Δημιουργήστε έσοδα από τα ιστολόγια και τα gadget σας: Συμβουλές ειδικών SEO, μέσων κοινωνικής δικτύωσης και μάρκετινγκ συνεργατών

Στατιστικά μηχανικής μάθησης

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης καταλαμβάνουν τον κόσμο όπως τον ξέρουμε, αλλά πολύ πιο διακριτικά από ό,τι θα μας έκαναν να πιστέψουμε οι ταινίες επιστημονικής φαντασίας. Γι’ αυτό συγκεντρώσαμε αυτά τα σημαντικά στατιστικά στοιχεία μηχανικής εκμάθησης για να δείξουμε πώς αυτή η τεχνολογία αλλάζει τις επιχειρήσεις και τις βιομηχανίες από την υγειονομική περίθαλψη στην ψυχαγωγία. Χάρη στους αλγόριθμους ML, οι εταιρείες μπορούν να αυτοματοποιήσουν τις λειτουργίες τους και να ολοκληρώσουν εργασίες πιο γρήγορα. Επομένως, διαβάστε και μάθετε πώς μπορείτε να επωφεληθείτε κι εσείς από αυτό.

Στατιστικά μηχανικής μάθησης (Επιλογή εκδότη)

  • Η μηχανική μάθηση, το NLP και η βαθιά μάθηση είναι οι τρεις δεξιότητες με τη μεγαλύτερη ζήτηση στο Monster.com.
  • Το ένα τρίτο των διευθυντών πληροφορικής θέλει να χρησιμοποιήσει το ML για επιχειρηματικά αναλυτικά στοιχεία.
  • Το Netflix εξοικονομεί ένα δισεκατομμύριο δολάρια το χρόνο χάρη στη μηχανική μάθηση.
  • Η παγκόσμια αγορά ML προβλέπεται να φτάσει τα 8,81 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2022.
  • Μέχρι το 2025, τα μηχανήματα ενδέχεται να αντικαταστήσουν 85 εκατομμύρια θέσεις εργασίας.
  • Η μηχανική εκμάθηση απαιτεί σχεδόν το 60% των επενδύσεων τεχνητής νοημοσύνης εκτός της βιομηχανίας.
  • Η αξία της παγκόσμιας αγοράς βαθιάς μάθησης αναμένεται να φτάσει τα 93,34 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έως το 2028.

Γενικά στατιστικά στοιχεία μηχανικής εκμάθησης

1. Η μηχανική μάθηση, το NLP και η βαθιά μάθηση είναι οι τρεις δεξιότητες με τη μεγαλύτερη ζήτηση στο Monster.com.

Σήμερα, ειδικά πεδία που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση έχουν ζήτηση από πολλές εταιρείες. Οι στατιστικές δείχνουν επίσης ότι πάνω από 98.000 αγγελίες εργασίας στο LinkedIn αναφέρουν τη μηχανική εκμάθηση ως απαραίτητη δεξιότητα.

(G2)

2. Το ένα τρίτο των διευθυντών πληροφορικής θέλει να χρησιμοποιήσει το ML για επιχειρηματικές αναλύσεις.

Οι ηγέτες πληροφορικής επενδύουν σε αλγόριθμους ML για να κάνουν τις λειτουργίες τους πιο αποτελεσματικές. Το ένα τέταρτο των διευθυντών πληροφορικής θα το χρησιμοποιούσε για λόγους ασφαλείας, ενώ το 16% θέλει να χρησιμοποιήσει μηχανική εκμάθηση για μάρκετινγκ και πωλήσεις.

Πίνακας περιεχομένων

(Στατιστική)

3. Η εξαγωγή δεδομένων υψηλότερης ποιότητας είναι ο κορυφαίος οδηγός υιοθέτησης ML για το 60% των επιστημόνων δεδομένων και των στελεχών C-level.

