无需人工参与,机器学习系统可以处理它们收集的数据,以便在不到一秒的时间内做出决定。机器学习系统可以在几秒钟内破译以前可能需要花费数周时间才能进行人类分析和处理的内容。最终,机器学习程序的最终目标是最大程度地提高其预测的准确性,同时消除错误。
虽然机器学习是AI的组成部分,但深度学习可以看作是机器学习的子集。描述深度学习的最简单方法是,理想情况下,其功能类似于人脑的虚拟版本。深度学习与众不同的一个关键领域是它可以构建神经网络。与机器学习所提供的结果相比,这些神经网络通常会导致更准确的结果。深度学习还具有从非结构化数据中学习的能力。深度学习系统在吸收每轮新数据时,通过将其结果逐层构建在其系统上而闻名。与机器学习不同,因为深度学习可以利用他们的神经网络,这使他们能够做出越来越复杂的决策,而无需人工输入。
对于原始设备制造商而言,人工智能的未来就是现在。没有一家企业或行业不希望在某种程度上将人工智能功能融入其组织中。AI与机器学习和深度学习的快速整合正变得越来越普遍。根据GrandViewResearch的最新报告,到2025年,全球人工智能市场规模预计将达到3900亿美元。该市场预计将从2019年到2025年以46.2%的复合年增长率增长。正因如此,那些在人工智能、机器学习和深度学习领域“顺冰球而行”的原始设备制造商,最终将在这个呈指数增长的市场中获得不成比例的更大份额。
(文章来源:千家网)