Машинное обучение прешло долгий путь с момента создания программы Сэмюэля для игры в шашки в 1959 году. Эта революционная технология, позволяющая компьютерам учиться и адаптироваться, как люди, сейчас делает значительные прорывы в различных областях. От распознавания лиц и рекомендаций товаров до точности в финансовых вопросах и медицинской диагностики, машинное обучение меняет способ взаимодействия с технологиями и формирует будущее отраслей. По данным Grand View Research, достижения в области машинного обучения ожидается, что они окажут трансформационное воздействие на бизнес-процессы принятия решений и ценность для клиентов.
Более того, потенциал машинного обучения отражается в его прогнозируемой рыночной стоимости. Statista предсказывает, что отрасль машинного обучения может достигнуть ошеломительных $528,1 миллиарда до 2030 года, значительно превышая текущую стоимость в $204,3 миллиарда. Этот рост открывает значительные возможности для инвесторов, заинтересованных в акциях машинного обучения.
Одна из таких акций, которая покорила технологическую индустрию, — Advanced Micro Devices (AMD). Благодаря своим возможностям искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), AMD за последние несколько месяцев имел взрывной рост. Архитектура графического процессора RDNA 3 компании имеет улучшенные ускорители машинного обучения, которые превосходят технологию предыдущего поколения. Более того, растущий спрос на чипы ИИ привел к оптимистичным целевым ценам со стороны аналитиков с ожиданиями массовых продаж и потенциала для дальнейшего роста.
Еще одна акция, следящая за машинным обучением, — Palantir Technologies (PLTR). Palantir использует машинное обучение для разработки программ, которые помогают клиентам принимать более правильные решения и прогнозы. Компания заключила значительные контракты, такие как сделку на $250 миллионов с Министерством обороны США для проведения исследований по искусственному интеллекту и машинному обучению для армии США. С партнерствами, сфокусированными на здравоохранении, и впечатляющими финансовыми результатами Palantir продолжает демонстрировать свой потенциал и ценность в сфере машинного обучения.
Для инвесторов, которые ищут диверсифицированные возможности в области ИИ и машинного обучения, Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) предлагает интересную возможность. Этот ETF инвестирует в компании, которые получают выгоду от разработки и использования технологии ИИ, а также в компании, предоставляющие аппаратное обеспечение для анализа ИИ. По мере роста интереса к акциям ИИ и машинного обучения, ETF AIQ представляет собой многообещающий вариант инвестиций.
В заключение, машинное обучение революционизирует отрасли и создает новые возможности для инвесторов. С его потенциалом для преображения, прогнозируемым ростом рынка и успехами компаний, таких как AMD, Palantir и ETF AIQ, ясно, что машинное обучение готово сформировать будущее в глубоком смысле. По мере развития технологий, использование мощи машинного обучения может стать ключевой стратегией для инвесторов, стремящихся оставаться на шаг впереди в постоянно меняющемся мире инноваций.
Машинное обучение относится к использованию алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться и совершенствоваться на основе опыта, не требуя явного программирования. Оно позволяет компьютерам анализировать данные, распознавать шаблоны и делать прогнозы или решения.
Распознавание лиц — это технология, которая использует алгоритмы машинного обучения для идентификации и верификации людей на основе их лицевых черт.
Рекомендации товаров — это персонализированные предложения, предоставляемые алгоритмами машинного обучения на основе предыдущего поведения, предпочтений и шаблонов пользователя.
Финансовая точность относится к способности алгоритмов машинного обучения анализировать финансовые данные и делать точные прогнозы или решения, связанные с инвестициями, оценкой рисков и финансовым планированием.
Медицинская диагностика включает использование алгоритмов машинного обучения для анализа медицинских данных, таких как симптомы, результаты тестов и история пациента, для выполнения точных диагнозов или прогнозов, связанных с заболеваниями или состояниями.
Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль компьютерных наук, ориентированная на создание интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют международного интеллекта.
Графические процессоры (GPUs) — это специализированные электронные схемы, предназначенные для быстрой манипуляции и изменения памяти с целью ускорения создания изображений в буфере кадра для вывода на дисплей.
Palantir Technologies (PLTR) — это компания, которая использует машинное обучение для разработки программ, которые помогают клиентам принимать более правильные решения и прогнозы. У них есть контракты с государственными органами и партнерства в различных отраслях.
Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) — это паевой фонд, который инвестирует в компании, получающие выгоду от разработки и использования технологии ИИ, а также в компании, предоставляющие аппаратное обеспечение для анализа ИИ.
Для получения дополнительной информации о машинном обучении и его применении вы можете посетить: IBM Machine Learning
Чтобы узнать больше о тенденциях на рынке и инвестиционных возможностях в отрасли машинного обучения, вы можете изучить: Reuters Machine Learning News
[вставить ссылку на видео]
Формирование будущего состоит в принятии машинного обучения
The source of the article is from the blog agogs.sk