یادگیری ماشین

اگر از شما این سوال پرسیده شود که در میان زبان‌های رایج برنامه‌نویسی که امروزه به کار گرفته می‌شوند کدامیک از آن‌ها به شما اجازه می‌دهند در سریع‌ترین زمان برنامه‌ای بنویسید که روی پلتفرم‌های مختلف قابل اجرا باشد چه جوابی می‌دهید؟ آیا جواب شما پایتون نخواهد بود؟ یکی از قابلیت‌های اعجاب‌برانگیز پایتون این است که اجازه می‌دهد روی یک پلتفرم برنامه خود را بنویسید، اما روی سایر پلتفرم‌ها آن‌ها اجرا کنید. اما فراتر از این مباحث، اگر از شما این سوال پرسیده شود که مناسب‌ترین زبان برای کار با الگوریتم‌های یادگیری ماشین چه زبانی است پاسخ شما چه خواهد بود؟ زبانی که به شما اجازه دهد بر مبنای یک ترکیب نحوی ساده اما انعطاف‌پذیر بتوانید الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنید.

طراحان تراشه با چالشی مواجه هستند؛ فرآیند کند ساخت مدارهای پردازشی که نیازمند سال‌ها تحقیق و توسعه است و در مقابل، رشد سریع حوزه نرم‌افزار، طراحان سخت‌افزار را به دردسر انداخته است چون آن‌ها در پیش‌بینی وظایفی که در آینده بر دوش سخت‌افزارهایشان گذاشته خواهد شد با دشواری‌های زیادی روبه‌رو هستند. ممکن است برای طراحی و توسعه یک معماری پردازشی جدید، میلیون‌ها دلار خرج شود و سال‌ها زمان صرف شود ولی نتیجه آن چیزی نباشد که انتظار می‌رفت و این، ریسک بزرگی در چنین سرمایه‌گذاری هنگفتی محسوب می‌شود.

ما همیشه علاقمند هستیم ماشین‌هایی بسازیم تا بتوانند ببینند و دنیای اطراف خود را درک کنند. این روزها استفاده از یادگیری ماشین در حوزه بینایی کامپیوتری محبوبیت زیادی پیداکرده‌ و محققان به‌طورجدی روی استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی در حوزه تصویرگری و تحلیل تصاویر کار می‌کنند.

اپراتورهای مطرح دنیا در تلاش هستند تا هر چه سریع‌تر مشتریان خود را به خدمات نسل پنجم شبکه‌های سیار مجهز کنند که البته، این کار چندان ساده‌ای نیست. شرکت نوکیا در تلاش است با استفاده از یادگیری عمیق، برخی از چالش‌های ناشی از این پیچیدگی‌ها را برطرف سازد و از یک‌سو بر میزان کارایی شبکه بیفزاید و از سوی دیگر، هزینه‌ها را کاهش دهد.