissent lentement mais régulièrement, avec tant de technologie, bases de données et ressources actuellement accessibles en ligne. Cela conduirait à des environnements qui sont en fait proches ou proches de zéro encodages, donc un système automatisé apparaît.
conclusion
Les scientifiques et les experts ont travaillé pour développer un ordinateur qui agit davantage comme les humains dans la phase post-industrialisée.. La machine à pensées est la plus grande aubaine de l'IA pour la civilisation; L'entrée fantastique de cette machine automotrice a rapidement changé les lois d'exploitation commerciale. Voitures autonomes, assistants automatiques, les travailleurs indépendants dans les usines et les villes intelligentes ont récemment montré que les machines intelligentes sont réalisables. La révolution de l'apprentissage automatique restera avec nous pendant longtemps, tout comme l'avenir de l'apprentissage automatique.
Pour Thiyagarajan M, Un chercheur junior en Institut national de planification et d'administration de l'éducation, New Delhi, Inde. Il pourrait être parvenu une [email protégé]
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