Τα στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης δείχνουν αρκετούς παράγοντες πίσω από την υιοθέτησή του. Η αύξηση της παραγωγικότητας και της ταχύτητας των διαδικασιών παρακινεί το 48 τοις εκατό των αναλυτών δεδομένων και των διευθυντών C-level. Για το 46 τοις εκατό, σημαίνει μόνο μείωση του κόστους. Τέλος, το 31% θέλει να αποκτήσει μεγαλύτερη αξία από τα δεδομένα.

(AI αρκετά)

4. Περίπου το 65% των οργανισμών που χρησιμοποιούν ή χρησιμοποιούν AI/ML πιστεύουν ότι επιτρέπει την πιο έξυπνη και πιο ενημερωμένη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.

Επιπλέον, το 74% των ερωτηθέντων πιστεύει ότι αλλάζει το παιχνίδι, αποδεικνύοντας τις δυνατότητές του να μεταμορφώσει τόσο τη δουλειά τους όσο και τον κλάδο τους. Από αυτούς που χρησιμοποιούν ήδη αυτές τις τεχνολογίες, το 58% είπε ότι χρησιμοποιούσε μοντέλα στην παραγωγή.

(Globe Newswire)

5. Για το 82%, η διαχείριση κινδύνου είναι η πιο συνηθισμένη περίπτωση χρήσης μηχανικής μάθησης.

Οι αλγόριθμοι ML μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορους σκοπούς, που κυμαίνονται από την ανάλυση έως την αυτοματοποίηση. Τα γεγονότα της μηχανικής μάθησης δείχνουν περαιτέρω ότι άλλες κορυφαίες χρήσεις είναι η ανάλυση απόδοσης και η αναφορά (74%), το εμπόριο (63%) και η αυτοματοποίηση (61%).

(Χρηματοοικονομικά σε απευθείας σύνδεση)

6. Υπήρχαν πάνω από 4,2 δισεκατομμύρια ψηφιακοί βοηθοί φωνής με βάση τη μηχανική μάθηση στον κόσμο.

Σύμφωνα με τις προβλέψεις, ο αριθμός θα διπλασιαστεί στα 8,4 δισεκατομμύρια μέχρι το 2024, δηλαδή περισσότερο από τον σημερινό παγκόσμιο πληθυσμό. Αυτοί οι εικονικοί βοηθοί γίνονται σημαντικό μέρος των περισσότερων ηλεκτρονικών συσκευών ευρείας κατανάλωσης. Υπάρχουν πάνω από 110 εκατομμύρια εικονικοί βοηθοί μόνο στις ΗΠΑ.

(Στατιστική)

7. Η κλιμάκωση είναι το 43% των μεγαλύτερων προκλήσεων για την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης.

Παρά το γεγονός ότι η μηχανική μάθηση είναι ένα ταχέως αναπτυσσόμενο τμήμα του τεχνολογικού κόσμου, δείχνει ότι εξακολουθεί να αντιμετωπίζει αρκετές προκλήσεις. Επόμενη στη λίστα των προκλήσεων είναι η έκδοση των μοντέλων ML με 41%, ακολουθούμενη από την οργανωτική ευθυγράμμιση και το buy-in από ανώτερους (34%). Άλλα ζητήματα που αξίζει να σημειωθούν περιλαμβάνουν υποστήριξη για γλώσσες προγραμματισμού και πλαίσια (33%) και επικαλυπτόμενες προσπάθειες σε ολόκληρο τον οργανισμό (28%).

(Χρηματοοικονομικά σε απευθείας σύνδεση)

8. Περίπου το 61% των εταιρειών ανέφεραν στην έρευνα ότι η ML και η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντικές πρωτοβουλίες δεδομένων το επόμενο έτος.

Το 88% των ερωτηθέντων στην ίδια έρευνα δήλωσε ότι η εταιρεία τους είχε ήδη ή σχεδιάζει να εφαρμόσει τεχνολογία AI/ML. Το 95% όσων σχεδιάζουν την υλοποίηση πιστεύουν ότι είτε θα συμπληρώσει είτε θα διευκολύνει τη δουλειά τους.

