Résumé: Time "assistant intelligent" est arrivé. l'apprentissage de la machine est devenue l'un des éléments clés d'une transformation numérique mondiale dans le secteur des entreprises, la croissance des exemples d'apprentissage de la machine au cours des dernières années, il est également important. Enterprise taux d'adoption devrait outils d'apprentissage des machines et des solutions atteindra 65% avant la fin de la décennie - et les dépenses atteindra 46 milliards $ (selon IDC). En moyenne, 55% de l'entreprise CIO a l'apprentissage de la machine comme l'une des principales priorités de l'accélération des affaires. Ici, nous allons nous concentrer sur l'apprentissage automatique 2019 comment continuer à se développer.

Beaucoup de débutants, le concept de gros volumes de données est ambiguë, ce que les grandes données, ce qu'il faut faire, quand il faut apprendre, ce qui est conforme à ce que la ligne d'apprendre, savoir où achever le développement, veulent apprendre, je veux apprendre étudiants Bienvenue aux grandes données d'apprentissage jupe déduction: 855 plus 80, plus 5127, un grand nombre de produits secs (combat à base zéro et classique avancé) pour tout le monde à partager, et maître de conférences à diplômé de Tsinghua de grandes données pour vous des leçons à partager avec les données les plus complètes du grand système de processus d'apprentissage pratique réel intérieur haut de gamme

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Les nouveaux cas d'utilisation de l'apprentissage machine d'imminente

Plus tôt cette année, l'armée américaine a annoncé qu'elle utiliserait un outil logiciel d'apprentissage de la machine sur mesure pour la maintenance prédictive des véhicules de combat. En d'autres termes, l'apprentissage de la machine sera en mesure de prédire quand le véhicule peut être nécessaire et quel type de service. Un autre exemple intéressant est l'utilisation de la machine apprendre à prédire la volatilité des marchés boursiers des rendements boursiers sur la base du précédent record. Une étude récente indique que l'apprentissage de prédire le marché boursier avec une machine avec une précision de plus de 60%. Dans le domaine de la santé, le modèle d'apprentissage de la machine est utilisée pour estimer la probabilité de la mort d'une personne (dans ce cas, dépasse de loin le taux de précision de 90%). Vente au détail, le marketing et les ventes, et des scènes industrielles / fabrication souvent des cas d'apprentissage de la machine. « La lecture » et « interprétation » des données passées et prédire l'avenir - ce qui est l'essence de l'apprentissage de la machine et de la technologie sera certainement plus sophistiqué.

Note: Le concept d'applications de l'intelligence artificielle et un outil d'apprentissage de la machine ne se limite plus aux robots. Ils ont plutôt devenir une extension naturelle des flux de travail et des applications métier de routine.

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L'utilisation du « matériel d'optimisation pour l'apprentissage de la machine » apparaît

2019 est susceptible d'être puce de silicium spécialement préparé - avec l'intelligence artificielle de personnalisé et l'apprentissage de la machine - dans le courant dominant, au moins à des fins commerciales. Dans un avenir prévisible, l'intelligence artificielle sur le marché optimize matériel continuera à croître rapidement. Une série de nouveaux et puissants équipements de traitement apparaît - nous pouvons également voir la CPU haut de gamme et le GPU. Pris ensemble, ces outils et plates-formes permettra d'améliorer grandement la machine d'apprentissage matériel disponibilité.

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Cloud computing et l'apprentissage automatique combinés

D'ici 2020, le marché mondial du cloud computing taux de croissance annuel d'environ 25%. Entreprises apprentissage machine de plus en plus populaire est le facteur clé de cette hausse. Pour la mise en uvre réussie de la « culture d'apprentissage de la machine », les entreprises doivent accorder plus d'attention à l'innovation que jamais - avec un accent particulier sur l'hébergement cloud amélioré et les paramètres d'infrastructure. Au fil du temps, de plus en plus « des outils spéciaux et des systèmes d'intelligence artificielle » doivent être stockés dans le nuage - ce dernier a besoin d'avoir des normes de sécurité et de disponibilité. soutien nuage puissant, évolutif permettra aux entreprises de façon transparente transférées de l'apprentissage de la machine à l'apprentissage en profondeur, afin de fournir une plus grande valeur à l'utilisateur final, et d'améliorer leurs données de retour sur investissement.

