Машинное обучение (ML) обладает неограниченными возможностями и потенциалом. При помощи этой технологии самоуправляемые автомобили из теории пришли в реальность, которой осталось менее десяти лет до повсеместного появления на дорогах. У ML есть и другие области применения, такие как распознавание мошенничества за счет изучения и накопления информации о наиболее частых действиях мошенников. Эта технология предоставляет возможности фильтрации электронной почты. Она помогает отсортировывать фишинговые сообщения при помощи программного обеспечения кибербезопасности.

Пределов у технологии ML фактически не существует. В скором времени она сможет значительно облегчить нам жизнь. Персонифицируя и улучшая поисковые выдачи. Автоматизируя задачи, не требующие высокой квалификации.

В статье Towards Data Science описаны четыре тенденции в области машинного обучения, которые в ближайшем будущем могут воплотиться в реальность.

1. Искусственный интеллект в облачных сервисах

Существуют различные алгоритмы, способные помочь компаниями сформировать более четкое понимание собственного бизнеса. Эти предложения могут быть слишком дорогостоящими, и не дают гарантию увеличения прибылей. Часто компании вынуждены сами собирать данные, нанимать специалистов по обработке данных, и обучать их работать с изменяющимися базами данных. Теперь, когда становится доступно все больше различных метрик данных, затраты на их хранение снижаются благодаря использованию облачных технологий. Больше нет необходимости в поддержании внутри компании соответствующей инфраструктуры, поскольку облачные системы могут создавать новые модели по мере роста масштаба операций. Кроме того, они предоставляют более точные результаты. Становятся доступным больше оболочек ML с открытым исходным кодом, а также предварительно обученных платформ, способных обрабатывать изображения, рекомендовать продукты и выполнять задачи обработки данных с использованием естественных языков.

2. Возможности квантовых вычислений

К задачам, решению которых может помочь ML, относится манипулирование и классификация большого количества векторов в многомерных пространствах. Действующие сегодня алгоритмы для решения подобных задач требуют много времени, увеличивая затраты компаний при выполнении их бизнес-процессов. Вскоре трендом станут квантовые компьютеры, способные манипулировать многомерными векторам за очень малые промежутки времени. Это позволит, по сравнению с традиционными алгоритмами, увеличить количество векторов и размерностей, подлежащих обработке, и одновременно снизит затраты времени.

3. Улучшенная персонализация

В розничной торговле начинается развитие механизмов выдачи рекомендаций, которые все более точно достигают своей целевой аудитории. Делая следующий шаг, технология ML сможет улучшить методы персонификации подобных механизмов, позволяя им работать более точно. Эта технология предложит им более конкретизированные данные, которые они смогут применять для улучшения обслуживания клиентов магазинов.

4. Данные о данных

По мере роста объема доступных данных, с такой же скоростью растут и затраты на их хранение. Технология ML обладает значительным потенциалом создания  данных высокого качества. Это приведет к улучшению обслуживания пользователей и к увеличению данных, помогающих снова повторять и улучшать этот цикл развития. Такие компании, как Tesla, ежечасно собирают огромные объемы данных для повышения возможностей управления своими автомобилями. Используемая ими программа Autopilot обучается на этих данных, позволяя улучшать программное обеспечение, управляющее беспилотными автомобилями.

4 тренда машинного обучения 2018 года
Оценка