機器學習（ML）是使計算機能夠執行尚未明確要求執行的操作的過程。因此，ML在使有感覺的機器成為現實的過程中扮演著核心角色。隨著機器人的問世，越來越多的人想知道機器人要比人類有多智能。如果您對機器學習：未來是什么樣也有疑問，那么您來對地方了，請繼續往下看吧。

現狀

ML通過引入一種使準系統能夠從大型數據集中豐富其知識庫，避免編程錯誤并避免邏輯問題的方式，使準系統的復雜性降低了。通過在主流應用程序中使用BigData框架，智能算法現在可以處理這個龐大的靜態和動態數據存儲庫，并不斷學習和提高其效率。

今年，機器學習專家從抽象和理論化轉向了由機器學習和深度學習概念驅動的AI的業務應用。在實際應用中，機器學習已廣泛應用于預防保健，醫學，銀行，金融，市場營銷和媒體。

考慮到前五年的平穩發展，ML不會很快放慢速度。

　　ML炒作

在ML的重大突破中，很多知名公司都在機器學習中取得了很好的成就。這種炒作的重點是算法和機器學習將在很長一段時間內成為技術界的中心焦點。機器學習中的需求供應缺口變得越來越嚴重，平臺之戰變得更加激烈。

　　升級

在未來幾年中，人工智能應用程序將比以往任何時候都更加普遍，并且人們將對其中的機器越來越滿意。因此，所有服務提供商都需要認真升級其硬件（存儲，備份，計算能力等）和軟件（服務器，網絡，ad-hoc網絡等）功能。

就像GNU提供的并行處理能力使當前的AI成為可能和可行一樣，計算能力需要進行認真的調整以適應即將到來的情況。技術人員的所有部門都將承受巨大壓力，以進行增強和發明。

我們已經看到了機器學習在移動應用程序，圖像識別系統，模式識別應用程序，過濾工具，機器人技術等方面的使用熱潮。科學家們目前正在嘗試開發一種可以按照人腦進行精確處理的工作機器。如果我們映射大腦的每個節點和神經網絡并向其提供數據，則該系統應該能夠像人的大腦一樣處理數據。

這個概念稱為認知計算。因此，認知計算系統將使用模式識別，自然語言處理，數據挖掘來自學人類的思維過程。這些系統最終目標是成為有感知力的AI機器，因此在未來幾年中應該會引起很多關注。

　　認知學習與深度學習：未來在哪里？

深度學習是用來幫助系統從無結構或無標簽數據中學習的過程，而這些過程始終不受監督。然而，認知計算將使用結構良好分段數據進行訓練和測試模型有情機，深度學習采用數據挖掘和數據處理技術，根據數據規模，數據更好的模型，并使其有用到其它機器。

它還使用神經網絡，但結合龐大的物聯網數據存儲庫，處理的規模和類型將其與認知學習區分開。它的主要應用將在后端系統中，這些系統將對市場營銷，品牌推廣做出更多貢獻，并創建數據庫供其他機器學習。

借助物聯網，深度學習系統將創建一個數據挖掘，它將成為大多數智能系統的骨干。雖然認知計算系統將與受過深度學習的系統和IoT協同工作，以執行醫療保健，醫學，科學研究和假設測試，自動駕駛汽車（自動化），視頻輸入中的唇讀以及最終的感知等領域的主流任務計算機。

ML和AI這兩個領域將吸引很多關注。現在，有感覺的機器可能牽強，但機器學習在醫療保健，云系統和市場營銷中的重要性不可低估。

加大力度使醫療保健的所有常規部分自動化，例如測試樣品中的污染物（病毒，細菌，其他異物），檢測癌變，檢查X射線并掃描確切問題（這可能會引起醫生或醫生的注意）將被制作。

到目前為止，美國，英國，歐洲等發達國家的一些醫院都在采用AI選項。更多的機構和大學將在這一領域進行投資，需求將不斷增加。

包起來

在未來十年中，人工智能應用程序將比以往更加普遍，因此所有服務提供商都需要認真升級其硬件（存儲，備份，計算能力等）和軟件（服務器，網絡，臨時網絡等）功能。

就像GNU提供的并行處理能力使當前的AI成為可能和可行一樣，計算能力需要大大提高以適應即將到來的事物。技術人員的所有部門都將承受巨大的升級和發明壓力。

通過上述介紹，機器學習：未來是什么樣相信大家已經清楚了吧，想了解更多關于機器學習的信息，請繼續關注中培偉業。