Note: A partir de 2019, l'utilisateur moyen va commencer à comprendre plus clairement les principes de travail de l'intelligence artificielle et les processus d'apprentissage de la machine. Compte tenu du domaine de l'intelligence artificielle est son existence (par exemple: la science médicale) de la nature critique, les gens veulent savoir comment tirer sa technologie de conclusions / prédiction est très naturel.

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réseau Capsule continue d'avance

Avantage de réseaux neuronaux est qu'ils ne considèrent généralement pas la sélection d'un objet par rapport à une direction ou une position. Par conséquent, il peut y avoir « manque d'information. » Réseau tandis que la capsule est à naître. Ils sont susceptibles de remplacer un grand nombre réseau de neurones traditionnels en 2019 et au-delà. En termes de performances, ces capsules réseau plus que les avantages du système de réseau de neurones traditionnels - un mode de détection plus précis, et quand une petite quantité de données, la probabilité d'erreur est considérablement réduite. Plus important encore - réseau Capsule n'a pas besoin de répéter les itérations de formation, afin de changer de « comprendre ».

Nota: Basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique du module de soins de santé avancés pour comparer les images médicales et d'autres images médicales du patient déjà en cours d'utilisation. société Biopharmaceutique AstraZeneca (AstraZeneca) prévoient l'utilisation extensive de robots et de l'apprentissage de la machine - pour le développement de systèmes de diagnostic intelligents en Chine.

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La montée et la montée de l'assistant de l'intelligence artificielle

assistant intelligent Siri et Google et Alexa sont devenus partie intégrante de notre vie quotidienne, mais plus important encore, chaque haut niveau « assistant intelligent » deviennent progressivement plus intelligent (basé sur 5000 questions d'ordre général, Siri a réussi à répondre à environ 31% , dont près de 80 pour cent est la bonne réponse, dans la même enquête, Google assistant intelligent a répondu à plus de 67% du problème, la précision inférieure à 88% avec l'élargissement du champ de l'apprentissage machine, assistant intelligence artificielle est prêt à aller au-delà de la maison intelligente. depuis le début de l'année prochaine, Hyundai et Kia commencera à offrir assistant virtuel système d'intelligence artificielle intégrée dans ses nouveaux modèles dans ces assistants seront en mesure d'effectuer une multitude de tâches - à domicile à distance et les fonctions de contrôle de la voiture (voix) aux recommandations de destination (sur la base préférence précédente) et guide de navigation dans toute la gamme de vie, avec l'apprentissage machine « assistant intelligent » va rendre la vie plus facile que jamais.

Note: chatbot intelligent (intelligence artificielle) augmente rapidement. Cependant, il est nécessaire de rester vigilant - comme l'écart du jeu de données de formation causera de graves dommages à l'expérience utilisateur. bot de Tay Microsoft est un exemple typique de l'échec d'un tel.

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Les développeurs se concentreront sur l'utilisation de l'apprentissage de la machine pour résoudre plus « vrai problème »

En ce qui concerne les techniques telles que l'IA (UAV caméra multi-usages, et la surveillance automatique et automatique au volant d'une voiture, etc.), etc., il est facile de feu. Cependant, il est important de se rendre compte que - bien que toutes ces choses peuvent devenir une réalité - mais les étapes données axée sur l'écosystème sophistiqué doit être progressive et systématique. En 2019, les développeurs d'applications et des experts en intelligence artificielle se concentrera sur l'utilisation de l'apprentissage de la machine pour résoudre avec succès d'importants besoins réels (personnels et commerciaux) - créer non seulement un nouveau prototype d'outil d'apprentissage en profondeur. En d'autres termes, les développeurs doivent comprendre l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage de la machine ne sont pas seulement quelques mots à la mode - si bien mis en uvre, leur potentiel pourrait être sans fin. Il y a encore beaucoup d'autres technologies sont en concurrence pour attirer l'attention (tels que l'impression 4d), à moins que le développement de l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes pratiques, sinon les investisseurs peuvent commencer à chercher ailleurs. L ' « intelligence artificielle overhype » et « faits d'intelligence artificielle » distincte est cruciale, et l'action de prendre en fonction de ce dernier.