(Globe Newswire)

Ενδιαφέροντα γεγονότα και στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης

9. Το Netflix εξοικονομεί ένα δισεκατομμύριο δολάρια το χρόνο χάρη στη μηχανική μάθηση.

Το Netflix είναι ένα από τα πιο χαρακτηριστικά παραδείγματα εταιρειών που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση. Ο γίγαντας ροής αντλεί πλέον το 80% της δραστηριότητας των θεατών από τις εξατομικευμένες προτάσεις του χάρη στη Μηχανή Συστάσεων του Netflix, η οποία φιλτράρει πάνω από 3.000 τίτλους κάθε φορά χρησιμοποιώντας 1.300 συστάδες προτάσεων που προέρχονται από τις προτιμήσεις των χρηστών. Το NRE εκτιμάται ότι εξοικονομεί στο Netflix περισσότερα από ένα δισεκατομμύριο δολάρια ετησίως.

Ανάγνωση:  Πλατφόρμες ροής βίντεο: Τι πρέπει να γνωρίζετε

(Lighthouse Labs)

10. Ο χρόνος κύκλου κλικ για αποστολή της Amazon μειώθηκε από 75 λεπτά σε μόλις 15 μετά την αυτοματοποίηση της παραλαβής και της συσκευασίας.

Τα στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης υποδεικνύουν την Amazon ως ένα άλλο εξέχον παράδειγμα για το πώς η μηχανική μάθηση βελτιώνει τις επιχειρήσεις. Μετά την εξαγορά της Kiwa, μιας εταιρείας ρομποτικής που βοήθησε στη βελτίωση των χρόνων συλλογής και συσκευασίας μέσω της μηχανικής εκμάθησης, το λειτουργικό κόστος του ομίλου ηλεκτρονικού εμπορίου μειώθηκε κατά 20%. Ταυτόχρονα, η απόδοση επένδυσης στρογγυλοποιήθηκε στο 40% της αρχικής επένδυσης.

(Forbes)

11. Μια μελέτη που χρησιμοποίησε μηχανική μάθηση για να προβλέψει το ποσοστό θνησιμότητας των ασθενών με COVID-19 ήταν 92% ακριβής.

Η πανδημία δημιούργησε έλλειψη ιατρικών πόρων και η πρόσφατη έρευνα εφάρμοσε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να βελτιώσει την πρόγνωση των ασθενών. Το αποτέλεσμα ήταν ένα μοντέλο με ML που προέβλεπε τη θνησιμότητα των ασθενών με βάση ιατρικά δεδομένα και κοινωνικοδημογραφικά δεδομένα.

(Φύση)

12. Οι ερευνητές της Google και της Οξφόρδης δημιούργησαν ένα σύστημα ML που διαβάζει τα χείλη στο βίντεο καλύτερα από τους ανθρώπους με ακρίβεια 46,8%.

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση ισχύουν σε τομείς που ίσως δεν περίμενες να είναι. Έτσι, το σύστημα μηχανικής μάθησης της Google κατάφερε να ξεπεράσει τους αναγνώστες ανθρώπινων χειλιών κατά 12,4 τοις εκατό, σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης.

(VentureBeat)

13. Τα καταστήματα χωρίς μετρητά της Amazon κερδίζουν 50% περισσότερα έσοδα από τα κανονικά καταστήματα.

Η Amazon είναι ένας από τους μεγαλύτερους παίκτες στην αγορά μηχανικής μάθησης, όπως αποδεικνύεται από τα καταστήματά της στο Amazon Go, όπου οι πελάτες αρπάζουν αντικείμενα από τα ράφια και χρεώνονται όταν φεύγουν από το κατάστημα χρησιμοποιώντας αισθητήρες και κάμερες που βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε αλγόριθμους ML. Οι αναλυτές εκτιμούν ότι αυτά τα καταστήματα θα μπορούσαν να αποφέρουν έσοδα 4,5 δισεκατομμυρίων δολαρίων μέχρι το τέλος του 2021, σημαντικά καλύτερα από τα κανονικά καταστήματα ψιλικών.

