in

Технические инновации, от которых мы в восторге

Поскольку технологии продолжают масштабироваться быстрыми темпами, разумным прогнозом является прогнозирование будущего технологических инноваций.

Имея в распоряжении новые данные и маловероятный технологический регресс, легко представить, что может ожидать нас в следующем году.

От потенциала алгоритмов машинного обучения до новых принципов, которые агрегируют обучающие данные для управления поведением покупателей и продавцов, во многих технических дисциплинах вскоре произойдет больший скачок, чем раньше.

Преобразование IPv4 в IPv6

В настоящее время, если данные об интернет-номерах являются подходящим набором данных, IPv4 все еще держится прочно. Большинство IP-адресов основаны на адресной модели IPv4. Однако, поскольку блоки адресов IPv4 заканчиваются из-за их нехватки, новый претендент должен занять адресное пространство IPv4.

Вполне вероятно, что в следующем году модель IP будет масштабироваться с IPv4 до IPv6.

Хотя по-прежнему возможно покупать IPv4-адреса у надежных продавцов, вы, как покупатель, должны осознавать необходимость в новых IP-адресах. Похоже, что многие брокеры и продавцы, вероятно, начнут предлагать компоненты преобразования адресов IPv4 для переноса установленных блоков IPv4 на их современные аналоги. Только время покажет, насколько гладким будет процесс передачи класса.

Расширенное машинное обучение

Если вы читали отчет Gartner MQ Master Data Management, возможно, вы сталкивались с термином “машинное обучение”. Хотя машинное обучение не является новой концепцией, оно еще не достигло своего апогея. Итак, что же такое машинное обучение? Машинное обучение использует алгоритмы и статистику для анализа больших объемов данных и получения информации о конкретных точках данных.

Машинное обучение и большие данные включают в себя широкий спектр факторов. Набор данных или точка данных может включать числа, объекты, входные данные и клики. Машинное обучение способно определять класс набора данных во время интеллектуального анализа данных и использовать это для поиска конкретных задач и шаблонов.

Это лучший способ более эффективно обрабатывать большой объем данных или даже небольшой объем помеченных данных.

Концепция глубокого обучения основана на машинном обучении. Там, где машинное обучение позволяет получить представление о большом количестве входных данных и формировать точные прогнозы на основе шаблонов, глубокое обучение делает еще один шаг вперед.

Глубокое обучение позволяет находить невероятно мелкие закономерности даже в немаркированных данных. В модели машинного обучения это также называется глубокой нейронной сетью.

Это называется глубокой нейронной сетью, потому что в ней много разных уровней и кластеров. Существуют также такие концепции, как обучение без учителя, обучение с подкреплением и контролируемое обучение, которые влияют на эти компьютерные системы и модели прогнозной аналитики.

Искусственный интеллект

Подобно нейронным сетям и алгоритмам глубокого обучения, алгоритмы искусственного интеллекта существуют уже довольно давно. Однако разумный прогноз заключается в том, что использование ИИ продолжит расти.

Внедрение базы данных с искусственным интеллектом, такой как чат-бот, может значительно повлиять на объем данных, которые может обрабатывать бизнес, и может устранить некоторые недостатки процесса. В последние годы искусственный интеллект применяется даже для определения медицинского диагноза.

Искусственный интеллект может решать сложные задачи, преодолевать предубеждения и даже обеспечивать поддержку протоколов компьютерного зрения, таких как распознавание речи на естественном языке. В зависимости от того, как он используется кандидатом, искусственный интеллект может даже помогать специалистам по обработке данных с деревьями решений и другими общими задачами с маркировкой данных.

Технология созрела для дальнейшего применения и невероятно привлекательна для потенциальных покупателей. Каждая отрасль искусственного интеллекта обладает потенциалом для ключевых изменений на различных рынках.

Когда вы комбинируете эти различные технологии, никто не знает, как они могут быть применены. Благодаря переходу брокеров IPv4 на IPv6-адреса и повторяющимся нейронным сетям в рамках модели глубокого обучения потенциал технологических инноваций для продолжения тенденции к разрушению отрасли огромен.


Автор истории Шан Ге @shan-ge.

What do you think?

Начинающий

Written by Жендос

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

GIPHY App Key not set. Please check settings