机器学习正在进行一项黄金时代，我们正在看到以前保留用于科幻小说的可能性觉醒。

机器学习（ML）是一种计算机的学习方式，它是我们为人工智能建造（AI）的最有用的工具之一。它始于从收集数据学习的算法的设计开始，创建在大多数情况下变得更智能的机器，因为数据卷加剧。

我们在过去五年中看到了ML领域的突破部分是由于高速互联网，云计算和广泛的智能手机使用量提供的大数据流，导致现在流行的诞生“深度学习”算法。在他们的核心中出现的大量使用的应用包括来自Facebook中所见的Netflix和亚马逊，面部识别技术的推荐系统，电子邮件垃圾邮件过滤器，如谷歌和微软，以及Siri等语音识别系统。

虽然进步的深度未知，但我们可以高度确定的是，与我们将在五年内到来的东西相比，这场领域的开发就没有。基于机器学习的当前状态，这里有四次预测我们在不久的将来可以看到的内容：

基于图像的识别：图像和视频识别技术在地平线上，并为用户提供了全新的体验。由于深入学习，我们现在正在识别图像的黎明，以及它们内部的人员和行动，基于单独的图像，最小依赖外部数据。它不仅仅是将识别的新图片，而是整个数字化图像和视频素材的历史。这将大量改变这些资产如何在线定位和共享。例如，YouTube可能很快智能地查找与您只关注的剪辑部分相关的内容，只能基于视频本身的视觉内容。我们的工作和个人时间的产生效率将是深刻的。

卫生保健：机器学习分析和存储大量数据的能力应提供具有急需第二次意见的医生，并导致大规模规模的医疗疾病的检测和治疗。包装为智能，可穿戴的计算设备，个人健康监视器检测各种条件，因为它们出现的各种条件应该在未来五年内普及，以类似的方式与Fitbit这样的活动跟踪器。这里的进步可能会显着加速我们的人类渴望保护自己的长寿，并为医疗行业的运营产生重大突破。

旅行和沟通：到2020年，实时翻译技术可能是完全可访问的。我们将在手机上查看所有应用程序，立即将外国标志和文本转换为单独转换为倾听者的母语的电话对话，即使甚至知道差异也没有发言者。随着全球化繁荣，语言线很快就会被交叉。特别是业务从这里的进步方面受益匪浅，科技巨头，如谷歌和微软已经采取了必要的步骤来建立这样的工具，这使得需要优质的多语言员工过时。

广告：根据最近的ML进步，在短短几年内，增强现实技术应成为综合品牌的常见方法。这将允许广告商通过适当地识别产品的深度，相对尺寸，照明和窗格与该设置相比，通过正确识别产品的深度，相对尺寸，照明和阴影来将产品放入现有内容中。这基本上使任何可用于集成的历史视频属性。电脑视觉技术公司Moteriad已经已经预示着（并赢得了奥斯卡），了解了该领域的进步。看着在线视频，随着公司继续尝试挖掘巨大的流行业余内容，这项技术将彻底改变他们的能力。

因此，虽然我们已经看到了上面的领域的巨大进步，但可以在2020年尽快看到机器学习技术的全面商业化。虽然我在上面只列出了一些预测，但几乎所有经济部门都能从这个新时代的机器学习时代的效率中获益。我们已经看到消费者需求膨胀，在他们的核心需要ML的经验中，并且上面的例子仅触及可能的表面。如果事情继续在我们期望的轨迹上，机器学习的黄金时代可能会在技术中的未来五年中尚未成为最令人兴奋的。

Mehrdad Fatourechi是BroadbandTV Corp（BBTV）的首席技术官，该公司是一个建立工具来帮助内容创作者成长的工具。他对数字信号处理，机器学习和模式识别算法进行了深入的了解，并撰写了几个期刊和会议论文，重点是模式识别，机器学习和智能算法。他以前在技术/教育行业举行了职位，包括在不列颠哥伦比亚省大学的研究助理和会话讲师，以及温哥华IEEE信号处理章节的联合主席。