机器学习（ML）是使计算机能够执行尚未明确要求执行的操作的过程。因此，ML在使有感觉的机器成为现实的过程中扮演着核心角色。随着机器人的问世，越来越多的人想知道机器人要比人类有多智能。如果您对机器学习：未来是什么样也有疑问，那么您来对地方了，请继续往下看吧。

 现状

ML通过引入一种使准系统能够从大型数据集中丰富其知识库，避免编程错误并避免逻辑问题的方式，使准系统的复杂性降低了。通过在主流应用程序中使用BigData框架，智能算法现在可以处理这个庞大的静态和动态数据存储库，并不断学习和提高其效率。

今年，机器学习专家从抽象和理论化转向了由机器学习和深度学习概念驱动的AI的业务应用。在实际应用中，机器学习已广泛应用于预防保健，医学，银行，金融，市场营销和媒体。

考虑到前五年的平稳发展，ML不会很快放慢速度。

 ML炒作

在ML的重大突破中，很多知名公司都在机器学习中取得了很好的成就。这种炒作的重点是算法和机器学习将在很长一段时间内成为技术界的中心焦点。机器学习中的需求供应缺口变得越来越严重，平台之战变得更加激烈。

 升级

在未来几年中，人工智能应用程序将比以往任何时候都更加普遍，并且人们将对其中的机器越来越满意。因此，所有服务提供商都需要认真升级其硬件（存储，备份，计算能力等）和软件（服务器，网络，ad-hoc网络等）功能。

就像GNU提供的并行处理能力使当前的AI成为可能和可行一样，计算能力需要进行认真的调整以适应即将到来的情况。技术人员的所有部门都将承受巨大压力，以进行增强和发明。

我们已经看到了机器学习在移动应用程序，图像识别系统，模式识别应用程序，过滤工具，机器人技术等方面的使用热潮。科学家们目前正在尝试开发一种可以按照人脑进行精确处理的工作机器。如果我们映射大脑的每个节点和神经网络并向其提供数据，则该系统应该能够像人的大脑一样处理数据。

这个概念称为认知计算。因此，认知计算系统将使用模式识别，自然语言处理，数据挖掘来自学人类的思维过程。这些系统最终目标是成为有感知力的AI机器，因此在未来几年中应该会引起很多关注。

 认知学习与深度学习：未来在哪里？

深度学习是用来帮助系统从无结构或无标签数据中学习的过程，而这些过程始终不受监督。然而，认知计算将使用结构良好分段数据进行训练和测试模型有情机，深度学习采用数据挖掘和数据处理技术，根据数据规模，数据更好的模型，并使其有用到其它机器。

它还使用神经网络，但结合庞大的物联网数据存储库，处理的规模和类型将其与认知学习区分开。它的主要应用将在后端系统中，这些系统将对市场营销，品牌推广做出更多贡献，并创建数据库供其他机器学习。

借助物联网，深度学习系统将创建一个数据挖掘，它将成为大多数智能系统的骨干。虽然认知计算系统将与受过深度学习的系统和IoT协同工作，以执行医疗保健，医学，科学研究和假设测试，自动驾驶汽车（自动化），视频输入中的唇读以及最终的感知等领域的主流任务计算机。

ML和AI这两个领域将吸引很多关注。现在，有感觉的机器可能牵强，但机器学习在医疗保健，云系统和市场营销中的重要性不可低估。

加大力度使医疗保健的所有常规部分自动化，例如测试样品中的污染物（病毒，细菌，其他异物），检测癌变，检查X射线并扫描确切问题（这可能会引起医生或医生的注意）将被制作。

到目前为止，美国，英国，欧洲等发达国家的一些医院都在采用AI选项。更多的机构和大学将在这一领域进行投资，需求将不断增加。

 包起来

在未来十年中，人工智能应用程序将比以往更加普遍，因此所有服务提供商都需要认真升级其硬件（存储，备份，计算能力等）和软件（服务器，网络，临时网络等）功能。

就像GNU提供的并行处理能力使当前的AI成为可能和可行一样，计算能力需要大大提高以适应即将到来的事物。技术人员的所有部门都将承受巨大的升级和发明压力。

通过上述介绍，机器学习：未来是什么样相信大家已经清楚了吧，想了解更多关于机器学习的信息，请继续关注。