本文摘要：2016年机器学习有三大趋势。其中，Gartner分析指出，算法将构成一个全球性的交易市场，就像当年的App经济，费伊全新一代的专业技术初创企业，并且革新机器与机器之间的交互方式；算法是建构智能应用于的基石。 同时，更好的数据将分解更佳的模型和用户体验，进而更有更好的用户以及更好的数据，而这将造成储存和计算出来数据的成本持续减少。 上个月，在被视作美国人工智能发展另一片新天地的西雅图，Madrona风险投资集团举行了一场机器学习与人工智能峰会。

2016年机器学习有三大趋势。其中，Gartner分析指出，算法将构成一个全球性的交易市场，就像当年的App经济，费伊全新一代的专业技术初创企业，并且革新机器与机器之间的交互方式；算法是建构智能应用于的基石。

同时，更好的数据将分解更佳的模型和用户体验，进而更有更好的用户以及更好的数据，而这将造成储存和计算出来数据的成本持续减少。　　上个月，在被视作美国人工智能发展另一片新天地的西雅图，Madrona风险投资集团举行了一场机器学习与人工智能峰会。100多个专家、研究者和记者汇聚一堂，辩论人工智能的未来、机器学习的趋势，以及如何设计更加智能的应用程序。

　　算法公司Algorithmia的MattKiser参与本次峰会后总结，如今，每家公司都出了数据公司，需要在云中用于机器学习来大规模地部署智能应用于，这归功于机器学习的三大发展趋势。　　“每个顺利的新应用程序都将是智能应用于，”Madrona风险投资集团的投资合伙人Somasegar说道。“智能模块和自学功能将沦为应用于的大脑。

”Somasegar曾是微软公司副总裁，负责管理软件开发者部门，2015年辞职，重新加入Madrona。　　下面就来想到，机器学习的这三大趋势将如何让应用于显得更加智能。　　算法将构成经济　　Gartner副总裁兼研究员PeterSondergaard说道，“彻底来说，数据是会说出的，确实的价值在算法，算法要求行动”。

　　Gartner副总裁：算法才是确实价值所在　　如果你不去利用数据，世界上的数据就会简单。算法只不过所指的是如何在业务过程中有效地扩展人为管理，利用数据。　　“世界上所有大规模的东西都将被数据和算法所管理，”微软公司机器学习和数据集团全球副总裁JosephSirosh说道。

在不远处的未来，“所有业务都将沦为算法业务”。　　而这，将费伊“算法经济”：算法交易将不会构成一个全球性的市场，世界各地的研究人员、工程师都能在这个市场上建构、共享乃至制备大规模的新算法。预计，算法也将显得像集装箱一样，需要给定组和拓展，从而搭起限于于有所不同应用于的架构。

　　也就是说，多个机器学习算法可以融合一起沦为更加强劲的算法，从而更佳地分析数据，充份考古数据里的价值。

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