Machine Learning: i 3 nomi che governeranno il mondo

Machine learning ovvero la capacità dei macchinari di apprendere autonomamente notizie ed elaborare dati. Sarà questo il nuovo campo per l'evoluzione dell'hitech e Chris Neiger ha trovato 3 grandi nomi che governeranno il settore nel futuro.

NVIDIA ( Nasdaq: NVDA )

NVIDIA nota per le sue unità di elaborazione grafica (GPU) nel settore dei giochi, potrebbe sfruttarli presto per il potenziamento dei server. A confermarlo sarebbero le parole che si possono leggere sul sito web dell'azienda e che sottolineano come le sue GPU siano in grado di elaborare più informazioni in meno tempo sfruttando una quantità minore delle infrastrutture dei data center. Il che rende il titolo uno dei preferiti nello sviluppo futuro per nomi come Facebook, Tesla, Alphabet, a tutto vantaggio delle entrate della società cresciute del 205% anno su anno nell'ultimo trimestre. Una percentuale che, indubbiamente non deriva i toto dalla voce della machine learning, ma che dimostra come NVIDIA sia già sulla strada giusta con i suoi GPU.

Intel (NASDAQ: INTC)

Leader indiscusso dello spazio dei server con il 99% della quota di mercato, adesso la società sta cercando di trovare nuovo spazio nel machine learning. Un modo per farlo è la recente acquisizione da 15,3 miliardi di Mobileye (NYSE: MBLY) che dovrebbe fondere la competenza di Intel nell'informatica con la rivoluzione dei veicoli autoguidati e dei sistemi di assistenza automatica sulle auto, il 70% dei quali si affida alla tecnologia di Mobileye.

International Business Machines (NYSE:IBM)

Ultimo ma non meno importante, IBM il quale, conscio della minaccia di essere visto come un dinosauro della tecnologia, ha deciso da tempo di rimettersi in gioco in diversi settori, non ultimo dei quali, con Watson il sistema di machine learning ed analisi dei dati e che è destinato al private cloud (server mainframe di proprietà di grandi imprese) con lo scopo di permettere alle aziende di risolvere i problemi sfruttando l'elaborazione diretta dei dati già in possesso ottimizzando così le decisioni. Un esempio può arrivare dalle previsioni dei trends di mercato oppure nel confronto dell'andamento su base mensile. Oppure potrebbe essere un'occasione nei finanziari per permettere ai consulenti di offrire un servizio più puntuale e personalizzato a secondo delle esigenze della clientela.

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