¿Cuál es el alcance del aprendizaje automático en el futuro?

Answer 1

El aprendizaje automático está creciendo rápidamente ahora en términos de oportunidades laborales.

La demanda de ingenieros y científicos con conocimiento en Aprendizaje automático está creciendo a medida que aumenta la cantidad de datos en el mundo.

Después de la graduación, puede seguir carreras, también si, por ejemplo, desarrollador de software, ingeniero de aprendizaje profundo, ingeniero de visión artificial, analista de datos, ingeniero de software, analista cuantitativo, científico de datos e ingeniero de sistemas en empresas como Dice, Logitech, Google y McKinsey, por ejemplo, en Suecia, Suiza, Alemania, China, India y los EE. UU. Este programa de maestría también es una base adecuada para trabajar en un departamento de investigación y desarrollo en la industria, así como para una carrera de investigación continua y estudios de doctorado. .

Con el aumento actual de IoT y dispositivos conectados, ahora tenemos acceso a muchos más datos, y junto con ellos, una mayor necesidad de administrar y entender lo que sabemos.

Además, debido a que muchas industrias diferentes están comenzando a confiar en el aprendizaje automático, usted tiene una gran oportunidad como desarrollador para aprender cómo funciona y cómo puede aportar valor a su producto.

Puede consultar buenos recursos en kachhua.com, Udemy. Cursos en línea: aprenda cualquier cosa, en su horario y muchos buenos sitios web para aprender sobre aprendizaje automático o inteligencia artificial.

Que tengas una buena lectura. Espero que te guste esto y te sea útil.

Answer 2

El mercado global de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) está aumentando rápidamente debido principalmente a la revolución de Internet. El proceso de conectar el mundo virtualmente ha generado una gran cantidad de datos que está impulsando la adopción de soluciones de aprendizaje automático. Esto se debe a que la implementación del aprendizaje automático mejora la velocidad y la precisión de las funciones que realiza el sistema.

Además, la adopción de tecnologías analíticas avanzadas de varios sectores verticales de la industria, como salud y ciencias de la vida, BFSI, comercio minorista, telecomunicaciones y fabricación, está contribuyendo al crecimiento del aprendizaje automático como mercado de servicios. Las soluciones de aprendizaje automático como servicio también se adoptan en los sectores verticales de la industria para mejorar la capacidad de toma de decisiones de las máquinas.

Descargue el folleto en formato PDF para obtener más información acerca del aprendizaje y el alcance de la industria del aprendizaje automático.

Los segmentos geográficos clave en los que se divide el mercado global de MLaaS son América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África, América del Sur y Europa. América del Norte lideró entre otros segmentos regionales en 2016 con una contribución de US $ 362.7 mil millones al mercado en general.

Answer 3

Hola,

Me alegra que esté eligiendo una de las carreras más aspiracionales en tecnología: el aprendizaje automático .

Según KellyOCG India, se espera que la demanda de especialistas en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en el país experimente un aumento del 60% para 2018 debido a la creciente adopción de la automatización.

El trabajo siempre ha cambiado, y seguirá cambiando. Mientras que el trabajo que es tedioso y repetitivo se automatizará, las máquinas siempre necesitarán humanos. Sería ingenuo subestimar la imaginación humana o el ingenio. Si bien la tecnología mejorará todos los aspectos de la sociedad, no solo resolverá sino que también creará nuevos problemas que requerirán humanos, dijo en un comentario sobre las tendencias para 2018 emitido por Cognizant. Informes recientes de los medios informaron que se han perdido muchos empleos en las principales compañías de software debido a la automatización y la tecnología digital.

Basado en las principales tendencias macroeconómicas, políticas, demográficas, sociales, culturales, empresariales y tecnológicas, visualizó un conjunto de 21 empleos “inimaginables” que proporcionarían empleo sostenible a decenas de personas en la próxima década. Y la fundación bien puede ser puesta en 2018.

