Why are Machine Learning and Deep Learning models becoming popular day-by-day?
It has already been established that ‘ Data Science is the Sexiest job of the 21st Century’, and it isn’t wrong to say so. But why is it that Data Science, especially Machine learning and Deep learning is becoming increasingly popular. From my perspective there are two major reasons behind the increased popularity:
Firstly, from the year 2005, due to the increase in social networking websites such as FB, Orkut, Myspace, whatsapp, Twitter, Instagram etc. the data use has increased exponentially. And with the increase of efficacy in handling Big Data queries seamlessly, large corporations invested more in making data driven decisions. Because these organizations had huge amounts of data available with them, they started creating products with customer centric experience and thus AI became popular.
Second major reason would be the advancement of hardware. If you compare the hardware used 20 years ago to now, it is clear that there has been a huge change in how efficient they’ve become. Every year, the cost of operating the hardware is coming down even with the betterment of it.
And since the machine learning models perform well with more data, but after a while they become stagnant, this is where deep learning comes in. The more data you feed to the Deep learning algorithm, the better their predictions would be.
And in recent years every activity done on the internet is associated with data, that’s why there’s a steady increase in the popularity.
（担当：Bunty）
【日本語訳】
なぜ機械学習とディープラーニングのモデルが日に日に普及しているのか？
「データサイエンスは 21 世紀で最もセクシーな仕事」ということはすでに確立されており、そう言って差し支えがないと思います。
しかし、なぜデータサイエンス、特に機械学習とディープラーニングがますます人気を集めているのでしょうか。私の見解では、人気が高まっている背景には大きく 2 つの理由があると思います。
まず、2005 年から、FB、Orkut、Myspace、whatsapp、Twitter、Instagram などのソーシャル ネットワークサイトの増加により、データの使用量が飛躍的に増加しました。また、ビッグデータのクエリーをシームレスに処理できるようになったことで、大企業はデータ駆動型の意思決定を行うためにより多くの投資を行うようになりました。
これらの企業は膨大な量のデータを保有しているため、顧客中心の製品を作り始め、その結果、AI が普及したのです。
2つめの大きな理由は、ハードウェアの進歩です。
20 年前と今とで使用されているハードウェアを比較すると、明らかに効率が大きく変わっていることがわかります。年々、ハードウェアが良くなっていて、運営コストは下がってきています。
また、機械学習モデルは、データが多いほど性能が良くなりますが、しばらくすると停滞するため、ここでディープラーニングの出番となります。ディープラーニングのアルゴリズムは、データが多ければ多いほど、より良い予測ができるようになります。
そして近年、インターネット上で行われるあらゆる活動がデータに関連付けられているため、着実に普及が進んでいるのです。