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你知道什么是机器学习吗?

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你知道什么是机器学习吗?

发布日期:2020-10-14 作者: 点击:

机器学习是一种数据分析方法,通过使用迭代学习数据的算法,机器学习可以使电脑在没有被明确编程看哪里的情况下,发现隐藏的领域。

机器人在没有算法的支持下,通常都只能做一些在编程命令下的重复工作。但是机器算法可以推动机器人快速学习和成长,让机器人的行为动作从被动转向主动,从单纯的执行工作转变为丰富的思考创作。

机器学习开发平台的部署,包括数据获取、数据准备、模型训练、应用程序集成、模型运维、生产监控以及有明确KPI的业务治理过程。在这个过程中,由框架、算法模型、开发语言等各种工具赋能,由数据科学家、业务分析师、数据架构师和专业人员协作,基于数据建模,不断的进行概念验证,将好的模型部署到生产环境,协作以管理模型运维的全生命周期。

算力不断提升、算法模型创新、开源技术发展、厂商加大投入,已经成为了机器学习产业实现快速发展的重要驱动力。其中,算力的提升,对于AI技术的进步与成熟、相关智能产业的应用模式创新等,无疑提供了强大的支撑。

受益于加速计算技术的不断突破,机器学习、深度学习模型训练和推理速度持续提升,加快推动了AI应用产业化的进程。

亚马逊是探索和应用机器学习技术的先行者。数十年来,亚马逊在人工智能和机器学习方面进行了大量的投入,其在线零售的个性化产品推荐、运营中心机器人、无人机送货、Amazon Alexa语音助理、Amazon GO无人值守超市等广为人知,引发多家科技企业和各行业用户的关注。而以上每一种应用的实现,都离不开人工智能和机器学习技术的支持。

虽然机器学习是“显学”,但其发展还是存在不少阻力,其一,人工智能、机器学习等知识相对高深,相应的,掌握这些知识的人也就比较少,因此,各行业发展对于机器学习、图像识别等的人才十分迫切。

此外,机器学习的部署实施其实是一项非常复杂的工作。例如,对数据进行可视化、转换和预处理,算法的优化、模型的训练,而所有这些工作都需要大量的专业知识,并耗费庞大的算力、数据存储和时间成本。在较短的时间内,要达到相当的机器学习部署和推进能力实属不易。

数据质量、稀疏性和完整性直接影响到最终模型的准确性,并且是当今机器学习面临的一些最大挑战。拥有清晰数据定义,政策并探索行业特定数据标准的组织将在短期和长期项目中受益。

展望未来,IDC中国助理研究总监卢言霞表示,即使受疫情影响,机器学习开发平台市场仍表现出较高的市场增长潜力和应用潜力;要充分挖掘此潜力,需要做到为开发人员提供培训和可快速启动的工具,提供一定的可用于训练的数据集,快速入门的样例、范本,咨询服务,业务专家、数据科学家、咨询合作伙伴等利益相关者的共同参与和协作,持续地创新,直到达到可以规模化使用的程度。

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关键词:机器人,机器学习

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