Обучение машин использует квантовые компьютеры для анализа данных и выявления закономерностей, что делает их более эффективными и точными. Это открывает новые возможности для автоматизации и ведения бизнеса в будущем.
Вы знаете, что такое машинное обучение? Это вычислительная система, которая может принимать данные, анализировать их и выявлять закономерности и тенденции. Являясь подмножеством искусственного интеллекта (ИИ), машинное обучение (МЛ) генерирует алгоритмы на основе набора образцов данных и затем предоставляет прогнозы, не будучи специально запрограммированными на это. Более того, эти алгоритмы изменяются и адаптируются по мере поступления новых данных или изменения условий.
Сегодня это автономное обучение находится в центре внимания предприятий. Оно все чаще используется для принятия важных решений и автоматизации процессов. Хотя МЛ тесно связано со статистическим анализом и добычей данных - и часто имеются перекрестные связи между этими дисциплинами, МЛ выделяется возможностью выявлять закономерности, тенденции и свойства, которые в противном случае останутся незамеченными или недоступными. Обычно МЛ сконцентрировано на известных знаниях и способах их более эффективного использования.
Как выбрать лучшее программное обеспечение для машинного обучения? Несмотря на то что возможно создать индивидуально разработанную систему МЛ, большинство организаций полагаются на специализированную платформу машинного обучения от поставщика данных или аналитических данных. Лучше всего оценить потребности вашей организации, включая тип МЛ, который вам требуется. Это включает определение того, какими классическими методами или глубоким обучением будет пользоваться ваша организация, какие языки программирования потребуются, и какие аппаратные, программные и облачные сервисы необходимы для эффективного развертывания и масштабирования модели.
