큐:
사람들이 기계 학습의 "티핑 포인트"에 대해 말하는 이유는 무엇입니까?
ㅏ:상당수의 전문가들이 기계 학습이 신흥 산업으로 향후 몇 년 안에 폭발 할 것이라는 아이디어를 다른 사람들에게 경고하고 있습니다. 인공 지능 작업의 특정 요소 인 머신 러닝은 정교한 알고리즘과 데이터 교육 세트를 사용하여 거의 모든 상황이나 산업에 적용 할 수있는 복잡한 확률 적 응답을 개발합니다. 이를 염두에두고 기업이 머신 러닝을 특정 방식으로 실제로 적용하는 첫 번째 기업이 되려고하면서 기업 커뮤니티에서 머신 러닝 채택이 증가하고 있습니다.
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비즈니스 응용 프로그램은 기계 학습의 잠재적 성장의 한 측면 일뿐입니다. 기업들은 또한 더 똑똑한 기술과 더 똑똑한 제품이 차세대 기능성 소비재 및 서비스의 새로운 세대를 열게 될 것임을 발견했습니다.
사람들은 하드웨어, 알고리즘 및 데이터의 완벽한 발전으로 기계 학습의 "티핑 포인트"에 대해 이야기합니다. 하버드 비즈니스 리뷰 (Harvard Business Review)는 7 월에 머신 러닝의 폭발적인 폭발에 대해 논의하면서이 세 가지를 모두 언급합니다. 물론, 빅 데이터는 아마도 기술 언론에서 가장 많이 나올 것입니다. 이 세 가지 요소 중 빅 데이터는 이미 지난 10 년 동안 폭발했습니다. 그러나 알고리즘 자체도 상당히 발전했습니다.
많은 사람들이 이야기하는 또 다른 구성 요소는보다 광범위한 기계 학습 응용 프로그램을 구동하는 하드웨어입니다.
본질적으로 기업들은 확률 적 의사 결정과 관련된 많은 입력 및 계산을 처리하기 위해 전통적인 회로 보드 기술을 사용하는 대신 기계 학습을 처리하기 위해 만들어진 애플리케이션 별 회로 보드 및 프로세서 칩을 개발하는 프로세스로 이동하고 있습니다. Google의 Tensor Processing Unit 또는 TPU와 같은 일부 참조 기술 및 프로그래밍 가능한 로직 게이트 어레이를 사용하여 기계 학습 계산을 가능하게하기 위해 특별히 제작 된 기타 제품.
이러한 모든 추세는 2018 년과 그 이후의 비즈니스 기술의 미래를 고려할 때 경영진과 다른 사람들이 많은 관심을 기울이고있는 머신 러닝 시스템 및 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
