Il existe différentes raisons pour lesquelles les gens parlent du « point de basculement » de l’apprentissage automatique et de la manière dont ce type de technologie s’appliquera aux applications futures.
Premièrement, alors que la communauté mondiale a eu le temps d’en apprendre davantage sur l’apprentissage automatique, nous constatons que la technologie actuelle en matière de réseaux neuronaux et divers types de développement d’algorithmes soutiennent l’idée clé selon laquelle les machines peuvent être autodidactes ou « apprendre » au fil du temps.
Il y a quelques années, en revanche, l’apprentissage automatique était encore tout nouveau. Beaucoup de gens ne savaient pas ce que cela signifiait et les candidatures étaient rares.
Aujourd'hui, avec des processus plus développés pour créer des programmes d'apprentissage automatique, regrouper les données pour la formation et les tests et, surtout, appliquer des idées conceptuelles à l'entreprise, il y a un changement bien plus radical vers l'apprentissage automatique et les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle associés qu'il n'y en avait quelques-uns. il y a des années.
D’une certaine manière, l’évolution vers l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle est similaire au changement radical que les entreprises ont connu au cours des deux dernières décennies, alors que le cloud computing a modernisé le stockage des données et l’utilisation d’Internet.
Des phénomènes et des tendances tels que le cloud computing et l’Internet des objets ont profondément révolutionné les réseaux. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle font désormais des choses très profondes avec notre conception de la façon dont la technologie s’applique à une base de connaissances. Les experts pourraient souligner d'autres facteurs spécifiques liés aux progrès du ML : par exemple, de meilleures stratégies permettant aux programmes de ML de converger, de meilleures configurations pour les pipelines afin de fournir des fonctionnalités de ML pour des cas d'utilisation spécifiques, et un champ plus large de talents créés par les écoles et la formation technique. établissements.
Sur un autre point connexe, un autre moteur de ce point de basculement avec l’apprentissage automatique est l’évolution du matériel. Étant donné que les technologies d’apprentissage automatique ont tendance à nécessiter certains types de puissance de traitement, les puces et les microprocesseurs les plus modernes ont été conçus pour y répondre. L’informatique quantique est également apparue comme une solution aux problèmes liés au Big Data liés à certains types d’efforts d’apprentissage automatique.