智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號(hào)
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
品牌
其他品牌
【中國(guó)智能制造網(wǎng) 智造快訊】如今，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)真正成為商業(yè)詞匯中的重要組成部分，并為眾多企業(yè)帶來了廣泛且可觀的潛在發(fā)展空間。2017年，在經(jīng)歷了此前的一系列本可避免的挫折之后，我們預(yù)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)將終開始向正確的方向推進(jìn)。
2017年機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展10大發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)
“分析時(shí)代”目前仍處于起步階段，它為我們帶來眾多值得期待且為之興奮的構(gòu)想與承諾。在今天的文章中，BigML公司副總裁Atakan Cetinsoy將披露2017年中他眼中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及相關(guān)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)。
每一年結(jié)束時(shí)，技術(shù)專家們總會(huì)著眼于新的十二個(gè)月，思考其熟知的技術(shù)方案將在下一階段迎來怎樣的變化趨勢(shì)。在BigML公司，我們結(jié)合2016年中機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展與演變，嘗試解析其在新一年內(nèi)的未來前景。
首先需要強(qiáng)調(diào)的是，企業(yè)需要吹散圍繞在機(jī)器學(xué)習(xí)概念周遭的炒作迷霧，探索將其切實(shí)引入自身業(yè)務(wù)體系的有效途徑。更具體地講，企業(yè)需要通過嚴(yán)謹(jǐn)決策立足內(nèi)部環(huán)境選定平臺(tái)，并逐步建立規(guī)模較小且易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，從而嘗試?yán)米杂袛?shù)據(jù)集。隨著時(shí)間推移，此類增量型項(xiàng)目將帶來積極的反饋，并終實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化，甚至幫助敏捷性機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)徹底改變其所在行業(yè)的運(yùn)營(yíng)常態(tài)。
按照慣例，我們首先回顧機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用層面的發(fā)展歷程：
機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)形成一種不可逆轉(zhuǎn)的歷史性趨勢(shì)，我們需要立足于此考量如何進(jìn)行跨部門日常事務(wù)處理并將自身業(yè)務(wù)與市場(chǎng)整體經(jīng)濟(jì)狀況加以結(jié)合。
在36年的發(fā)展歷程中，眾多企業(yè)一直在努力消化、采用并從機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步與相關(guān)佳實(shí)踐中獲益。然而，鮮有企業(yè)能夠真正將其轉(zhuǎn)化為自身業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。
出現(xiàn)了一大批所謂“新晉專家”，他們只讀過幾本相關(guān)書籍或者參加了幾堂網(wǎng)絡(luò)課程，就開始堂而皇之地借助廉價(jià)資本“改變”世界。與此同時(shí)，眾多科技企業(yè)則在盡可能“招募”真正了解機(jī)器學(xué)習(xí)技能的人才，希望借此為蓬勃發(fā)展的AI經(jīng)濟(jì)儲(chǔ)備能量。
另外，相當(dāng)一部分立足機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域誕生的初創(chuàng)企業(yè)則胸懷“獨(dú)角獸”雄心踏上征程，然而必須承認(rèn)，他們自認(rèn)為能夠利用神奇的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的通用型、低成本、可擴(kuò)展解決方案往往只是種一廂情愿。
2017年，在經(jīng)歷了此前的一系列本可避免的挫折之后，我們預(yù)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)將終開始向正確的方向推進(jìn)。
在開始討論具體預(yù)測(cè)之前，還需要強(qiáng)調(diào)點(diǎn)：2016年是極為重要的一年，因?yàn)樵谶@一年中具價(jià)值的五家企業(yè)地全部由科技企業(yè)充當(dāng)。這五家公司皆擁有幾項(xiàng)共通性特征，其中包括大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)文化以及建立在分析模式之上的新型增值服務(wù)經(jīng)濟(jì)思路。
更重要的是，這些企業(yè)一直在宣傳其理念與意圖，并將機(jī)器學(xué)習(xí)視為其未來進(jìn)化的重要支點(diǎn)。隨著優(yōu)步及Airbnb等獨(dú)角獸企業(yè)的加入，科技行業(yè)在世界經(jīng)濟(jì)中的主導(dǎo)地位很可能在未來幾年中繼續(xù)保持，而這也將受到世界經(jīng)濟(jì)大規(guī)模數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的強(qiáng)勢(shì)推動(dòng)。
不過，這又提出了一個(gè)可能決定數(shù)萬億美元走向的新問題：傳統(tǒng)企業(yè)(例如掌握著大量數(shù)據(jù)的非技術(shù)企業(yè)以及由大型企業(yè)部分解散并轉(zhuǎn)化而成的小型技術(shù)廠商)該如何適應(yīng)并成為這一新興價(jià)值鏈中的組成部分?它們又該如何在生存之余，在新的時(shí)代下茁壯成長(zhǎng)?