Las descripciones de trabajo como walker / talker, consejero de compromiso de acondicionamiento físico, sastre digital, gerente de abastecimiento ético, gerente de desarrollo de negocios de AI y gerente de equipos hombre-máquina se encuentran entre los trabajos de tecnología baja a media que se espera que estén en el radar del HR en el próximos cinco años

Todos estos trabajos compartirían el tema común de Entrenamiento, cuidado y conexión: el entrenamiento es la capacidad humana para ayudar a otros a mejorar en la vida; El cuidado es el esfuerzo humano de mejorar la salud de las personas; y Connecting es el apalancamiento intelectual que solo los humanos pueden conectar al hombre con la máquina, tradicional con la tecnología de la información, físico con lo virtual, y lo más importante, el comercio con la ética, dijo en el comentario.

Imarticus ayuda a los aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera en Aprendizaje automático.

Proyectos extensos, estudios de caso y tutoría son algunos de los aspectos más destacados de nuestros cursos, ya que creemos en ” Aprender haciendo “, que nos ha ganado varios premios estimados en la industria.

Si desea sobresalir en una carrera en Aprendizaje automático, puede considerar cualquiera de nuestros cursos. Imarticus proporciona asistencia profesional al 100% para estos programas, lo que incluye la creación de currículums, la preparación extensa de entrevistas, etc.

Nuestros cursos son los siguientes:

Programa de aprendizaje de Big Data y máquina : El programa de aprendizaje de Big Data y máquina, en asociación con IBM como socio de EdTech, es un curso de certificación de 160 horas, el primero en su tipo, que ofrece una exposición profunda a Data Science, Big Data, Machine y Aprendizaje Profundo. El riguroso plan de estudios alineado con la industria ofrece una comprensión completa de Python, Spark y Hadoop para las carreras en Aprendizaje automático y Big Data. El programa también presenta siete proyectos de la industria y una interacción periódica con los líderes de la industria en el ecosistema de Aprendizaje Automático.

Data Science Prodegree : este programa está creado en colaboración con Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender mejor el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis analíticos funcionales en muchos dominios.

A través de diversos proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales del rol en nuestros estudiantes junto con una amplia capacitación en las herramientas y técnicas clave. Imarticus Learning lo ayuda a prepararse para estar listo para el trabajo con la preparación de la entrevista, la creación de un currículum vitae y los talleres y 1-1 entrevistas simuladas con expertos de la industria.

Para saber más sobre los programas de Imarticus, visite el sitio web de Imarticus ( https://imarticus.org/?utm_sourc …).

¡Espero que esto te ayudará!

Todo lo mejor..:)

Answer 4

El aprendizaje automático es actualmente uno de los temas más candentes en TI. Las tecnologías tales como digital, big data, inteligencia artificial, automatización y aprendizaje automático están configurando cada vez más el futuro del trabajo y los empleos. es un conjunto específico de técnicas que permiten a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones. … Cuando los sesgos de nuestro pasado y presente alimentan las predicciones del futuro, es una tarea difícil esperar que la IA funcione independientemente de los defectos humanos. Si está interesado en aprender Aprendizaje automático, mejor aprender a través de recursos en línea. También puedo recomendarle los mejores cursos en línea de Aprendizaje automático:

• El curso completo de aprendizaje automático con Python
• Aprendizaje automático AZ ™: práctica en Python & R en Data Science

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Pasará de nivel principiante a extremadamente alto y su instructor construirá cada algoritmo con usted paso a paso en la pantalla.

Al finalizar el curso, habrá entrenado algoritmos de aprendizaje automático para clasificar flores, predecir el precio de la vivienda, identificar letras o dígitos, identificar el personal que probablemente se irá antes de tiempo, detectar células cancerosas y mucho más.

Dentro del curso, aprenderás cómo:

• Configurar un entorno de desarrollo de Python correctamente
• Obtenga conjuntos completos de herramientas de aprendizaje automático para abordar la mayoría de los problemas del mundo real
• Comprenda las diversas métricas de rendimiento de regresión, clasificación y otros algoritmos ml como R-cuadrado, MSE, precisión, matriz de confusión, previsión, recuperación, etc. y cuándo usarlos.
• Combina múltiples modelos con embolsado, refuerzo o apilado.
• Aproveche los algoritmos de aprendizaje automático (ML) sin supervisión, como la agrupación jerárquica, la agrupación k-means, etc., para comprender sus datos.
• Desarrollar en el cuaderno Jupyter (IPython), Spyder y varios IDE
• Comunícate visualmente y efectivamente con Matplotlib y Seaborn.
• Ingeniero de nuevas funcionalidades para mejorar las predicciones de algoritmos.
• Utilice la validación cruzada de tren / prueba, pliegue en K y K en estratificado para seleccionar el modelo correcto y predecir el rendimiento del modelo con datos invisibles
• Use SVM para el reconocimiento de escritura y problemas de clasificación en general
• Usar árboles de decisión para predecir el desgaste del personal.
• Aplicar la regla de asociación a los conjuntos de datos de compras minoristas

