Крупные технологические компании активно переориентировались на ИИ и машинное обучение: Google теперь «сначала ИИ», у Uber ML течет по его венам, а внутренние исследовательские лаборатории ИИ продолжают появляться.

Они вкладывают ресурсы и внимание, чтобы убедить мир в том, что революция машинного интеллекта грядет прямо сейчас. В частности, они рекламируют глубокое обучение как прорыв в этой трансформации и в новых беспилотных автомобилях, виртуальных помощниках и многом другом.

Несмотря на эту шумиху вокруг современного уровня техники, состояние практики менее футуристично.

Инженеры-программисты и специалисты по данным, работающие с машинным обучением, до сих пор используют многие из тех же алгоритмов и инженерных инструментов, что и много лет назад.

Разработка машинного обучения происходит в три этапа: обработка данных, построение модели, развертывание и мониторинг. В середине у нас есть мясо конвейера, модель, которая представляет собой алгоритм машинного обучения, который учится предсказывать заданные входные данные.

Именно в этой модели будет жить «глубокое обучение». Глубокое обучение — это подкатегория алгоритмов машинного обучения, которые используют многоуровневые нейронные сети для изучения сложных взаимосвязей между входными и выходными данными. Чем больше слоев в нейронной сети, тем большую сложность она может зафиксировать.

Исследователи разработали план из 10 пунктов для организаций, которые хотят подготовиться к искусственному интеллекту:

1. Примите идею о том, что машинный интеллект будет иметь значение для вашей организации.

2. Определите, какие формы могут быть наиболее важными для вашей фирмы.

3. Ознакомьтесь с актуальными стартапами и разработками.

4. Поймите, какими подразделениями вашей фирмы можно безопасно управлять с помощью алгоритмов.

5. Определите, какие внутренние и внешние наборы данных обладают наибольшим потенциалом.

6. Оцените степень автоматизации ключевого профессионального опыта вашей фирмы.

7. Попробуйте глубокое обучение, нейронные вычисления и другие технологии.

8. Сопоставьте соответствующие услуги и технологии MI с цепочкой создания стоимости вашей фирмы.

9. Подготовьте специалистов по машинному интеллекту в своей организации.

10. Включите искусственный интеллект в свое стратегическое планирование.

Контент предоставлен: http://www.zdnet.com/article/three-reasons-why-ai-is-taking-off-right-now-and-what-you-need-to-do-about -it/, https://techcrunch.com/2017/08/08/the-evolution-of-machine-learning/