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机器学习正在接管吗? – 博客 | 云服务器和托管新闻

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始于 1952 年的一切,已成为未来技术的主要焦点。 机器学习将真正实现什么?
机器学习听起来像是科幻电影的情节,但它已经成为现实。 计算机背后的科学是从他们自己的经验中学习,而不是仅仅遵循指令。 机器学习是我们现在每天使用的许多产品和服务的基础。

机器学习的演变

机器学习的原理可以追溯到 1952 年。今年出现了一个程序,该程序使计算机下跳棋的能力越强。 十五年后,第一个模式识别算法诞生了。 80 年代,计算机获得了丢弃无关信息的能力。 然而,机器学习开始腾飞是在 1990 年代。 大规模数据处理使得当时功能日益强大的 CPU 能够根据可用证据做出决策,而不仅仅是服从程序代码。
这是支撑现代机器学习平台(如语音控制的智能手机助手)的技术。 Siri、Alexa 和 Cortana 旨在识别和解释我们的声音,挑选关键词或短语并以最合适的方式做出回应。 就像西洋跳棋软件一样,他们从错误中吸取教训,试图变得更有知识。 与跳棋程序不同,个人助理可以响应各种输入和回答请求。 技术领域充满了关于虚拟 PA 有朝一日如何与任何事物交互的猜测。 我们将在任何地方看到它们,从自动驾驶汽车到智能家居电子产品。

机器学习点播

也许机器学习的最佳示例涉及精选推荐。 点播媒体服务和在线购物门户使用算法来仔细检查我们的偏好。 他们还试图确定我们可能喜欢的产品或服务。 这些推荐系统从以前的活动、公共领域信息和陈述的偏好中收集数据。 蓬勃发展的按需市场正在将算法开发人员推向前所未有的成熟高度。 特别是当涉及到那些“你可能也喜欢”的建议时。
技术必要性是机器学习进步的关键驱动力。 另一个例子涉及电子邮件过滤器。 早在 2015 年,谷歌的 Gmail 服务就声称可以捕获 99.9% 的垃圾邮件。他们的神经网络会扫描大量电子邮件,并创建新规则以应对垃圾邮件的不断演变。 机器学习代表了解决移动球门柱的最佳方法,因为垃圾邮件发件人可以快速绕过一组固定的垃圾邮件标识符。

人工智能的指数价值

作为我们大脑中连接的电子竞争对手,神经网络已被用于为我们刚刚讨论的 PA 软件提供动力。 机器学习基础设施使人工智能系统能够击败世界上最优秀的围棋选手之一。 为 Google 的 AlphaGo 算法提供动力的 48 个 CPU 为神经网络设定了新的基准。 这让 AlphaGo 在有史以来最复杂的棋盘游戏中赢得了五局三胜的比赛。 类似的计算资源随后被应用到各个地方,从 CERN 的大型强子对撞机到每个大陆的自动驾驶汽车试验。
当然,在过去的一年里,自动驾驶汽车已经卷入了几起备受瞩目的事故。 机器学习是一门不精确的科学。 当然,总会有一些决定最好留给人们。 然而,识别新生健康状况或识别欺诈性金融交易的潜力巨大。 机器学习不会成为很多头条新闻,但在未来几年和几十年里,它将在我们的生活中发挥越来越重要的作用。

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