Y:

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• Entrene algoritmos de aprendizaje automático para predecir los precios de la vivienda, identificar la escritura a mano, detectar células cancerosas y más
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Recursos adicionales:

• Ciencia de datos, aprendizaje profundo y aprendizaje automático con Python

Answer 5

La pregunta no está clara, pero supongo que quiere decir para qué se utilizará el aprendizaje automático en el futuro.

Creo que la industria que está preparada para una interrupción importante con el aprendizaje automático es la asistencia sanitaria. ¿Por qué?

1. La sanidad ha sido muy lenta para digitalizar.
2. Hay un montón de buenos datos disponibles.
3. El aprendizaje automático es un poco más maduro con plataformas como TensorFlow.

Aparte de la asistencia sanitaria, casi cualquier industria puede verse afectada, siempre que se presente lo siguiente:

1. Disponibilidad de datos fiables.
2. Un problema que vale la pena resolver comercialmente utilizando AI
3. Regulaciones que permiten que se produzca esa interrupción.

Answer 6

• La práctica combinada de inteligencia artificial y avanzada que se inició hace aproximadamente cuatro años y desde entonces no sufrió daños, dominará el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial en 2017.
• Esta combinación letal proporcionará más sistemas que “entienden, aprenden, predicen, se adaptan y potencialmente operan de manera autónoma. “El hardware barato, la memoria barata, las tecnologías de almacenamiento baratas, más potencia de procesamiento, algoritmos superiores y flujos de datos masivos contribuirán al éxito de las aplicaciones de inteligencia artificial con tecnología ML.
• Habrá un aumento constante en la aplicación de IA impulsada por Ml en sectores de la industria como salud preventiva, banca, finanzas y medios de comunicación. Para las empresas, eso significa más funciones automatizadas y menos puntos de control humanos.
• La inteligencia artificial y la nube de aprendizaje automático se alimentarán cada vez más de los datos de IoT a medida que los sensores y las aplicaciones inteligentes se apoderen de cada faceta de nuestra vida diaria.
• La democratización de AI y ML a través de tecnologías Cloud, estándares abiertos y economía de algoritmos continuará. La creciente tendencia de implementar algoritmos ML precompilados para habilitar la inteligencia empresarial y el análisis de autoservicio es un paso positivo hacia la democratización de ML.

Answer 7

Imagina que eres un niño recién nacido. Ves a un hombre y una mujer cuando ves a tus padres por primera vez después de nacer. Pero realmente no sabe cómo diferenciar entre las dos personalidades. Cuando tiene entre 1 y 2 años de edad, ha visto muchos más hombres y mujeres, y ahora puede identificar a muchos miembros de la familia diferentes, y sabe cuál de ellos Son varones, y quienes son hembras. ¿Qué cambió? Básicamente, a tus padres les mostraron que muchos hombres y mujeres diferentes pueden estar en diferentes momentos. Y poco a poco identificaste en qué se diferencian y cómo distinguirlos según el aspecto y la voz. Ahora, cuando ve a un hombre o escucha una voz femenina, puede saber cuál es cuál, en función de su aprendizaje a partir de los “datos” que se pusieron a su disposición.

Y luego, lentamente, aprendes a identificar expresiones faciales. ¿Cómo? Has visto muchas caras sonrientes y alguien te dijo que este acto se llama “risa”. Y lo mismo con otras emociones. Finalmente, puede ver una expresión y saber cuál es, según su aprendizaje, incluso si la sonrisa de una persona no fuera exactamente igual a la de otra persona.

Hacer que las máquinas sean capaces de aprender de la misma manera, a partir de los datos, es aprendizaje automático. Esto fue básicamente aprendizaje supervisado. Una analogía similar para el aprendizaje no supervisado puede ser una discusión de otro momento.