Note: Dans une étude récente, a révélé que 89 pour cent des plans CIO pour mettre en uvre des machines-outils et applications d'apprentissage dans leur entreprise.

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Robot monde?

Le rôle des robots intelligents en milieu de travail est augmentée progressivement - et l'amélioration de l'apprentissage de la machine est la principale raison. Au Japon, en 2025, les trois quarts du robot de l'intelligence artificielle fournira des services de soins aux personnes âgées - remplacer les aidants humains. vêtements Tianyuan - T-shirts Une entreprise chinoise - plans dans son usine de l'Arkansas à utiliser « robot de couture ». En général, de nombreuses tâches de main-d'uvre (en particulier, ne nécessite pas beaucoup d'expertise des activités répétitives) sera effectuée par le dans un avenir proche « robot intelligent ». En plus de rendre le processus de travail plus intelligent, d'augmenter la disponibilité et la fiabilité, et le temps Raccourcir sur le marché, le robot conduit l'apprentissage de la machine peut également réduire considérablement les coûts d'exploitation (ainsi que les coûts d'externalisation, le cas échéant). Augmentation de la productivité devrait être le résultat direct global de l'intelligence artificielle dans le lieu de travail.

Remarque: l'apprentissage de la machine peut également jouer un rôle important dans l'agriculture de précision. pôles intelligents pour l'agriculture, avec capteur racines profondes et un module d'apprentissage machine dédiée, peuvent aider les agriculteurs à prendre des décisions plus éclairées.

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La technologie voix se profilent

Que ComScore a prédit que d'ici 2020 il y aura 50% de l'activité de recherche est soutenue par la voix, il reste à voir - mais, la reconnaissance vocale (et à partir de cette interaction) est devenu un fait important est que les éléments de l'apprentissage de la machine ne peut pas se débarrasser. Différent de la technologie de la parole plus tôt, la reconnaissance de la parole aujourd'hui moins de 5% le taux d'erreur - c'est plus disponible. Les systèmes de réponse vocale interactif (IVR) deviennent de plus en plus intelligente - parce que le système d'apprentissage itératif, l'apprentissage automatique basé sur la parole capable de transcrire diverses langues / accent. Les développeurs a lancé une application mobile pour les tendances de la technologie vocale devraient également prendre un nouvel élan en 2019. Alexa d'Amazon et Google Accueil et d'autres aides ont compris nos commandes vocales - ils ouvrent la voie à ces plates-formes plus. Entrez le marché.

Note: le traditionnel, pour les cadres de service à la clientèle a été progressivement remplacé par des personnages virtuels. Ces derniers fournissent une réponse plus rapide - et parce que le dialogue est intelligent (alertes d'apprentissage de la conversation précédente), alors ne perdez pas la touche personnelle.

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marché américain et chinois de l'intelligence artificielle - guerre?

La recherche sur l'intelligence artificielle et en termes d'adoption, l'Amérique du Nord a toujours été un chef de file. Cependant, cela devient de moins en moins de retenue - le marché chinois est en train de devenir une force puissante. 2017, l'intelligence artificielle start-up part du financement par actions en Chine est plus élevé que leurs homologues des États-Unis (48% contre 38%). scène de démarrage de l'intelligence artificielle de la Chine est un tout (contrairement au marché nord-américain un peu de débris) - en mettant l'accent sur la logistique, projet smart ville, commerce de détail, les soins de santé, l'agriculture intelligente et d'autres domaines. Étude approfondie, la Chine faiblit clairement - le nombre de patients libérés plus de six fois plus que les États-Unis. Selon le rapport, la Chine espère que les États-Unis en 2020 et comparables à l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage automatique pour devenir le leader incontesté d'une décennie. Regardez les Etats-Unis et la Chine concurrence pour le monde de l'hégémonie de l'apprentissage intelligence artificielle / la machine au cours des prochaines années sera la compétition très intéressante.