(Φωνή)

14. Το MIT ανέπτυξε ένα σύστημα που βοηθά στον εντοπισμό του 86% των επιθέσεων στον κυβερνοχώρο.

Τα δεδομένα της μηχανικής μάθησης δείχνουν ότι αυτή η τεχνολογία έχει σημαντική εφαρμογή στον τομέα της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο. Το εργαστήριο τεχνητής νοημοσύνης του MIT έχει αναπτύξει ένα σύστημα που μπορεί να φιλτράρει όλες τις πιθανές επιθέσεις. Το σύστημα εξοικονομεί χρόνο και μειώνει το περιθώριο σφάλματος εξετάζοντας δεδομένα από δεκάδες εκατομμύρια αρχεία καταγραφής. Στέλνει μόνο φιλτραρισμένες πιθανές απειλές για μετέπειτα ανθρώπινη αξιολόγηση.

(ενσύρματο)

15. Το Beth Israel Deaconess Medical Center στη Βοστώνη μπόρεσε να απελευθερώσει το 30% της χωρητικότητας του χειρουργείου χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση.

Μία από τις εταιρείες που απελευθερώνουν τη μηχανική μάθηση είναι αυτό το διάσημο ιατρικό κέντρο στη Βοστώνη, σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης. Ο εφαρμοζόμενος αλγόριθμος ML υπολογίζει τον χρόνο που απαιτείται στο OR για κάθε ασθενή χρησιμοποιώντας δεδομένα από εκατομμύρια ασθενείς και εκτελεσθείσες διαδικασίες, δεδομένα ασθένειας, φύλο, ηλικία, φαρμακευτική αγωγή και άλλες ασθένειες.

(The Entrepreneurs Project)

16. Το μοντέλο AI της Google κατάφερε να ξεπεράσει έξι ειδικούς ακτινολόγους στην ανίχνευση του καρκίνου του πνεύμονα.

Ένα εργαλείο βασισμένο στη βαθιά μάθηση που εκπαιδεύεται στην αρχική σάρωση LDCT ασθενών και σε παλαιότερη σάρωση LDCT όταν είναι διαθέσιμη. Ήταν σε θέση να προβλέψει τον καρκίνο του πνεύμονα καλύτερα από έξι ακτινολόγους με 20 χρόνια κλινικής εμπειρίας.

(Medical News Today)

Επισκόπηση αγοράς μηχανικής εκμάθησης

17. Η παγκόσμια αγορά ML προβλέπεται να φτάσει τα 8,81 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2022.

Μεταξύ 2016 και 2022, η παγκόσμια αγορά μηχανικής μάθησης αναμένεται να αυξηθεί με ένα τεράστιο CAGR 44,1%. Σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης, η αγοραία αξία το 2016 ήταν 1,03 δισεκατομμύρια δολάρια. Αυτή η ανάπτυξη δεν είναι απροσδόκητη δεδομένου του αριθμού των εταιρειών μηχανικής εκμάθησης που έχουν εισέλθει σε αυτήν τα τελευταία δύο χρόνια. Επιπλέον, η εφαρμογή λύσεων ML σε οργανισμούς σε όλο τον κόσμο αυξάνει την απόδοση επένδυσης (ROI), βελτιώνει την εμπειρία των πελατών και οδηγεί τις εταιρείες μπροστά από τους ανταγωνιστές τους.

Ανάγνωση:  Μη ιδιόκτητα συστήματα λογισμικού: Ποιο λογισμικό ανοιχτού κώδικα είναι καλύτερο για την επιχείρησή σας;

(MarketsandMarkets)

18. Μέχρι το 2025, τα μηχανήματα ενδέχεται να αντικαταστήσουν 85 εκατομμύρια θέσεις εργασίας.

