ТЭО – это оценка практичности предлагаемого проекта или системы.
Машинное обучение — это подход ИИ, который позволяет компьютерам учиться без явного программирования. Разработка компьютерных программ, способных адаптироваться к новым данным, — вот что такое машинное обучение.
Машинное обучение проникает во многие аспекты человеческого существования и уже вызывает хаос в облачной среде. Но есть ли преимущества у облачных решений с поддержкой машинного обучения по сравнению с традиционными инфраструктурами?
ТЭО используются в различных секторах и областях. Они являются важным инструментом планирования проекта, который может помочь вам определить потенциальные области сбоя в проекте, прежде чем вы вложите какие-либо деньги или усилия.
Перспективы обучения механике в космосе
Будущие перспективы машинного обучения могут оказать значительное влияние на сферу автоматизации. Кроме того, у машинного обучения большое будущее в Индии.
В этом эссе о будущих перспективах искусственного интеллекта мы рассмотрим многочисленные тенденции и возможности будущего трудоустройства в области машинного обучения.
Какова цель машинного обучения?
Потребности и потребности людей также меняются в современных условиях. Кроме того, мы переживаем четвертую промышленную революцию данных.
Нам нужны вычислительные алгоритмы, которые могут обрабатывать данные и предлагать нам результаты, которые принесут нам пользу во многих отношениях, чтобы извлечь из них полезную информацию и узнать о том, как люди и система взаимодействуют с ними.
Медицина, здравоохранение, производство, банковское дело и множество других отраслей были преобразованы машинным обучением. В результате машинное обучение стало важным аспектом современного бизнеса.
Мы много слышали о потенциале машинного обучения, его применениях, тенденциях в сфере занятости и доходов и так далее. Однако знаете ли вы, что такое машинное обучение?
Какова цель машинного обучения?
Что мы будем с этим делать?
Чтобы ответить на эти вопросы, в этом блоге будет использоваться применение машинного обучения в инвестиционной отрасли или на фондовом рынке, чтобы попытаться понять необходимость машинного обучения, а также его перспективы.
Раньше люди вручную исследовали и анализировали рыночные тенденции.
В настоящее время, когда потенциал машинного обучения растет, мы можем наблюдать множество мобильных приложений, которые дают нам мгновенные советы по инвестированию в различных областях. Он использует машинное обучение для прогнозирования перспектив рынка.
Подходы машинного обучения позволяют нам использовать такие функции, как:
Данные в режиме реального времени. Программа предоставляет нам самую актуальную информацию о рыночных тенденциях. Он также использует методы машинного обучения для анализа данных и выявления скрытых закономерностей, чтобы предоставить нам точные рыночные данные.
Прогнозирование акций.Upstox визуализирует торговые данные и прогнозирует взлеты и падения рынка. Алгоритмы машинного обучения используются для умных прогнозов. Это позволяет нам разумно инвестировать деньги в акции с меньшим риском их потери.
Безопасность. Программное обеспечение включает встроенные технологии машинного обучения для обнаружения и предотвращения мошеннических действий, что делает его безопасным для пользователей.
Примеры новейших технологий, которые вы должны изучить в 2021 году
Искусственный интеллект и машинное обучение
В период с 2019 по 2020 год количество вакансий для специалистов по искусственному интеллекту увеличилось на 32%. Это говорит о том, что технология будет актуальна еще долгое время.
Профессия специалиста по искусственному интеллекту была названа №1 в отчете Linkedin о новых вакансиях за 2020 год2, и многие фирмы начали интегрировать искусственный интеллект в результате пандемии.
Машинное обучение — еще одна передовая технология, которую необходимо изучить в 2021 году. Мы уже прошли тот этап, когда Siri, Alexa и чат-боты нуждаются в представлении. Беспилотные автомобили, медицинские роботы и обнаружение интернет-мошенничества — все это горячие темы прямо сейчас.
Машинное обучение можно использовать в самых разных сферах бизнеса, что является еще одним преимуществом освоения этой новой технологии.
Это 6-месячная программа, проводимая в сотрудничестве с Great Learning одним из лучших колледжей США: Texas McCombs.
Наука о данных и аналитика
Заявление о том, что наука о данных — самая сексуальная работа, уже устарело. По данным Statista3, доход от приложений и аналитики больших данных вырастет с 5,3 млрд долларов в 2018 году до 19,4 млрд долларов в 2026 году.
5G
Как следует из названия, 5G означает мобильные сети пятого поколения. Это самая ожидаемая новая технология 2021 года, поскольку она обеспечит более быстрое подключение и возможность одновременного связывания множества объектов.