Remarque: Les développeurs ne dépendent plus de l'API tiers, mais de plus en plus se tourner vers l'application de l'apprentissage de la machine pour faire votre propre API. Il y a beaucoup de kit de montage facile et un développeur SDK mobile, pour fournir l'aide nécessaire.

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Plus plate-forme d'apprentissage machine (est-il une meilleure plate-forme?)

Comme tensorflow, H2O, plate-forme d'intelligence artificielle torche -one et cela a joué un rôle important dans l'apprentissage comment déployer les fonctions de la machine dans différents scénarios. Dans l'année à venir, nous pouvons nous attendre plus puissante plate-forme d'apprentissage de la machine - avec une analyse de haut niveau, les capacités de classification et de prévision. Capacité de ces plates-formes sont utilisées conjointement avec d'autres API, les grandes données continueront à améliorer. Le développement continu de l'apprentissage de la machine offre une plus rapide « d'apprentissage » et une meilleure « interprétation / analyse » que les ordinateurs et les appareils mobiles chance de données.

Remarque: Les applications d'apprentissage de l'intelligence artificielle / machines facilitent également les pratiques de gestion automatisée de décision. Informatica et UiPath est un bon exemple.

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changer complètement notre façon d'interagir avec la technologie

Ils peuvent se produire actuellement que dans quelques endroits - mais magasin « pas caissière Amazon Go » est en train de révolutionner le concept de shopping. En fait, d'ici 2021, les États-Unis seulement, plus de 2000 boutiques « Amazon Go ». Nous travaillons avec des choses intelligentes (en particulier) et la technologie pour traiter, interactif, le mode de vie (en général) est à l'étude et l'intelligence artificielle façonner la révolution de la machine. Que ce soit entreprise ou à domicile social ou intelligent - étude approfondie va perturber notre vie, d'assurer et d'accroître l'efficacité. Par l'intelligence artificielle, les films de science-fiction et notre imagination semble être devenu possible. La clé ici est que les techniques d'adaptation pour différents types de modes de réalisation. l'apprentissage de la machine est de résoudre le problème et apporter de la valeur - qui est ce qu'il est de plus en plus populaire.

Note: développé pour « robot tueur » de la guerre, il peut être choquant. Un récent rapport prédit que les applications militaires de l'intelligence artificielle dans l'augmentation des investissements est susceptible de conduire à une guerre nucléaire entre 2040 et 2050.

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La PNL est devenue plus subtile

En tant que sous-domaine de l'intelligence artificielle, l'importance du traitement du langage naturel (PNL) a augmenté de manière significative au cours des dernières années. génération de langage naturel est principalement utilisé pour convertir les données en texte est un élément clé de nombreux systèmes d'apprentissage en profondeur - et pour la rédaction d'un résumé ou un rapport détaillé sur le marché - PNL est très pratique. La précision du traitement du langage naturel est également en hausse, et le système d'automatisation peut véhiculer des idées d'une manière transparente. Cambridge Sémantique et Attivio sont quelques-uns des services offerts nom de la société de la PNL.

Nota: Les modules de la PNL ont souvent besoin d'analyser trois aspects: la syntaxe, la sémantique et le contexte. En plus de progrès dans le domaine des applications de l'apprentissage machine et nouvelles ont été exhumés, la demande d'experts de l'intelligence artificielle (plutôt qu'un généraliste technique) va continuer à croître. Il y a quelques zones grises - comme la perspective d'un chômage de masse et la surveillance invasive peut être - mais il est sûr de dire que 2019 sera une année importante pour l'apprentissage de la machine. Les temps AI-as-a-Service est venu!

1. 2 informations d'introduction, l'analyse des données 3, 4. Intelligence artificielle Apprentissage

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