摘要：当人们谈论机器学习的进展时，研究人员已经走过了漫长的道路。但未来会怎样？在此将讨论一些人们应该关注的事情。

     当人们谈论机器学习的进展时，研究人员已经走过了漫长的道路。但未来会怎样？在此将讨论一些人们应该关注的事情。
　　
　　机器学习的主要目标是创造一个人类拥有的大脑。它依赖于学习模式的原理，或者类似于从经验经验中获得知识，从而得出类似的新结果。它涉及计算机科学、函数逼近、统计学、控制理论、优化、计算理论、决策理论和实验等多个研究领域。
　　
　　在其中一项研究中发现，到2020年，几乎约57％的买家将依赖于可以预测其购买性质的公司或者他们可能想到的下一步购买的公司。称之为消费者正在等待的预言，这里是人工智能被引入的地方，以保持企业的客户份额。
　　
　　机器学习技术到底有多远？
　　
　　当人们谈论机器学习的进展时，研究人员已经走过了漫长的道路。许多不同的开台平台已进入前沿，如深度学习、对抗性学习、强化学习、双重学习、分布式学习、转移学习和元学习。最重要的是，深刻的学习在许多国家看到了曙光。全世界都在关注深度学习，原因有很多，其中包括：
　　
　　（1）基于多层非线性神经网络。
　　
　　（2）它具有从原始数据中学习的能力
　　
　　（3）可以提取不同层次的抽象特征，以产生回归，排序或分类等结果。
　　
　　（4）在计算机视觉、自然语言和处理方面取得了突破性进展，在某种程度上也超过了人类的水平。
　　
　　（5）机器学习之所以能够做到这一切，是因为大数据、大计算和大模型。
　　
　　现在的问题是机器学习的未来是什么，人们必须了解哪些问题？以下是其中的五个，它们可以为机器学习的未来带来一些突破性的创新。
　　
　　1.无监督的改进算法
　　
　　在一种有趣的预测方法中，构建了无监督算法，在只有输入数据可用的情况下从数据集中提取输入。机器学习的这种进步只会导致更好、更快和更准确的预测。
　　
　　2.个性化得到加强
　　
　　该算法用于向用户提出自动建议，并影响或诱使他们提出某些行动。这种智能算法合成数据中的信息并得出结论，就像用户的兴趣一样。它能够推断出用户的浏览活动，并发现用户似乎对购买某些商品感兴趣。将这些数据转化为报价将带来巨大的成功。
　　
　　3.量子计算的适应性
　　
　　这一设想是将量子计算机集成到机器学习中，这将导致更快的数据处理，并加速合成信息和洞察的可能性。
　　
　　4.认知服务的临时版本
　　
　　这为我们的应用程序提供了“感觉”。随着每一天的到来，这项技术都在不断进步，开发出可以听、说、看的智能应用。认知带有一组SDK、服务和API，允许开发人员在他们的应用程序中包含智能功能。
　　
　　未来将让应用程序用任何感觉说话、看、听，甚至推理。似乎是这个过程中的伴侣。
　　
　　5.机器人时代
　　
　　自从第一个机器人进入人们的生活以来，已经走了很长的路。机器学习越来越复杂，这将帮助开发人员实现更大规模的任务和任务的自动化。
　　
　　它将使机器人比以前看得更好，比现在学习效率更高。他们完成的任务将更有希望。
　　
　　在人工智能领域有一个非盈利组织，被称为开放人工智能，目的是发展和促进友好的人工智能，这将会造福人类吗？他们利用机器学习来解决气候变化等问题，或者在短时间内向世界传授知识并治愈疾病。他们正在取得成功，为什么不采用呢？
　　
　　结论
　　
　　机器学习在视觉上有一些美好的未来。可以做很多事情，并且付出了许多努力，以达到知识将成为每个人的唯一幸存者的程度。不可能这个词可能植根于我们的文明。上述5个预测只是冰山一角。
　　
　　我们将为迎接未来伸开双臂，这将是一个拥有无限想象能力的荣耀世界。
　　
　　编辑：Harris