El futuro de la máquina es tan vasto como los límites de la mente humana. Siempre puedes seguir aprendiendo y enseñando a las computadoras cómo aprender. Y al mismo tiempo, me pregunto cómo algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más complejos se han estado ejecutando en el fondo de nuestra propia mente todo el tiempo sin esfuerzo, desde que éramos niños pequeños. Y nunca nos dimos cuenta de cómo realmente aprendimos cosas.

Answer 8

La IA y el aprendizaje automático son actualmente uno de los temas más recientes en el sector de TI. La razón se deriva de los casos de uso aparentemente ilimitados en los que el aprendizaje automático puede desempeñar un papel, desde la detección de fraudes hasta los autos que conducen por sí mismos hasta la identificación de sus clientes con “tarjetas de oro” y la predicción de precios.

¿Pero cuál es el futuro de este interesante campo? A donde va ¿Cuál será la próxima mejor cosa? ¿Dónde estaremos dentro de diez años? La verdad es que, sea cual sea el próximo gran salto, es probable que sea una sorpresa para todos nosotros, pero al tener experiencia ayudando a los usuarios de todo el mundo en esta área, quiero hacer cinco predicciones sobre áreas y casos de uso en los que creo que se desarrollará el aprendizaje automático.

1. Computación cuántica

2. Mejores algoritmos no supervisados

3. Aprendizaje Colaborativo

4. Personalización más profunda

5. Servicios cognitivos

Alcances de la IA y el aprendizaje automático en el sector bancario y financiero

La tecnología de aprendizaje automático se usa en la mayoría de los sectores bancarios y financieros porque la implicación adecuada de la tecnología puede dar un resultado sobresaliente. La inteligencia artificial y la tecnología Machine Learning ayudaron al sector bancario y financiero a tomar la decisión de la empresa, mejorar la experiencia del cliente, aumentar la eficiencia del back-end y del personal de front-end.

Si está interesado en los aspectos técnicos del aprendizaje desde el nivel básico inicial hasta el avanzado, recomendaría Near and Learn Pvt Ltd para el aprendizaje automático con Python para la capacitación. En el cual, cerca de aprender tiene conceptos avanzados y un plan de estudios actualizado para enseñarle y capacitarlo en todos los aspectos y se certificará con un alto conocimiento.

Gracias

Answer 9

Para darle una respuesta simple, el alcance del aprendizaje automático en el futuro solo está limitado por nuestra imaginación. Las cosas que una vez vimos en las películas y nuestros sueños más salvajes se vuelven probables gracias al aprendizaje automático.

Hay muchas maneras en que el aprendizaje automático (que en realidad es un subconjunto de la Inteligencia Artificial) ayuda a mejorar nuestras vidas. ¡Algunos de ellos son tan instrumentales para nuestras vidas, que probablemente no podríamos vivir sin ellos!

Por ejemplo, cuando reserva un taxi, se le muestra cuánto costaría el viaje. O cuando estás en el viaje, se te muestra el camino que tomaría el taxi para llegar a tu destino. Todo eso, es aprendizaje automático.

Has publicado una foto en Facebook. E inmediatamente, te dan sugerencias sobre a quién etiquetar en la foto.

Como dije, el aprendizaje automático se ha convertido en una parte muy importante de nuestras vidas, sin que nos demos cuenta.

¿Y el futuro?

Las posibilidades son infinitas. Aquí hay algunos de ellos:

¿Recuerdas aquellos robots ayudantes que viste en I, Robot? Imagina a aquellos en nuestras vidas cotidianas. Ayudar a limpiar nuestros hogares y, en general, hacer la vida aún más fácil.

¿Te molesta el tráfico? ¿Qué tal si se relajó en el aire acondicionado de su automóvil y se ocupó de llevarlo a su destino? ¿Por sí mismo?

O bien, ¿qué tal una vez que ingresó al consultorio de su médico, tendrá acceso a todos sus datos médicos relevantes? ¿Permitiéndoles proporcionarle un diagnóstico más personalizado?

¡El aprendizaje automático podría traer todo esto y más!

Y ni siquiera he empezado con las oportunidades de trabajo. Casi todos los trabajos de programación de software involucran algunos conceptos de aprendizaje automático. Y con los nuevos roles y dominios de trabajo que se abren todos los días, no hay un mejor momento para ser alguien con un buen conocimiento del aprendizaje automático.

