机器学习将“吞噬”软件行业 细思极恐还是大有可为?

日期:2016-12-22作者:Ed Burns

【TechTarget中国原创】

就像软件在几年前接管了更广泛的技术行业一样,我们现在看到机器学习算法开始主导软件。

五年前,科技企业家Marc Andreessen在《华尔街日报》的网页上宣称软件正在”吞噬”世界。没有人想要在硬件方面投入更多,因为软件会带来更多的利润。如今机器学习模型逐渐替代软件行业,进入人们的视线。

科技界的热度仍然集中在软件领域,但如今,机器学习是迄今为止最热门的领域。如果你的软件没有嵌入机器学习,那么就真的out了。对于企业软件来说,使用机器学习来加强营销策略,创造新产品并保持制造系统的健康运行是在竞争中占据一席之地的重要因素。

在消费者方面,一些最酷的产品刚生产出来乍一听好像是科技公司硬件带来的回报,但事实并非如此。像Amazon Echo或Google Home这样的产品很有趣,机器学习模型发挥了很大作用。这些算法解析用户语音查询,记住偏好和日程表,并学习随着时间的推移改善与人的交互。

还有最流行的纯软件游戏,如Facebook和谷歌利用机器学习深层次定制他们的产品。

在企业方面,上个月,Tableau软件宣布计划在熟悉的数据可视化软件中推出利用机器学习的几个新功能。今年早些时候,CRM(客户关系管理)供应商Salesforce公司推出了人工智能(AI)功能Einstein,可以了解对用户重要的内容,并更容易找到相关数据。

我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。

我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!

【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】

微信公众号

TechTarget微信公众号二维码

TechTarget

官方微博

TechTarget中国官方微博二维码

TechTarget中国

评论
查看更多评论

敬请读者发表评论,本站保留删除与本文无关和不雅评论的权力。

作者>更多

Ed Burns
Ed Burns

TechTarget网站编辑,重点关注商务智能、数据分析和数据可视化技术。

大数据分析>更多

相关推荐

技术手册>更多

  • 数据仓储和数据仓库

    20年前人们首次创造了“数据仓储”这一术语。从那以后,Fortune 1000家公司的主流活动都会涉及到这个词,因为在后来的十多年中这些公司的数据仓储的项目有很多。但是20年后的市场上,数据仓储仍然被人们误解。本节主要介绍了数据仓储的概念、给数据仓储初学者的建议、数据仓库的管理技巧、有关数据仓库设计问题以及如何进行数据仓库故障或灾难恢复。针对这些问题,数据仓储相关方面的专家进行了详细的解答。

  • 预测分析与数据挖掘集锦

    数据挖掘、预测分析以及相关业务建模技术几乎完全是由高技能高工资的统计学家、数学家和定量分析师所使用。但随着商务智能和分析厂商提供更方便用户使用的预测分析工具,这一情况正在发生变化。

  • 企业数据集成实践手册

    我们今天谈到的数据集成早已不是几年前或十几年前数据集成的概念,它现在与商务智能(BI)相结合、与“大数据”密不可分,因此,我们需要重新认识并操控它。

  • 数据库新技术风向标之Hadoop

    Hadoop是一个分布式系统架构,它可以用来应对海量数据的存储,而这样的数据量往往是以PB甚至ZB来计算的。Hadoop的存储系统我们称作Hadoop Distributed File System(HDFS)。

TechTarget

最新资源
  • 安全
  • CIO
  • SOA
  • 数据库
  • 网络
  • 云计算
【TechTarget中国原创】

就像软件在几年前接管了更广泛的技术行业一样,我们现在看到机器学习算法开始主导软件。

五年前,科技企业家Marc Andreessen在《华尔街日报》的网页上宣称软件正在”吞噬”世界。没有人想要在硬件方面投入更多,因为软件会带来更多的利润。如今机器学习模型逐渐替代软件行业,进入人们的视线。

科技界的热度仍然集中在软件领域,但如今,机器学习是迄今为止最热门的领域。如果你的软件没有嵌入机器学习,那么就真的out了。对于企业软件来说,使用机器学习来加强营销策略,创造新产品并保持制造系统的健康运行是在竞争中占据一席之地的重要因素。

在消费者方面,一些最酷的产品刚生产出来乍一听好像是科技公司硬件带来的回报,但事实并非如此。像Amazon Echo或Google Home这样的产品很有趣,机器学习模型发挥了很大作用。这些算法解析用户语音查询,记住偏好和日程表,并学习随着时间的推移改善与人的交互。

还有最流行的纯软件游戏,如Facebook和谷歌利用机器学习深层次定制他们的产品。

在企业方面,上个月,Tableau软件宣布计划在熟悉的数据可视化软件中推出利用机器学习的几个新功能。今年早些时候,CRM(客户关系管理)供应商Salesforce公司推出了人工智能(AI)功能Einstein,可以了解对用户重要的内容,并更容易找到相关数据。

机器学习”吞噬”软件行业最明显的迹象可能是我们所看到的平台战争,涉及到一些技术领域最大的玩家,他们正在寻求真正实现机器学习和人工智能开发环境。

在最近的AWS re:Invent 2016会议上,AWS(亚马逊网络服务)公司宣布,它将允许开发者访问与公司的Alexa AI bot相同的机器学习模型和人工智能工具。这与IBM如何开放Watson以允许开发人员在其认知引擎上构建应用程序类似。谷歌,微软,Facebook和苹果在这一领域也都非常活跃。

正如IBM的CEO Ginni Rometty在今年的Watson大会上所说,“我们希望Watson成为真正的业务平台。IBM仍然从更传统的技术(如云)中获得了大量收入,但它已经在Watson的机器学习能力上赢得了更多声誉。”

无论哪个技术公司在这个平台战争中出现,领导者都有机会定义未来几十年的计算,就像微软从1990年代开始使用Windows一样。

2017年,这种趋势将会继续。

最近我们已经看到了Uber收购了AI研究公司Geometric Intelligence,其团队和技术将构成Uber新的AI Labs部门的核心。该组织将寻找实现AI和机器学习的方法,以改善旅行路线,订单交付和自动驾驶汽车技术等等。

软件公司会把机器学习注入到其操作的核心,机器学习会继续”吞噬”软件行业。