5 инновационных способов использования машинного обучения
5 мин
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «5 Innovative Uses for Machine Learning» автора Aj Agrawal.
Они придут в вашу жизнь, по крайней мере, в вашу деловую жизнь раньше, чем вы думаете. Хотя временной горизонт пришествия не может быть точно предсказан, искусственный интеллект (АI) обещает фундаментально повлиять на современное общество, к лучшему или к худому. Сверх уровень (АI)-машинное обучение получил особое внимание со стороны экспертов по причине потенциально мощнейшего воздействия на наиболее важные, мировые отрасли производства. Из-за возникшего ажиотажа, огромное количество талантов и ресурсов вливаются в это пространство.
Но что же такое, это машинное обучение и почему мы должны заботиться об этом в первую очередь? Ответ в том, что в самом широком смысле, модели машинного обучения приложений ИИ используют алгоритмы самостоятельного прогнозирования исходов. Другими словами, эти модели могут обрабатывать гигантские массивы данных, извлекать выводы и делать точные прогнозы без необходимости значительного вмешательства человека.
Множество значимо-генеративных последствий порождается в результате ускоренного развития этой технологии, и большая их часть готова значительно упростить деловой мир.
А вот пятерка самых новаторских способов использовать машинное обучение. Они придут в вашу жизнь, по крайней мере, в вашу деловую жизнь-раньше, чем вы того ожидаете.
Они придут в вашу жизнь, по крайней мере, в вашу деловую жизнь раньше, чем вы думаете. Хотя временной горизонт пришествия не может быть точно предсказан, искусственный интеллект (АI) обещает фундаментально повлиять на современное общество, к лучшему или к худому. Сверх уровень (АI)-машинное обучение получил особое внимание со стороны экспертов по причине потенциально мощнейшего воздействия на наиболее важные, мировые отрасли производства. Из-за возникшего ажиотажа, огромное количество талантов и ресурсов вливаются в это пространство.
Но что же такое, это машинное обучение и почему мы должны заботиться об этом в первую очередь? Ответ в том, что в самом широком смысле, модели машинного обучения приложений ИИ используют алгоритмы самостоятельного прогнозирования исходов. Другими словами, эти модели могут обрабатывать гигантские массивы данных, извлекать выводы и делать точные прогнозы без необходимости значительного вмешательства человека.
Множество значимо-генеративных последствий порождается в результате ускоренного развития этой технологии, и большая их часть готова значительно упростить деловой мир.
А вот пятерка самых новаторских способов использовать машинное обучение. Они придут в вашу жизнь, по крайней мере, в вашу деловую жизнь-раньше, чем вы того ожидаете.