Estos datos de búsqueda de empleo | De hecho solo avanza mi punto. Entonces, si encuentra esto interesante, tal vez sea un buen momento para comenzar a profundizar en el aprendizaje automático. Quién sabe, tal vez revolucione el aprendizaje automático como lo conocemos.

Espero que esto haya ayudado!

Answer 10

Como argumento en apoyo de lo que espero sea una toma más refrescante del problema. Simplemente entrego mis ideas sobre dónde podría ir, de acuerdo con mi comprensión de algunas tendencias de investigación actuales. Por supuesto, puede haber personas que comentan aquí y que, literalmente, están realizando algunas de las investigaciones que menciono. Me complace ceder ante sus explicaciones, por supuesto, si resultan más útiles o si estoy completamente equivocado con ellas.

Quizás nuestras conceptualizaciones de software-hardware es lo que contribuye a nuestras limitaciones en el “aprendizaje automático”. Creo que tal vez, si encontramos medios “extra-computacionales” para albergar procesos de aprendizaje automático, ¿su crecimiento podría superar al de las computadoras en sí? En este momento estamos hablando de que el aprendizaje automático no está limitado en sí mismo por su capacidad, sino por su propio medio : si está interesado en el crecimiento de la máquina y, por sí mismo, tal vez la parte de la máquina no deba tomarse literalmente.

Tal vez solo estoy escupiendo pelota aquí, pero lo digo porque es una ilusión que las computadoras como las conocemos son las únicas cosas capaces de alojar la computación; nunca formulamos la computación como se requiere en un determinado medio; Solo que el medio sea capaz de albergar ciertos procesos. De hecho, parte de la informática (al menos desde mi punto de vista) es descubrir medios de computación, así es como pasamos de los tubos de vacío a los resistores y los cuerpos cuánticos ( y si desea obtener algo más extraño, incluso podemos buscar lo que nos permite que reconozcamos sistemas computacionales, y busquemos formas de buscar y luego buscar ! Lo que esto exige quizás para el aprendizaje automático a su vez; Quizás el medio de expresión no sea tan limitante, ¿por qué no las redes de hongos o las órbitas de las constelaciones?

¿Somos “lentos” simplemente por las comparaciones que estamos haciendo en los algoritmos o porque lo que argumentamos es necesario para que ocurra una cierta comparación? Estas cosas están siendo investigadas (la gente está construyendo computadoras con agua, bacterias, etc.). Estos medios extra computacionales podrían tener interfaces y propiedades naturales más similares a lograr efectos de aprendizaje automático y alojar los “manejadores” correctos para que nosotros tomemos control computacional.

Incluso en la computación cuántica, las personas ahora solo están buscando en sí mismos los cuerpos cuánticos para estos hosts de computación; pero, por supuesto, las matemáticas que permiten el uso de “cuántica” como medio computacional ( al menos en mi comprensión limitada de la misma ) no requieren cuerpos cuánticos reales, ¡solo cuerpos que alberguen propiedades “suficientes” cuánticas! Por lo tanto, no es una recursión a la baja de la teoría computacional “en las aplicaciones” pequeñas o en algún materialista “distante” fundamental en ese sentido, también podemos ver cuántica como un medio para convertir literalmente cualquier cosa en la naturaleza (con un subconjunto más efectivo de ¡Consistencia física – que la percepción tradicional permite) en una computadora cuántica! Ahora puede ver cómo se puede ver como un principio de macro computación en lugar de “micro”. Entonces, por ejemplo, si realmente comprende la teoría de la computación, debería dedicar algunos momentos a buscar la computación en la naturaleza; y me pregunto si en realidad ya está dentro de uno o dentro de subconjuntos de computadoras. etcétera etcétera.

Creo que podría ser beneficioso preguntarnos a nosotros mismos, tal vez, de manera más crítica, qué es lo que realmente queremos de la computación, y si realmente requiere todas las tonterías que se producen sin la concepción “moderna” de la computación.