Η ανάπτυξη των εταιρειών που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη στις καθημερινές τους δραστηριότητες έχει οδηγήσει σε αλλαγές στην απασχόληση στις βιομηχανίες. Από την κατασκευή μέχρι την εξυπηρέτηση πελατών, οι εργαζόμενοι κινδυνεύουν λόγω του λογισμικού με δυνατότητα ML. Οι στατιστικές για την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση δείχνουν ότι η τεχνολογία θα συμβάλει στη δημιουργία 97 εκατομμυρίων νέων θέσεων εργασίας μέχρι την ίδια περίοδο.

(Udacity)

19. Μόνο το 2019, περίπου 28,5 δισεκατομμύρια δολάρια χρηματοδότησης διατέθηκαν σε εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης.

Το μέγεθος της αγοράς μηχανικής μάθησης συνεχίζει να αυξάνεται, τροφοδοτούμενο από τη χρηματοδότηση της τεχνητής νοημοσύνης. Στη συνέχεια, 14 δισεκατομμύρια δολάρια διατέθηκαν σε πλατφόρμες μηχανικής μάθησης. Μετά από αυτό, απονεμήθηκαν 7 δισεκατομμύρια δολάρια σε μικρά ρομπότ, πλατφόρμες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και υπολογιστικής όρασης σε κάθε κατηγορία. Τέλος, 4 δισεκατομμύρια δολάρια προορίζονταν για μηχανές συστάσεων και 3 δισεκατομμύρια δολάρια για εικονικούς βοηθούς.

(Χρηματοοικονομικά σε απευθείας σύνδεση)

20. Το 21% των ερωτηθέντων είδε τους προϋπολογισμούς AI/ML να αυξάνονται έως και 50% το 2018-2019.

Ο καλύτερος δείκτης της ανάπτυξης της αγοράς μηχανικής μάθησης είναι οι προϋπολογισμοί που διαθέτουν οι εταιρείες σε αυτόν τον τομέα. Διαφέρουν ανάλογα με τον κλάδο και τα διαφορετικά επίπεδα ωριμότητας του οργανισμού, αλλά τα περισσότερα έχουν γνωρίσει σημαντική ανάπτυξη μεταξύ 2018 και 2019, σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης. Το 43% των εταιρειών αύξησε τους προϋπολογισμούς του κατά 1-25%, ενώ το 27% τους άφησε αμετάβλητους.

(Αλγόριθμος)

21. Η Βόρεια Αμερική κατέχει το μεγαλύτερο μερίδιο της αγοράς μηχανικής μάθησης με 36,96% όσον αφορά τα έσοδα.

Η αγορά μηχανικής εκμάθησης έχει πολλά σημαντικά τμήματα, τη Βόρεια Αμερική, την Ευρώπη, την Ασία και τον Ειρηνικό και τον υπόλοιπο κόσμο. Η Βόρεια Αμερική, με τις Ηνωμένες Πολιτείες στην κορυφή, είναι ο ηγέτης της αγοράς. Ιδιαίτερος μοχλός ανάπτυξής της είναι η εισαγωγή αυτών των λύσεων τόσο σε ιδιωτικούς όσο και σε δημόσιους οργανισμούς. Μια άλλη αγορά με σημαντικό CAGR 44,1% (2021-2029) είναι η Ασία-Ειρηνικός, σύμφωνα με τα στατιστικά στοιχεία μηχανικής μάθησης. Στην πραγματικότητα, είναι η μεγαλύτερη αύξηση από οποιαδήποτε άλλη περιοχή.

(PR Newswire)

22. Ο μέσος μισθός για έναν επιστήμονα δεδομένων στις Ηνωμένες Πολιτείες είναι 126.786 $.

Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα από τα πιο κοινά και προσοδοφόρα επαγγέλματα στην αγορά μηχανικής μάθησης. Ο μέσος ωρομίσθιος για έναν επιστήμονα δεδομένων στις Ηνωμένες Πολιτείες είναι 65,20 $ και ακόμη και οι θέσεις εισαγωγικού επιπέδου μπορούν να κερδίζουν έως και 99.917 $ ετησίως. Αντίθετα, όσοι έχουν εμπειρία στον τομέα κερδίζουν πάνω από 170.000 $, σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία μηχανικής εκμάθησης.

