人们谈论机器学习的“临界点”以及此类技术将如何应用于未来的应用有几个不同的原因。

首先，随着全球社区有时间了解机器学习，我们看到当前的神经网络技术和各种类型的算法开发支持机器可以自学或随着时间的推移“学习”的关键思想。

免费下载：机器学习及其重要性

 

相比之下，几年前，机器学习仍然是全新的。很多人不知道这意味着什么，申请也很少。

现在，随着构建机器学习程序、聚合训练和测试数据以及重要的是将概念思想应用于企业的流程更加成熟，机器学习和相关人工智能用例发生了巨大的变化，而不是之前的几个几年前。

在某种程度上，机器学习和人工智能的发展类似于过去二十年商业经历的巨大变化，即云计算使数据存储和互联网的使用现代化。

云计算和物联网等现象和趋势在许多方面彻底改变了网络。机器学习和人工智能现在正在利用我们的技术如何应用​​于知识库的概念来做非常深刻的事情。专家可能会指出机器学习进步的其他相关特定驱动因素：例如，允许机器学习程序融合的更好策略、为特定用例提供机器学习功能的更好管道设置，以及学校和技术培训创造了更大的人才领域机构。

在另一个相关点上，机器学习这一转折点的另一个驱动因素是硬件的发展。由于机器学习技术往往需要某些类型的处理能力，因此最现代的芯片和微处理器已经能够满足这一要求。量子计算也作为围绕某些类型的机器学习工作的大数据问题的解决方案而出现。

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本文由日本NEC锂电池中国营销中心于2023-07-16 17:22:56 整理发布。
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