Strojno učenje je že prešlo dolgo pot od svoje ustanovitve leta 1959 z ustvarjanjem programa Samuel za igranje Človek ne jezi se. Ta revolucionarna tehnologija, ki omogoča računalnikom, da se učijo in prilagajajo kot ljudje, zdaj naredi pomembne korake na različnih področjih. Od prepoznavanja obrazov in priporočil izdelkov do finančne natančnosti in medicinskih diagnoz, strojno učenje spreminja način interakcije s tehnologijo in oblikuje prihodnost panog. Po podatkih Grand View Research naj bi napredki na področju strojnega učenja imeli preoblikovalen vpliv na podjetja, procese sprejemanja odločitev in vrednost za stranke.
Poleg tega se potencial strojnega učenja odraža tudi v napovedani tržni vrednosti. Statista napoveduje, da bi lahko strojni učenje do leta 2030 doseglo neverjetnih 528,1 milijarde dolarjev, kar je pomembno povečanje glede na trenutno vrednost 204,3 milijarde dolarjev. Ta rast odpira obsežne priložnosti za vlagatelje, ki jih zanima delo na trgu strojnega učenja.
Ena od takšnih delnic, ki že močno izstopa v tehnološki industriji, je Advanced Micro Devices (AMD). S svojimi zmogljivostmi na področju umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) je AMD doživel eksplozivno rast v zadnjih mesecih. Arhitektura RDNA 3 podjetja AMD se ponaša z nadgrajenimi pospeševalniki strojnega učenja, ki presegajo tehnologijo prejšnje generacije. Poleg tega naraščajoča povpraševanje po čipih AI je privedlo do bikovskih ciljih cen s strani analitikov, s pričakovanji velikih prodaj in potenciala za nadaljnjo rast.
Druga delnica strojnega učenja, ki si zasluži pozornost, je Palantir Technologies (PLTR). Palantir izkoristi strojno učenje za oblikovanje programov, ki pomagajo strankam pri sprejemanju boljših odločitev in napovedih. Podjetje je sklenilo pomembne pogodbe, kot je 250-milijonski posel z ameriškim Ministrstvom za obrambo za izvajanje raziskav AI/ML za ameriško vojsko. S partnerstvi, osredotočenimi na zdravstvo, in impresivnimi finančnimi rezultati Palantir še naprej kaže svoj potencial in vrednost na področju strojnega učenja.
Če iščete raznoliko izpostavljenost na področju AI in strojnega učenja, Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) ponuja zanimivo priložnost. Ta ETF vlaga v podjetja, ki imajo koristi od razvoja in uporabe tehnologije AI, kot tudi podjetja, ki zagotavljajo strojno opremo za analizo AI. Ko zanimanje za delnice na področju AI in strojnega učenja narašča, predstavlja AIQ ETF obetavno naložbeno možnost.
Zaključno, strojno učenje revolucionira panoge in ustvarja nove priložnosti za vlagatelje. S svojim preoblikovalnim potencialom, napovedano rastjo trga in uspešnimi zgodbami podjetij, kot so AMD, Palantir in AIQ ETF, je jasno, da je strojno učenje pripravljeno za oblikovanje prihodnosti na globoko. Ko se tehnologija nadalje razvija, je sprejemanje moči strojnega učenja lahko ključna strategija za vlagatelje, ki si želijo ostati korak pred nenehnim razvojem inovacij.
Strojno učenje se nanaša na uporabo algoritmov in statističnih modelov, ki omogočajo računalnikom učenje in izboljšanje izkušenj brez eksplicitnega programiranja. Omogoča računalnikom analiziranje podatkov, prepoznavanje vzorcev ter izdelavo napovedi ali odločitev.
Prepoznavanje obrazov je tehnologija, ki s pomočjo algoritmov strojnega učenja omogoča identifikacijo in preverjanje posameznikov na podlagi njihovih obraznih značilnosti.
Priporočila izdelkov so personalizirani predlogi, ki jih zagotavljajo algoritmi strojnega učenja na podlagi preteklega vedenja, preferenc in vzorcev uporabnika.
Finančna natančnost se nanaša na sposobnost algoritmov strojnega učenja, da analizirajo finančne podatke in naredijo natančne napovedi ali odločitve v zvezi s investicijami, ocenjevanjem tveganja in finančnim načrtovanjem.
Medicinske diagnoze vključujejo uporabo algoritmov strojnega učenja za analizo medicinskih podatkov, kot so simptomi, rezultati testov in zgodovina pacienta, za natančne diagnoze ali napovedi v zvezi z boleznimi ali stanji.
Umetna inteligenca (AI) je veja računalniške znanosti, ki se osredotoča na ustvarjanje inteligentnih strojev, sposobnih izvajati naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco.
GPU-ji (Grafični procesni enoti) so specializirani elektronski vezji, zasnovana za hitro manipulacijo in spreminjanje pomnilnika, kar pospešuje ustvarjanje slik v okvirnem pomnilniku, namenjenem izhodu na zaslon.
Palantir Technologies (PLTR) je podjetje, ki izkorišča strojno učenje za oblikovanje programov, ki pomagajo strankam pri sprejemanju boljših odločitev in napovedih. Ima pogodbe z vladnimi agencijami in sodelovanja v različnih panogah.
Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) je ETF, ki vlaga v podjetja, ki imajo koristi od razvoja in uporabe tehnologije AI, ter podjetja, ki zagotavljajo strojno opremo za analizo AI.
Za več informacij o strojnem učenju in njegovih uporabah, lahko obiščete: IBM Machine Learning
Če želite izvedeti več o trendih na trgu in naložbenih priložnostih v industriji strojnega učenja, lahko raziskujete: Novice Reuters o strojnem učenju
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br