机器学习市场规模年增两成

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图:特斯拉的车辆会透过无线连结、详尽的绘制地图,与从感应器中取得的资料来不断提升服务的质素

  大公财经10月19日报道(记者 李耀华)特斯拉在上周公布了最新的自动驾驶技术,引来广泛兴趣,但其实要注意的并非只是特斯拉为自动驾驶而开发的新系统Autopilot,而更应该着眼于这套系统背后的一大理念,即机器学习演算法(machine learning algorithms)。机器学习市场目前的市场规模已达数十亿美元,而每年增长率更已接近两成。

  在上周,特斯拉行政总裁穆克斯(Elon Musk)在公开最新自动驾驶系统Autopilot时表示,系统是建基于机器不断自动学习和改进,特斯拉的车辆将会透过无线连结、详尽的绘制地图,与从感应器中取得的资料来不断提升服务的质素。

  人工智能其中一种形式

  机器学习是电脑可以变成人工智能的一种途径,而这种技术本身就是人工智能的其中一种形式。虽然穆克斯在上周三曾经对人工智能提出了警示,但他所关注的只是有关利用人工智能达到邪恶的目的而已。

  正在开发这种辅助驾驶,甚至全面无人驾驶技术的公司,好像谷歌等,亦需要教导电脑如何利用数码感应系统,而非人类的感知来接管重要的或是全部的驾驶过程。为达到这个目的,这些公司在开始时一般都会透过大量数据进行演算法的培训。

  事实上,人工智能目前正协助人类雇员做出更好和更具效益的工作任务,和改善客户的关系。目前人工智能主要体现在机器学习方面,这方面的市场规模目前已达数10亿美元,而且更以每年两成的速度增长。

  从分析师变成策略师

  机器学习本身是泛指任何可以透过自身经验,而非依靠用家直接输入指令来学习的形式,其在未来将有多种不同的潜在用途,不单可以同时处理大量的资料,而且更可从处理的过程中发掘到新的见解。这对企业智能来说是个革命性发展,原因是本来需要数周完成的工作,现在只需一刻钟便办妥了。

  机器学习未来会变得日益先进,在最初阶段,其只会告诉人们业务发生了任何事,但现在却可以为业务发展提出策略性意见,本来只懂分析的机器,现在已变成了策略师。

  大数据结合机器学习

  不少公司目前亦依靠机器学习来建立,例如透过机器学习来协助电子贸易的公司了解每个客户的要求,然后为他们度身订造一套市场计划,以改善他们的留客能力。同样地,大数据公司DataRPM可让不同的组织自动发现在数据后隐藏着的某些习性。透过大数据结合机器学习的分析,这些公司能提供一些用传统方法可能永远无法得到的视野。

责任编辑:李岩

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