Он будет значительно быстрее, чем существующий 4G, с пиковой скоростью передачи до 20 Гбит/с и средней скоростью передачи данных более 100 Мбит/с.
США, Китай и Южная Корея лидируют в мире по развертыванию 5G. Излишне говорить, что после того, как эта передовая технология станет доступной, она создаст возможности трудоустройства для профессионалов телекоммуникационного бизнеса, таких как Samsung, Huawei, Qualcomm и других.
Интернет вещей (IoT)
Что такое Интернет вещей?
Как говорит Мэтью Эванс, глава программы techUK: «Просто Интернет вещей состоит из устройств — от простых датчиков до смартфонов и носимых устройств — подключенных друг к другу».
Интернет вещей (IoT) соединяет множество устройств и позволяет использовать их удаленно. Например, ваш фитнес-трекер может отслеживать, сколько калорий вы сжигаете, а голосовые помощники и интеллектуальные устройства работают на базе Интернета вещей.
В статье Cisco4 прогнозируется, что к 2025 году более 75 миллиардов IoT-устройств будут подключены к сети, что расширит применение этой технологии.
Ожидается, что эта новая технология станет следующим большим прорывом в технологической индустрии».
Кибербезопасность
Кибератаки становятся все более распространенными, поскольку практически в каждой отрасли происходят масштабные цифровые разработки. Все в Интернете уязвимо для атак, и данные могут быть украдены.
Это одна из основных причин, по которой кибербезопасность по-прежнему остается одной из самых насущных проблем для бизнеса.
По данным Международного института бизнес-анализа, растущая потребность в кибербезопасности приведет к глобальным расходам в размере 6 триллионов долларов.
Это указывает на то, что в ближайшие годы профессионалы в области кибербезопасности будут пользоваться большим спросом, и это новейшая инновация, о которой следует знать.
Виртуальная реальность
В сфере развлечений Cisco прогнозирует, что к 2022 году трафик дополненной и виртуальной реальности вырастет в 12 раз.
Эти технологии, несомненно, будут ускоряться по мере нашего продвижения в течение этого десятилетия, и они должны быть в вашем списке для изучения.
По мере того как темы искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных набирают обороты, важно узнавать о вакансиях, рабочих требованиях и тенденциях доходов в этих областях. Вся эта информация доступна в справочниках по карьере, которые мы подготовили для вас.
Контекст революции в области машинного обучения выглядит следующим образом
Искусственный интеллект определяется как «область информатики, связанная с моделированием интеллектуального поведения компьютеров; и способность машины воспроизводить разумное человеческое поведение».
Машинное обучение является важнейшим компонентом планов цифровой трансформации. И, конечно же, когда люди используют общее слово «ИИ», они часто имеют в виду машинное обучение.
В результате стоит взглянуть на реальные возможности машинного обучения, которые создаются и используются в цифровых компаниях по всему миру.
Техническое превосходство над традиционными моделями
Традиционный подход. Традиционное программирование — это ручная процедура, при которой программное обеспечение создается человеком (программистом). Однако без программирования логики правила должны быть написаны или закодированы вручную.
Машинный подход:
Машинное обучение, в отличие от традиционного программирования, — это полностью автоматизированный процесс. Подготовка данных, интерфейсы на естественном языке, автоматическое обнаружение выбросов, рекомендации, а также распознавание причинно-следственных связей и значимости — это лишь некоторые из способов повышения ценности встроенной аналитики.
Все эти аспекты помогают ускорить понимание пользователями и уменьшить предвзятость при принятии решений.
Большинство фирм сегодня сосредоточены на обеспечении качества и повышении уровня удовлетворенности клиентов, и задача состоит в том, чтобы выбрать между традиционными подходами к разработке и гибкими методологиями разработки для достижения этой цели.
Ниже приведены наиболее важные факторы, которые следует учитывать при выборе методологии разработки:
Потребность в бизнесе. Реализация определенных требований оказывает влияние на бизнес клиентов.
Восприятие клиентов — мнение клиентов о влиянии фирмы.
Подведение итогов
Хотя все подходы имеют свои преимущества и недостатки, поиск подходящего решения имеет решающее значение при запуске нового проекта.
Машинное обучение используется в самых разных приложениях. Алгоритмы машинного обучения обеспечивают работу электронных устройств, которые вы используете, и приложений, которые являются частью вашей повседневной жизни.
Google, например, может предоставить вам релевантные результаты поиска на основе ваших привычек просмотра.
Кроме того, машинное обучение помогло автоматизировать избыточные операции, устранив необходимость в ручном труде. Из-за огромного количества данных, которые вы генерируете ежедневно, все это возможно.
Итак, решение за вами.
