关于机器学习未来的5个预测

机器学习是一项革命性技术，目前已成为众多新兴和成熟行业的关键方面。

该技术允许计算机访问隐藏的洞察力并预测结果，从而为企业带来显着变化。

英特尔副总裁兼总经理魏磊表示：“机器学习一年比一年复杂。而且，我们还没有看到它的全部潜力——除了自动驾驶汽车、欺诈检测设备或零售趋势分析。”

那么，机器学习的未来在哪里？它将如何影响我们未来的世界？

以下是关于机器学习未来的五个关键预测。

改进的无监督算法

在机器学习中，当只有输入数据可用而没有相应的输出变量时，使用无监督算法从数据集中进行预测。

虽然在监督学习中算法的输出是已知的，但它的无监督对应物与真正的人工智能密切相关——机器可以学习识别复杂过程和模式而无需任何直接人工干预的概念。

当算法独自在数据集中搜索和呈现有趣的模式时，可以发现隐藏的模式或分组，这可能很难使用监督方法获得。

在未来几年，我们可能会看到无监督机器学习算法的改进。开发更好算法的进步将带来更快、更准确的机器学习预测。

增强的个性化

机器学习个性化算法用于向用户提供建议并诱使他们完成某些操作。

使用这样的算法，您可以综合数据中的信息并做出适当的结论，例如一个人的兴趣。

例如，算法可以从一个人在在线零售网站上的浏览活动中推断出他有兴趣为他的花园购买一台割草机。

如果没有这种洞察力，买家可能会离开网站而不进行购买。

目前，其中一些建议不准确且令人讨厌，从而削弱了用户的体验。然而，在未来，个性化算法可能会被微调，从而带来更多有益和成功的经验。

增加对量子计算的采用

量子机器学习算法具有改变机器学习领域的潜力。例如，这些算法可以利用量子计算的优势来增强机器学习中经典技术的能力。

如果将量子计算机集成到机器学习中，它可能会加快数据处理速度，从而加快综合信息和得出见解的能力——这就是我们的未来。

量子驱动的系统将为有监督和无监督算法提供更快、更繁重的计算。

提高的性能将解锁惊人的机器学习能力，这可能是使用经典计算机无法实现的。

改善认知服务

认知服务由一组机器学习SDK、API和服务组成，允许开发人员将智能功能包含到他们的应用程序中。

借助此类服务，开发人员可以授权其应用程序执行各种任务，例如视觉识别、语音检测和语音理解。

随着这项技术的不断发展，我们很可能会目睹高度智能的应用程序的发展，这些应用程序可以越来越多地说话、听、看，甚至与周围环境进行推理。

因此，开发人员将能够构建更具吸引力和可发现性的应用程序，这些应用程序可以基于自然通信技术有效地解释用户的需求。

机器人的兴起

随着机器学习变得越来越复杂，我们将看到越来越多的机器人使用。机器人化依赖于机器学习来完成各种目的，包括机器人视觉、自我监督学习和多智能体学习。

很快，我们期望机器人在完成任务时变得更加智能。无人机、制造场所的机器人和其他类型的机器人可能会越来越多地用于使我们的生活更轻松。

结论

机器学习是21世纪最具颠覆性的技术之一。虽然这项技术仍然可以被认为是新生的，但它的未来是光明的。上述五个预测只是触及了机器学习可能实现的表面。

在未来几年，我们可能会看到更高级的应用程序将其功能扩展到难以想象的水平。

到时候，再见！