(ταλέντο)

23. Η Intel δώρισε 1,5 εκατομμύρια δολάρια για τη χρηματοδότηση του νέου ερευνητικού κέντρου ασφάλειας στον κυβερνοχώρο μηχανικής μάθησης του Georgia Institute of Technology.

Αυτή η δωρεά δίνει τη δυνατότητα στους ερευνητές σε αυτό το κέντρο να μελετήσουν την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο με έμφαση στα αναλυτικά στοιχεία που χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού. Εξακολουθούν να αναλύουν τα τρωτά σημεία των αλγορίθμων ML και να προσπαθούν να αυξήσουν την ευρωστία τους.

(Georgia Tech)

Στατιστικά Deep Learning

24. Η παγκόσμια αγορά βαθιάς μάθησης πρόκειται να φτάσει τα 93,34 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2028.

Η εισαγωγή της τεχνολογίας που βασίζεται σε σύννεφο και η χρήση της βαθιάς μάθησης σε μεγάλα αναλυτικά στοιχεία είναι οι πιο σημαντικοί παράγοντες. Η αγορά προβλέπεται να αναπτυχθεί με CAGR 39,1% έως το 2028. Ένας άλλος σημαντικός παράγοντας είναι ότι ο προγραμματιστής δεν χρειάζεται να σας πει τι να κάνετε. Αντίθετα, μεγάλες ποσότητες δεδομένων οδηγούν την τεχνολογία προς τα εμπρός.

(Globe Newswire)

25. Η Google ανέπτυξε ένα εργαλείο βαθιάς μάθησης για να βοηθήσει στον εντοπισμό του μεταστατικού καρκίνου του μαστού.

Τα στατιστικά στοιχεία Deep Learning δείχνουν ότι το εργαλείο είναι 99% ακριβές. Η ανίχνευση του καρκίνου του μαστού σε ένα στάδιο όπου έχει ήδη εξαπλωθεί από την πρωτοπαθή ζώνη στους κοντινούς λεμφαδένες είναι μια πολύπλοκη διαδικασία. Οι ερευνητές της Google προσπάθησαν να το απλοποιήσουν και να το βελτιώσουν χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση. Ως αποτέλεσμα, δημιούργησαν τον Βοηθό Λεμφαδένων (Lyna), ο οποίος ήταν σε θέση να ανιχνεύσει μεταστατικό καρκίνο από διαφάνειες.

Ανάγνωση:  FormatPDF: Το ισχυρό διαδικτυακό εργαλείο για την επεξεργασία αρχείων PDF

(HealthITAnalytics)

26. Μετά την πιλοτική φάση, μόνο το 16% των εταιρειών έχουν φτάσει στη βαθιά μάθηση.

Η βαθιά μάθηση ως μορφή μηχανικής μάθησης δεν είναι τόσο παρούσα όσο η ML. Σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία βαθιάς μάθησης, μόνο λίγες εταιρείες τα κατάφεραν πέρα ​​από την αρχική φάση. Από αυτά, το 30% είναι είδη τηλεπικοινωνιών και υψηλής τεχνολογίας.

(McKinsey)

27. Μέχρι το 2020, υπολογίστηκε ότι το 20% των εταιρειών θα αναθέσει υπαλλήλους για την παρακολούθηση των νευρωνικών δικτύων.

Τα νευρωνικά δίκτυα στον πυρήνα της βαθιάς μάθησης απαιτούν συντήρηση και παρακολούθηση. Παρά την κοινή αντίληψη ότι πρόκειται για προϊόντα που αρχίζουν να μαθαίνουν για τον εαυτό τους μετά από λίγο, αυτό δεν σημαίνει ότι η ανθρώπινη συμμετοχή είναι ξεπερασμένη. Αυτά πρέπει να επανεκπαιδεύονται κάθε φορά που αλλάζουν δεδομένα ή είναι διαθέσιμα νέα δεδομένα.

