Обратная связь
crowdsourcing DARPA Enterprise 2.0 facilitator Gartner Google IBM idea management Imaginatik knowledge management open innovation social business Social Organization Social Platforms Spigit tacit knowledge wit-проект Witology Агенство стратегических инициатив бизнес-лига Деятельное сообщество инвестиции инновации кейсы коллективный интеллект команда Witology краудрекрутинг краудсорсеры краудсорсинг краудсорсинг-проект краудсорсинг-проекты краудфандинг менеджмент идей метаразум методология мотивация Национальная предпринимательская инициатива НПИ облачное предприятие облачные предприятия общественное благо открытые инновации отчеты предсказания приз производство знаний публикации краудсорсеров рынки предсказаний Сбербанк семинар синтеллектуальный краудсорсинг Социально-семантические сети Социальное предприятие социальные платформы социальные сети социальные технологии Социальный бизнес социо-семантическая сеть ТеМП фасилитатор футбол эпоха социализации и коллаборативизации

Эрик Шмидт предсказывает краудсорсингу большое будущее

Просмотров8696
Комментариев0

23e35dc22f3f18b37fe8c7e188993acc.jpg
govexec.com

Источник

По мнению Эрика Шмидта, широкое внедрение методов машинного обучения в сочетании с работой с данными, собранными путем краудсорсинга, будет не менее значительным шагом в развитии вычислительной техники, чем переход от работы с веб-сайтами к приложениям для смартфонов.

Выступая на конференции пользователей облачной платформы Google Cloud Platform GCP NEXT 2016 в Сан-Франциско, председатель совета директоров компании Alphabet Эрик Шмидт заявил, что все компании, которые в ближайшие годы смогут успешно провести крупное размещение акций, будут использовать технологии машинного обучения, примененные к данным, собранным путем краудсорсинга.

Такие данные уже обеспечили многим компаниям возможность получения недоступной ранее информации, а машинное обучение позволит анализировать их и получать еще более ценные сведения. Широкое внедрение методов машинного обучения, сказал Шмидт, будет не менее значительным шагом в развитии вычислительной техники, чем переход от работы с веб-сайтами к приложениям для смартфонов. Именно мобильные приложения обеспечили успех таким компаниям, как Uber и Snapchat, отметил он.

Технологии машинного обучения позволят создать мощные новые платформы, приведут к появлению новых компаний, размещениям акций, созданию капиталов и другим крупным событиям, считает Шмидт. Для облачных систем наступило прекрасное время, заключил он.

***

Кроме того, на  Startup Grind Europe Conference Эрик Шмидт привел яркий пример использования крауд-данных и машинного обучения: если вы ничего не знаете о дерматологии, но у вас есть 1 млн долларов, предложите дерматологам категоризировать образцы кожи за вознаграждение в $1. Затем образцы отдаем на обучение машинам и создаем сервис по категоризации, который затем можно с успехом продать тем же дерматологам, так как подобная система будет точнее, чем индивидуальное распределение по категориям.

  • Опубликовать в Facebook
avatar