到2020年机器学习将达到黄金时间状态

加拿大德勤(Deloitte Canada)表示，较低的准入门槛和涉及机器学习的试点项目数量的激增，将导致各个行业在今年和2020年将机器学习的实施力度提高一倍。

“到2020年，机器学习技术将进入黄金时期，”德勤加拿大技术、媒体和电信研究主管邓肯•斯图尔特(Duncan Stewart)对ITbusiness表示。前ca公司的2018年技术，媒体&电信(TMT)的预测路演在多伦多举行。“在2009年至2017年期间，在大规模应用方面存在一些挑战。但在2018年，障碍将被消除。”

Steward指出了使机器学习更容易实现的五个具体因素:自动化、数据减少、芯片升级、增加透明度和本地机器学习。

他说，有很多工具可以自动收集和准备机器学习的数据，这将为那些没有内部科学家和研究人员团队的公司打开大门，让他们采用这项技术。

数据简化是另一个方面，它允许较小的公司利用这项技术，而不必依赖于贝尔和罗杰斯等大公司能够访问的大量数据点。

他表示:“这当然会扩大市场，降低机器学习的成本。”

现场可编程门阵列(FPGA)和特定应用集成电路(ASIC)芯片也将学习新的技巧，斯图尔特说。

“这些芯片已经问世多年，但用于加速机器学习还是一个新领域。这两种方法往往更便宜，而且比gpu消耗的能量要少得多，因此，根据参与机器学习的人员的说法，对于某些应用程序来说，它们确实能够以先前技术耗电量的十分之一来完成相同的工作负载，”斯图尔特说。

他说，本地机器学习的创新，使得机器学习可以在个人设备上进行，而不需要通过网络进行通信，这也将增加该技术在几个行业的应用。

即使是在先进的机器学习技术的车轮下，人们也很难知道算法到底是如何工作的。

斯图尔特说，这种情况正在慢慢改变。

处理欧盟(EU)居民数据的加拿大组织必须遵守欧盟(EU)《一般数据保护条例》(General data Protection Regulations，简称GDPR)，该条例将于今年5月生效。

这些新规定非常强调公民有权获得有关处理其个人数据的自动化系统的充分信息。

他说:“当我有一个机器学习程序可以诊断癌症、推荐一种特定的化疗疗法、批准或不批准一项贷款时，我需要能够说出它为什么会提出这种具体的建议。”“现在有些技术在某些情况下可以解释机器学习的工作方式。”

增强现实技术仍然经常与卡通和兔子耳朵联系在一起，但德勤预计，随着这项技术变得越来越逼真，它将进入说明书、技术支持服务和营销领域。

虽然智能手机AR越来越接近全球普及，但它不会改变电脑依然占据主导地位的典型办公环境。

他表示:“增强现实是我们全能的智能手机瑞士军刀(swiss army knife)的另一个功能，它不会取代电脑等现有的办公效率技术。”

但蒙特利尔这样的公司反应,产生了一个远程医疗平台和其他应用程序,支持多个视频流,可能会加强与基于“增大化现实”技术的这些功能,安德斯·麦肯齐说的管理合伙人科技、媒体和电信(TMT)工业和高级合伙人在德勤金融咨询业务。

他说:“我见过我的几位客户在医疗领域把全球的医疗设施连接起来……他们可以很快地叠加甚至操纵某些器具和设备，帮助指导该领域的医生。”

德勤(Deloitte)的数据显示，超过10亿智能手机用户将在2018年至少创建一次AR内容。

德勤加拿大TMT预测路演将于1月11日在多伦多开始。它还将在蒙特利尔、魁北克市、温哥华、渥太华和其他加拿大城市停靠。