Algunos de los factores importantes son los siguientes:
- Gran aumento de datos : mire el cuadro a continuación: la cantidad de datos ha crecido en un factor de 5 en los últimos 5 años. Esto permite muchas más aplicaciones potenciales de IA.
(Fuente: Los problemas con big data)
- ¿Qué temas puede sugerir para mini proyectos en ingeniería informática para estudiantes de primer y segundo año?
- ¿Los estudiantes de informática en promedio cobran menos que otros ingenieros?
- Cómo combinar ingeniería informática y escritura
- ¿Qué podría hacer si tuviera una computadora de bolsillo yottaFLOP?
- ¿Puedes sugerir algún buen libro que te enseñe los conceptos básicos antes de ingresar a la ingeniería informática?
- Éxito de aprendizaje profundo : en ImageNet 2012, una red neuronal convolucional implementada en GPU redujo el error en un conjunto de datos de reconocimiento de objetos a gran escala del 26% al 16%.
(Fuente: Desafío de reconocimiento visual a gran escala ImageNet de NVIDIA e IBM Cloud Support)
- Computación en la nube : además, la computación en la nube se volvió mucho más poderosa, permitiendo trabajar con grandes conjuntos de datos:
(Fuente: La nube que llueve dinero: cálculo diario)
Estos factores, en combinación, despertaron un interés de la industria para aplicar el aprendizaje automático / inteligencia artificial en datos reales, para resolver problemas del mundo real. A medida que las industrias se interesaron, más datos y hardware estuvieron disponibles para la inteligencia artificial, creando un ciclo de retroalimentación autorreforzante.