Answer 11

Los casos de uso que puede tener el aprendizaje automático son aparentemente ilimitados, pero ¿cuál es el futuro de este campo fascinante? A donde va El aprendizaje automático es actualmente uno de los temas más candentes en TI. La razón se deriva de los casos de uso aparentemente ilimitados en los que el aprendizaje automático puede desempeñar un papel, desde la detección de fraudes hasta los autos que conducen por sí mismos hasta la identificación de sus clientes con “tarjetas de oro” y la predicción de precios. Cinco posibles predicciones aquí son:

1. Computación cuántica
Las computadoras cuánticas probablemente serán muy buenas para manipular vectores de alta dimensión en grandes espacios de productos de tensor. Es probable que tanto el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático cuánticos supervisados ​​como no supervisados ​​aumentará enormemente el número de vectores y sus dimensiones de forma exponencial más rápidamente que los algoritmos clásicos.

2. Mejores algoritmos no supervisados
El aprendizaje no supervisado ocurre cuando no se le dan etiquetas al algoritmo de aprendizaje. Se deja por sí mismo para encontrar la estructura en los datos de entrada. El aprendizaje no supervisado puede ser un objetivo en sí mismo, como descubrir patrones ocultos en los datos, o un medio hacia un fin, a menudo llamado aprendizaje de características.

3. Aprendizaje Colaborativo
El aprendizaje colaborativo consiste en utilizar diferentes entidades computacionales para que colaboren con el fin de producir mejores resultados de aprendizaje de los que hubieran logrado por sí mismos. Un ejemplo de esto sería utilizar los nodos de una red de sensores de IoT, o lo que se llama análisis de borde.

4. Personalización más profunda
La personalización puede ser excelente, pero también puede ser igualmente molesta. Todos hemos experimentado recomendaciones que parecen no tener ninguna relación real con cualquier cosa en la que podamos estar realmente interesados.

5. Servicios cognitivos
Esta tecnología incluye un kit como API y servicios a través de los cuales los desarrolladores pueden crear aplicaciones más inteligentes y fáciles de descubrir. Las API de aprendizaje automático permitirán a los desarrolladores introducir características inteligentes como la detección de emociones; Reconocimiento del habla, facial y visual; y el lenguaje y la comprensión del habla en sus aplicaciones.

Answer 12

Estamos experimentando lo que llamo Big Flip. Durante 70 años, la potencia computacional fue impulsada por mejoras en el hardware, mientras que el software se retrasó mucho. Solo en los últimos tres años, esto ha cambiado, ya que la Ley de Moore en hardware ha disminuido, pero los sistemas de aprendizaje automático realmente han despegado.

Answer 13

No tengo mucha idea sobre esto, pero una de las cosas agradables de la comunidad de aprendizaje automático en este momento es lo abierto que es compartir ideas e investigaciones. Cuando Google hizo que TensorFlow se abriera para que cualquiera lo usara, escribió: “Al compartir lo que creemos que es una de las mejores herramientas de aprendizaje automático del mundo, esperamos crear un estándar abierto para intercambiar ideas de investigación y poner el aprendizaje automático en los productos” . Y no está solo en eso: cada implementación importante de aprendizaje automático está disponible de forma gratuita para usar y modificar, lo que significa que es posible configurar una inteligencia de máquina simple con nada más que una computadora portátil y una conexión web.

Prefiero este curso para principiantes.

Answer 14

Cuando diga “Alcance”, asumiré que se refiere a la cantidad general de áreas de conocimiento requeridas para seguir una carrera o esfuerzo empresarial en aprendizaje automático.

El mundo se está moviendo rápidamente al ver los problemas desde la visión limitada de un campo particular de especialización o disciplina. Los desafíos que enfrentamos y los problemas que ahora estamos tratando de resolver involucran investigación, colaboración y aplicaciones multidisciplinarias. Algunos lo llaman ciencia de encrucijada.

Todo lo que está tratando de hacer, que implica crear hardware o software que tendrá la capacidad de hacer ciertas cosas por sí mismo, o tomar ciertas decisiones o cálculos procesables por sí mismo, se conoce como trabajo en Inteligencia Artificial. Este campo abarca los ámbitos del software de asistencia virtual, los procesadores de texto inteligentes, el análisis de datos, las redes neuronales, el aprendizaje automático hacia la visión artificial, la defensa mecánica (soldados robóticos, los vehículos industriales automatizados / los vehículos industriales no tripulados, los sistemas inteligentes de defensa antimisiles, etc.), el trabajador mecánico (Contadores de robots, trabajadores de la línea de ensamblaje de robots, agentes de MEDEVAC de robots, etc.), y los resultados de Machine Companion. Por resultados, me refiero a Aprendizaje automático es solo un término que se refiere a la recopilación, el análisis y el procesamiento de Big data hacia la aplicación de máquinas, software y dispositivos en soluciones a problemas complejos, y algunos actualmente imposibles de resolver.