就目前來看，相當(dāng)一部分企業(yè)都堅(jiān)持以僵化且經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)性思路理解商業(yè)智能系統(tǒng)、繼續(xù)采用陳舊的工作站類傳統(tǒng)基礎(chǔ)、利用簡(jiǎn)單的回歸模式統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，這意味著其無法捕捉到現(xiàn)實(shí)生活中反映出的具體趨勢(shì)，更遑論準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用例的復(fù)雜性。
與此同時(shí)，這些企業(yè)面對(duì)著大量專有數(shù)據(jù)得不到充分利用的困境。根據(jù)麥肯錫研究院發(fā)布的《分析時(shí)代：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型世界下的競(jìng)爭(zhēng)》報(bào)告所言，其曾在2011年報(bào)告中提到的現(xiàn)代分析技術(shù)至今僅實(shí)現(xiàn)了不足30%，這還不算過去五年來涌現(xiàn)的各種新型技術(shù)方案。
更糟糕的是，各行業(yè)間的數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)出嚴(yán)重的失衡現(xiàn)象(著眼于美國(guó)，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的數(shù)字化技術(shù)采納度低至10%，而智能手機(jī)領(lǐng)域則高達(dá)60%)，這意味著已經(jīng)出現(xiàn)了的分析能力與競(jìng)爭(zhēng)水平分化態(tài)勢(shì)。
盡管實(shí)際情況還達(dá)不到各大供應(yīng)商及研究企業(yè)的宣傳水平(例如‘認(rèn)知計(jì)算’、‘機(jī)器智能’甚至是‘智能機(jī)器’等炒作性概念)，但機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)真正成為商業(yè)詞匯中的重要組成部分，并為眾多企業(yè)帶來了廣泛且可觀的潛在發(fā)展空間。這種巨大的機(jī)遇意味著將有更多傳統(tǒng)及初創(chuàng)企業(yè)在2017年開始自己的機(jī)器學(xué)習(xí)探索之旅。睿智的企業(yè)會(huì)努力從失敗案例中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并利用新型技術(shù)成果擴(kuò)大自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然而考慮到人類在面對(duì)新興事物時(shí)表現(xiàn)出的一貫愚蠢與保守態(tài)度，我們將以較為悲觀的態(tài)度探討以下十項(xiàng)發(fā)展趨勢(shì)：
預(yù)測(cè)一：機(jī)器學(xué)習(xí)將成為實(shí)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”的重要途徑
大數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)中的種種教訓(xùn)還將反復(fù)重演，而技術(shù)專家們也將從中意識(shí)到只有將多種具備實(shí)用性的“大數(shù)據(jù)”解決方案加以結(jié)合方能實(shí)際其既定目標(biāo)。
總體而言，“大數(shù)據(jù)”代表的是能夠昭示未來的數(shù)據(jù)，就這么簡(jiǎn)單。Gartner公司近已經(jīng)在其炒作周期報(bào)告中將“大數(shù)據(jù)”條目剔除，這意味著其已經(jīng)正式步入實(shí)施階段。這一切都將高度強(qiáng)調(diào)分析能力的重要意義，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)在引導(dǎo)客戶利用智能化應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)項(xiàng)目中扮演的重要角色。另外，以往飽受詬病的樣本分析方案將成為一類重要工具，幫助企業(yè)探索出此類應(yīng)用場(chǎng)景下的新型預(yù)測(cè)性用例。
預(yù)測(cè)二：風(fēng)險(xiǎn)投資公司仍將積極為基于算法的初創(chuàng)企業(yè)提供資助
風(fēng)險(xiǎn)投資公司仍將繼續(xù)處于摸索與學(xué)習(xí)狀態(tài)，且整個(gè)學(xué)習(xí)過程相緩慢而艱難。風(fēng)投將繼續(xù)為具備亮相學(xué)術(shù)沉淀的算法類初創(chuàng)企業(yè)提供資助，而無視由其帶來的種種誤導(dǎo)性甚至幻想性言論。例如將機(jī)器學(xué)習(xí)作為深度學(xué)習(xí)的代名詞，而完全無視機(jī)器學(xué)習(xí)算法與機(jī)器學(xué)習(xí)模型乃至模型訓(xùn)練與已訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)結(jié)果之間的巨大差別。對(duì)于相關(guān)學(xué)科的深入理解將作為一項(xiàng)歷史性難題存在，且整體投資行業(yè)對(duì)此的重視程度依然不夠。不過值得肯定的是，已經(jīng)有一小部分風(fēng)投類企業(yè)開始意識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展所將帶來的巨大發(fā)展平臺(tái)。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號(hào)
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號(hào)
