«Хрустальный шар» машинного обучения
Раньше главной сложностью для организаций, в которых хотели бы пользоваться технологиями машинного обучения и когнитивных вычислений, была необходимость нанимать ученых по данным с обширным опытом подготовки информации для алгоритмов искусственного интеллекта. Но в последние годы благодаря развитию публичных облаков ситуация стала меняться. Сегодня облачные платформы машинного обучения появились у Amazon Web Services, Google, Microsoft и IBM. В результате барьеры доступа существенно снизились, программистам стало гораздо проще пользоваться технологиями искусственного интеллекта в разрабатываемых приложениях.
Говоря упрощенно, машинное обучение – это прогнозирование будущего на основании закономерностей, обнаруженных в имеющихся данных. Шире всего этот метод применяется для распознавания аномалий в целях защиты от мошенничества, а также для прогнозирования прибылей, текучки покупателей и т. п. Обучив платформу Watson, в IBM обеспечили возможность создавать на ее основе «умные» чатботы для взаимодействия с клиентами и оказания помощи врачам в принятии диагностических решений.
Но пока что освоение машинного обучения находится на раннем этапе: инструментами такого рода пользуются только 8% предприятий, участвовавших в недавнем исследовании Deloitte. Но в Allied Market Research прогнозируют, что среднегодовой рост рынка машинного обучения будет составлять 33% и к 2020 году его объем достигнет 13,7 млрд долл.
Практика алгоритмического разбора данных, выявления закономерностей и принятия решений набирает обороты, отмечают в 451 Research. Рынок начал развиваться благодаря интересу потребителей к платформам вроде Apple Siri и Amazon Echo, но предприятия воспринимают новшество медленнее из-за недостатка осведомленности и отсутствия интеграции новых систем с существующими корпоративными платформами. Со временем, однако, искусственный интеллект сможет стать фундаментом всей аналитической экосистемы предприятия, уверены в 451 Research.
– Network World staff. 5 enterprise technologies that will shake things up in 2017. Network World. December 19, 2016
