机器学习是一项革命性的技术, 目前已经融入到众多行业, 是今后发展的重要方向。机器学习技术使计算机能够访问隐藏的见解并预测结果, 从而使企业业务发生显著变化。
英特尔副总裁兼总经理Wei Lei表示, “机器学习技术日新月异, 并且正在变得越来越复杂。而且, 这并非其潜力的全部, 它的应用前景远超自动驾驶汽车、设备欺诈检测及零售趋势分析。”
一、机器学习技术
机器学习是计算机科学领域中的人工智能的一个子集, 它经常使用统计技术来给计算机提供“学习” (即逐步提高特定任务的性能) 的能力, 而不需要明确地编程。
机器学习是由亚瑟·塞缪尔于1959年提出的。从人工智能中的模式识别和计算学习理论的研究演变而来, 机器学习探索了可以学习并预测数据的算法。这种算法克服了严格的静态程序指令, 通过数据驱动的预测或决策, 通过从样本输入建立模型。机器学习在一系列计算任务中被使用, 其中设计和编程具有良好性能的显式算法比较困难的或者不可行。
机器学习与计算统计密切相关 (也常常是重叠的) , 它也侧重于利用计算机进行预测。它与数学优化有很强的联系, 它为该领域提供了方法、理论和应用领域。机器学习有时与数据挖掘相混淆, 后者的子字段更多地集中于探索性数据分析, 并且被称为无监督学习。机器学习也可以是无监督的, 并且用于学习和建立各种行为的基线行为轮廓, 然后用来发现有意义的异常。
在数据分析领域中, 机器学习是一种用于设计复杂模型和算法的方法, 它们可以用于预测;在商业用途中, 这被称为预测分析。这些分析模型允许研究人员、数据科学家、工程师和分析家通过“从数据中的历史关系和趋势中学习”来“产生可靠的、可重复的决策和结果”, 并揭示“隐藏的洞察力”。
二、机器学习技术发展趋势
(一) 改进的无监督算法
在机器学习中, 当只有输入数据而没有相应输出变量时, 采用无监督算法从数据集进行预测。在监督学习中, 算法的输出已经知道, 而其无监督的对应物与真正的人工智能密切相关——机器可以学习识别复杂过程和模式, 而无需任何直接人为干预的概念。
当算法单独用于搜索并在数据集中呈现有趣的模式时, 可以发现隐藏的模式或分组, 这可能很难使用监督方法获得。在未来几年, 我们可能会看到无监督机器学习算法的改进。开发更好算法的进步将导致更快、更准确的机器学习预测。
(二) 增强个性化
机器学习个性化算法用于向用户提供推荐并诱使他们完成某些行为。使用这些算法可以综合数据中的信息并做出适当的结论, 例如个人的兴趣。例如, 算法可以从在线零售网站上的浏览活动中推断出并且发现某人有兴趣为其花园购买割草机。如果没有这种洞察力, 买家可能会离开网站而不是花钱购买。
目前, 一些此类建议不准确且十分令人生厌, 这削弱了用户的体验。但是, 在未来, 个性化算法可能会进行调整, 从而带来更多有益和成功的体验。
(三) 增加量子计算的采用
量子机器学习算法具有改变机器学习领域的潜力。例如, 这些算法可以利用量子计算的好处来增强机器学习中经典技术的能力。如果将量子计算机集成到机器学习中, 它可以加快数据处理速度, 从而加快综合信息和吸取见解的能力, 而这正是未来的发展方向。
量子供电系统将为监督和非监督算法提供更快、更强大的计算能力。性能的提升将解锁令人惊叹的机器学习功能, 这些功能可能无法使用经典计算机实现。
(四) 改善认知服务
认知服务由一组机器学习SDK、API和服务组成, 允许开发人员将智能功能包含在他们的应用程序中。通过这些服务, 开发人员可以授权他们的应用程序执行各种职责, 例如视觉识别、语音检测和语音理解。
随着这项技术的不断发展, 我们可能会看到高智能应用程序的发展, 这些应用程序可以越来越多地说话、听到、看到甚至推理周围环境。因此, 开发人员将能够构建更具吸引力和可发现的应用程序, 这些应用程序可以基于自然通信技术有效地解释用户的需求。
(五) 机器人的崛起
随着机器学习变得越来越复杂, 我们将看到机器人的使用量增加。机器人化依赖于机器学习来实现各种目的, 包括机器人视觉、自我监督学习和多智能体学习。很快, 我们希望机器人在完成任务时变得更加聪明。无人机、制造场所的机器人和其他类型的机器人可能会越来越多地采用使我们的生活更轻松。
三、结论
机器学习是21世纪最具颠覆性的技术之一。虽然这项技术仍然可以被认为是新生的, 但它的未来是光明的。上述五项预测只不过刚刚涉及机器学习的可能性。在未来几年, 我们可能会看到更多高级应用程序, 将其功能扩展到难以想象的水平。
摘要：随着人工智能技术的快速成熟, 机器学习的时代已经到来。机器学习技术的大范围应用以及与各行业的融合, 使其市场发展空间更加广阔。机器学习技术将掀起一轮新的革命, 将拓宽关键信息的接入渠道并替代数百万人的劳动力。本文主要探讨了机器学习技术的发展趋势。
关键词：机器学习,技术,趋势,研究
参考文献
[1] 谭春波, 刘志强, 徐伟.现代企业利用机器学习技术的方法探索[J].计算机产品与流通, 2017 (12) :148.
[2] 孙志远, 鲁成祥, 史忠植, 马刚.深度学习研究与进展[J].计算机科学, 2016, 43 (2) :1-8.
[3] 张长水.机器学习面临的挑战[J].中国科学:信息科学, 2013, 43 (12) :1612-1623.