Si desea obtener más información sobre las áreas cubiertas por la inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático, consulte El futuro del aprendizaje automático: 5 tendencias para vigilar los algoritmos, la nube, la IoT y el big data.

Aclamaciones.

Answer 15

El aprendizaje automático no es algo nuevo. Ha existido durante muchas décadas, desde los días de la estadística. En su forma anterior, se denominó aprendizaje estadístico. Es la ciencia del aprendizaje a partir de grandes datos históricos. Se está viendo un resurgimiento en estos días debido al mayor procesamiento de la información y la capacidad de procesamiento de la memoria de los sistemas informáticos actuales. El Aprendizaje Automático como concepto está aquí para quedarse, el cual tendrá muchas aplicaciones en todas las industrias. Solo las tecnologías, herramientas, plataformas que hacen uso del Aprendizaje Automático evolucionan. Se puede utilizar para el reconocimiento de patrones, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, los análisis predictivos, etc. El alcance del Aprendizaje automático sigue aumentando.

Answer 16

Tiene un alcance inmenso porque casi todos los gigantes tecnológicos están combinando su producto con máquinas inclinadas en las que interviene mucha inteligencia artificial.

Por ejemplo, Google ha lanzado una cámara habilitada para IA que hace clic en las fotografías después de un lapso de tiempo. Ahora la máquina es lo suficientemente inteligente como para hacer clic en una fotografía de acuerdo con el proceso de aprendizaje automático.

No se detendrá aquí, en el futuro veremos casas, automóviles y muchas más cosas en las que no podemos pensar.

Saludos

http://www.vipultechblog.com

Answer 17

El aprendizaje automático es quizás lo más candente en Silicon Valley en este momento. Especialmente el aprendizaje profundo. Tenemos la clase de Google en TenserFlow, que le enseña todo lo que necesita saber para trabajar en las principales empresas de Silicon Valley. La razón por la que hace tanto calor es porque puede asumir muchas tareas repetitivas y sin sentido. Hará de los médicos mejores médicos y de los abogados mejores abogados. Y hace que los coches se conduzcan solos. Encuentro esto increíblemente emocionante …

Answer 18

El aprendizaje automático es el arte de hacer que las computadoras aprendan sin ser programadas explícitamente.

El aprendizaje automático está teniendo un gran impacto en casi todas las industrias. Desde el cerebro de Google hasta los autos que conducen, todos se realizan mediante un algoritmo de aprendizaje automático.

Actualmente está creciendo y expandiéndose. Rápidamente y más y más personas lo están aprendiendo. Ya estás utilizando el aprendizaje automático en tu vida diaria. Los anuncios que aparecen mientras buscas en la web y las recomendaciones de Facebook y Netflix son todo aprendizaje automático.

Podemos esperar que crezca más en el futuro. Así que si estás interesado en el aprendizaje automático, te animo a que lo aprendas. Buena suerte …

Answer 19

Creo que este blog responderá perfectamente a esta pregunta, ¡especialmente para aquellos que están pensando en utilizar el aprendizaje automático en sus negocios!

La guía para principiantes para comprender el aprendizaje automático para empresas

Eric

Answer 20

El aprendizaje automático es un amplio y prometedor alcance futuro. Se centra principalmente en los algoritmos de procesamiento de datos de redes neuronales. La Inteligencia Artificial también juega un papel muy importante en este campo al ser una parte muy importante de los algoritmos de aprendizaje automático. En un futuro próximo, lo haremos ser capaz de negar que una computadora no tenga IQ. Por ahora, muchas películas en el pasado han representado este concepto como TERMINATOR 2 (película de Hollywood protagonizada por Arnold Schwarzenegger y Endhiran (película del sur de India protagonizada por Rajnikanth)