Машинне навчання пройшло довгий шлях з часу свого зародження в 1959 році зі створенням програми Samuel для гри в шашки. Ця революційна технологія, яка дозволяє комп’ютерам навчатися і адаптуватися, як люди, зараз зробила значні кроки в різних сферах. Від розпізнавання обличчя та рекомендацій товарів до фінансової точності та медичних діагнозів, машинне навчання змінює спосіб взаємодії з технологією та формує майбутнє галузей. Згідно з дослідженням Grand View Research, передовість в машинному навчанні очікують перетворення в бізнесі, процеси прийняття рішень та цінність клієнта.
Більше того, потенціал машинного навчання відображається в його прогнозованій ринковій вартості. Statista передбачає, що до 2030 року галузь машинного навчання може досягнути вражаючу суму в $528,1 млрд, що становить значне зростання порівняно з поточною вартістю в $204,3 млрд. Цей ріст відкриває значні можливості для інвесторів, які зацікавлені в акціях машинного навчання.
Одна з таких акцій, яка привертає увагу в галузі технологій, – Advanced Micro Devices (AMD). Завдяки штучному інтелекту (AI) та машинному навчанню (ML), у компанії AMD помітно зросли обсяги продажів протягом останніх місяців. Архітектура RDNA 3 GPU компанії має оновлені прискорювачі машинного навчання, які перевершують технологію попереднього покоління. Більше того, зростаючий попит на чіпи штучного інтелекту призвів до бикових цінових прогнозів аналітиків, з очікуваннями масштабних продажів та потенціалом подальшого зростання.
Інша акція, пов’язана з машинним навчанням, яку варто відстежувати, – Palantir Technologies (PLTR). Palantir використовує машинне навчання для розробки програм, які допомагають клієнтам приймати кращі рішення та прогнози. Компанія уклала значні контракти, наприклад, угоду на $250 млн з Міністерством оборони США щодо проведення досліджень зі штучного інтелекту/машинного навчання для Армії США. З партнерствами, спрямованими на охорону здоров’я, та вражаючими фінансовими результатами, Palantir продовжує демонструвати свій потенціал та цінність у галузі машинного навчання.
Для інвесторів, які шукають диверсифіковані можливості у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) пропонує привабливі можливості. Цей ETF інвестує в компанії, які отримують користь від розвитку та використання технології штучного інтелекту, а також у компанії, що надають апаратне забезпечення для аналізу штучного інтелекту. Зі зростанням інтересу до акцій штучного інтелекту та машинного навчання, ETF AIQ є перспективним варіантом інвестицій.
Висновок полягає в тому, що машинне навчання революціонізує галузі та створює нові можливості для інвесторів. З його перетворюючим потенціалом, прогнозованим ростом ринку та успішними історіями компаній, таких як AMD, Palantir та ETF AIQ, є очевидно, що машинне навчання готується сформувати майбутнє у глибокій мірі. Подальше прийняття потужностей машинного навчання може бути ключовою стратегією для інвесторів, які бажають бути передовими в постійно змінному ландшафті інновацій.
Машинне навчання відноситься до використання алгоритмів та статистичних моделей для навчання комп’ютерів та їх поліпшення базуючись на досвіді без явного програмування. Воно дозволяє комп’ютерам аналізувати дані, розпізнавати патерни та робити прогнози або приймати рішення.
Розпізнавання обличчя – це технологія, яка використовує алгоритми машинного навчання для ідентифікації та верифікації осіб на основі їх обличчя.
Рекомендації щодо товарів – це персоналізовані пропозиції, надані алгоритмами машинного навчання на основі минулої поведінки, вподобань та патернів користувача.
Фінансова точність – це здатність алгоритмів машинного навчання аналізувати фінансові дані та робити точні прогнози або рішення, пов’язані з інвестиціями, оцінкою ризиків та фінансовим плануванням.
Медичні діагнози передбачають використання алгоритмів машинного навчання для аналізу медичних даних, таких як симптоми, результати тестів та історія пацієнта, для точних діагнозів або прогнозування хвороб чи станів.
Штучний інтелект (AI) є галуззю комп’ютерних наук, що фокусується на створенні інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, що зазвичай потребують людського інтелекту.
GPU (графічні обчислювальні пристрої) – це спеціалізовані електронні пристрої, розроблені для швидкого зміщення та зміни пам’яті для прискорення створення зображень в буфері кадрів для відображення на дисплеї.
Palantir Technologies (PLTR) – це компанія, яка використовує машинне навчання для розробки програм, які допомагають клієнтам приймати кращі рішення та прогнози. У них є контракти з урядовими агентствами та партнерства в різних галузях.
Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) – це біржовий фонд, що інвестує в компанії, які отримують користь від розвитку та використання технології штучного інтелекту, а також компанії, що надають апаратне забезпечення для аналізу штучного інтелекту.
Для отримання додаткової інформації про машинне навчання та його застосування ви можете відвідати: IBM Machine Learning.
Щоб дізнатися більше про ринкові тенденції та інвестиційні можливості в галузі машинного навчання, ви можете ознайомитися з: Reuters Machine Learning News.
The source of the article is from the blog be3.sk