(Gartner)

συμπέρασμα

Αν και τα γεγονότα της μηχανικής μάθησης δείχνουν πόσο μακριά έχει φτάσει η τεχνολογία, οι ερευνητές πιστεύουν ότι βρισκόμαστε μόλις στα πρώτα στάδια της υιοθέτησης της ML. Όπως μπορείτε να δείτε από αυτά τα στατιστικά στοιχεία, είναι αναπόσπαστο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης και η χρήση της αλλάζει τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων. Η μηχανική μάθηση αναπτύσσεται με τεράστιο ρυθμό χωρίς σημάδια επιβράδυνσης.

Συχνές ερωτήσεις μηχανικής εκμάθησης

Γιατί είναι σημαντική η μηχανική μάθηση;

Οι βιομηχανίες βασίζονται σε αλγόριθμους ML για να εξάγουν μεγάλα κομμάτια δεδομένων και να παράγουν πιο ακριβή αποτελέσματα και πρακτικά σύνολα δεδομένων. Ως εκ τούτου, οι οργανισμοί μπορούν πλέον να λαμβάνουν ενημερωμένες, ενημερωμένες αποφάσεις.

Σε τι διαφέρει η μηχανική μάθηση από την τεχνητή νοημοσύνη;

Η μηχανική μάθηση βασίζεται στην ιδέα ότι τα προγράμματα και οι μηχανές θα μπορούσαν να μάθουν μέσω της εμπειρίας, δείχνουν τα γεγονότα της μηχανικής μάθησης. Το AI, από την άλλη πλευρά, βασίζεται σε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης με μια ευρύτερη έννοια και εφαρμόζει διαφορετικές αρχές, όχι μόνο ML. Κατά κάποιο τρόπο, η ML είναι μια υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης.

Είναι η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση το ίδιο πράγμα;

Όπως η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση είναι επίσης μια υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για τη δομή δεδομένων χρησιμοποιώντας αλγόριθμους, για να μαθαίνει από αυτά και να παίρνει τεκμηριωμένες αποφάσεις, η βαθιά μάθηση δημιουργεί αυτούς τους αλγόριθμους. Τα στατιστικά στοιχεία βαθιάς μάθησης δείχνουν ότι δημιουργεί μια δομή αλγορίθμων, ευρύτερα γνωστή ως νευρωνικό δίκτυο. Αυτό το δίκτυο μπορεί να μάθει και να παίρνει έξυπνες αποφάσεις από μόνο του.

Μπορεί η μηχανική μάθηση να προβλέψει το χρηματιστήριο;

Η τεχνητή νοημοσύνη και η ML χρησιμοποιούνται συχνά στις χρηματοπιστωτικές αγορές. Χρησιμοποιώντας μεγάλα δεδομένα και μηχανική μάθηση, οι ερευνητές μπορούν να βελτιώσουν τις διαδικτυακές πλατφόρμες αγορών. Ωστόσο, αυτό χρησιμεύει μόνο για να δώσει στους επενδυτές ένα πλεονέκτημα και να τους βοηθήσει να εντοπίσουν τους κινδύνους προς το παρόν.

Η μηχανική μάθηση θα αντικαταστήσει τις θέσεις εργασίας;

Είναι αλήθεια ότι τα ρομπότ που εργάζονται με μηχανική μάθηση μπορούν να αντικαταστήσουν πολλές ανθρώπινες ενέργειες και εργασίες. Ακόμη και σήμερα, πολλά εργοστάσια χρησιμοποιούν μηχανήματα που τροφοδοτούνται με ML που αυξάνουν την παραγωγικότητα, αλλά και συνεργάζονται μαζί με τους ανθρώπους. Οι στατιστικές μηχανικής μάθησης δείχνουν ότι 85 εκατομμύρια θέσεις εργασίας μπορούν να αντικατασταθούν από μηχανές έως το 2025. Ωστόσο, το μέλλον του εργατικού δυναμικού δεν είναι τόσο ζοφερό. Τα ίδια στατιστικά δείχνουν ότι 97 εκατομμύρια νέες θέσεις εργασίας θα δημιουργηθούν επίσης χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη.