توسط : حتی اگر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی از محبوب‌ترین و جالب‌ترین فیلدهای دوران اخیر باشند، این زیرشاخه‌های دنیای فناوری اطلاعات، اکنون بیش از هر زمان دیگری مورد کاوش قرار گرفته‌اند. برندهای مشهوری در دنیای فناوری از جمله گوگل، مایکروسافت و سیسکو اکنون با افزایش ایجاد مشاغل بیشتر و فضای فراگیرتر برای فعالان دیجیتال شروع به کشف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کرده‌اند. با توجه به روندهای منحصر به فرد و نوآورانه‌ای که قرار است به دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راه پیدا کنند. تعداد فزاینده ای از شرکت‌ها و مشاغل ملزم به جستجو در زمینه‌های ارائه شده می‌باشند.
اگر علاقه‌مند هستید در مورد روندهای اصلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بیشتر بدانید، در ادامه به این مطالب می‌پردازیم.
هوش مصنوعی تراشه‌های فعال شده
پردازنده‌های تخصصی نقش فوق‌العاده مهمی در هوش مصنوعی دارند. این پردازنده‌ها نه تنها به تکمیل CPU کمک می‌کنند، بلکه اطمینان حاصل می‌کنند که روند آموزش تا حد ممکن راحت و بدون دردسر انجام شود. از آنجا که از هوش مصنوعی اغلب در شناسایی چهره و تشخیص اشیا استفاده می‌شود. ناگفته نماند که محققان و شرکت‌ها به طور یکسان به دنبال تراشه‌های باهوش‌تری هستند که بتوانند تلفیق هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در فرآیندها را بسیار راحت تر و کارآمدتر کنند.
علاوه بر این، انتظار می‌رود تولید کنندگان تراشه بر سرعت و عملکرد محصولات خود تمرکز کنند. همچنین اجازه می‌دهد تا برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به راحتی اجرا شوند. علاوه بر این، انتظار می‌رود که شرکت‌ها نیز تمرکز خود را بر روی ایجاد تراشه‌هایی بگذارند که برای یک کار خاص بهینه شده‌اند.
ملاقات AL (هوش مصنوعی) با IoT (اینترنت اشیاء)
در حالی که اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی از قبل به هم پیوسته‌اند و چندین سال است که به عنوان یک نهاد واحد در مورد آنها تحقیق می‌شود. انتظار می‌رود که تغییرات جدید بسیار مهیجی را برای چگونگی همکاری هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء ایجاد کند. از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء به طور هماهنگ در محاسبات معماری بیشتر استفاده شود.
با استفاده از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء در الگوی محاسبات، نه تنها دستیابی به نتایج بهتر برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی امکان پذیر است، بلکه بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر شبکه عصبی برای کارایی موثر در معماری نیز امکان‌پذیر خواهد بود. نیازی به گفتن نیست. ولی با توجه به اینکه اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی بخش مهمی از الگوی محاسباتی هستند، احتمال بیشتری وجود دارد که دستگاه‌های با تراشه‌های مبتنی بر ASIC و FPGA برای دستیابی به نتیجه بهتر کامل شوند.
بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟ | کاربردها و ویژگی‌ها
یادگیری بصورت خودکار ماشین
یکی از جالب‌ترین روندهای جدیدی که باید چشم انتظار آن باشیم، یادگیری خودکار ماشین است. در حالی که یادگیری ماشینی دامنه وسیعی است که به راحتی هنوز در مراحل نوپایی خود قرار دارد، معرفی machine learning خودکار نه تنها به توسعه دهندگان و تحلیل‌گران تجارت کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را که مبتنی بر روند آموزش معمول یا سنتی نیستند، معرفی کرده و توسعه دهند، بلکه این منجر به مدل‌هایی می‌شود که بسیار قدرتمندتر هستند و می‌توانند با سهولت فوق‌العاده‌ای با سناریوهای پیچیده فزاینده کنار بیایند.
با ارائه مقدار سفارشی‌سازی شده مورد نیاز، یادگیری ماشین بصورت خودکار یک محیط بسیار انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر را برای کاربران فراهم می‌کند که قطعاً به قابلیت حمل و نقل کمک می کند. حتی بیشتر، از آنجا که توسعه‌دهندگان دیگر مجبور نیستند با روند آموزش سنتی کنار بیایند، برای آنها این امکان وجود دارد که به جای اینکه در مشخصات فنی گردش کار گم شوند، روی مسئله خود تمرکز کنند. شکی نیست که یادگیری ماشینی نقشی اساسی در تحلیل داده ها در سال‌های آینده خواهد داشت.
اگر در زمینه داده‌ها حرفه‌ای نیستید جای نگرانی نیست، شما عقب نخواهید ماند. Answer Miner نه تنها برای کاربران پیشرفته بلکه برای کاربران مبتدی نیز یک ابزار عالی تجزیه و تحلیل در نظر گرفته است.
