Die Zukunft des Deep Learning

Neuauflage von Plato

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Deep Learning (DL) wurde über Nacht zu einem „Star“, als ein Roboterspieler einen menschlichen Spieler im berühmten Spiel AlphaGo besiegte. Deep-Learning-Trainings- und Lernmethoden für die „Humanisierung“ von Maschinen sind weithin anerkannt. Viele der fortschrittlichen Automatisierungsfunktionen, die heute in KI-Plattformen von Unternehmen zu finden sind, sind auf das schnelle Wachstum von maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning zurückzuführen Technologien.

Dieser vergleichender Beitrag on AI, ML, and DL diskutiert die „allgegenwärtige“ Präsenz von DL in vielen Facetten der KI – sei es NLP oder Computer-Vision-Anwendungen. Allmählich durchdringen und erobern KI- und DL-fähige automatisierte Systeme, Tools und Lösungen alle Geschäftsbereiche – vom Marketing bis zum Kundenerlebnis, von der virtuellen Realität bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – und die digitalen Auswirkungen sind allgegenwärtig.

Facebook-Forscher geplagt von Datenschutz-Dilemma

Hier ist ein Rückblick auf die Kontroverse von 2018 über die öffentliche Forderung nach absolutem Schutz personenbezogener Daten. Diese Verbrauchernachfrage steht in direktem Konflikt mit den aktuellen KI-Forschungsbemühungen von Facebook. Die KI-Forscher von Facebook müssen persönliche Daten „massenweise sammeln“, um Lernalgorithmen zu trainieren.

Facebook erkennt, dass das utopische Konzept der Ende-zu-Ende-Verschlüsselung tatsächlich ein Mythos in einer Welt der Forschung war, die Antworten aus Stapeln persönlicher Daten sucht. Für zukünftige Bemühungen erwägen Forscher jetzt ernsthaft, Algorithmen auf „toten Daten“ auf einzelnen Geräten zu trainieren, anstatt personenbezogene Daten massenhaft zu sammeln. In diesem Fall installieren Facebook-Ingenieure Algorithmen zur Inhaltsmoderation direkt auf den Telefonen der Benutzer, um Datenschutzverletzungen zu umgehen.

In einem KI-Multiple Artikel beschreibt der Autor mehrere einzigartige DL-Methoden wie selbstüberwachtes Lernen, FLS und GAB-basierte Datenaugmentation, die die Kontroversen um die Haltbarkeit vieler Deep-Learning-Methoden überleben könnten.

Ein anderer
Ein stark einschränkendes Merkmal von DL-fähigen Lösungen ist das Lernen
Algorithmen können ihre Entscheidungen immer noch nicht detailliert begründen, was möglich ist
provozieren Sie Benutzer dazu, Entscheidungen, die von KI-Tools bereitgestellt werden, blind zu akzeptieren und sich dann auszudenken
„gefälschte“ Erklärungen für jede abgelehnte Antwort. Das ist nicht sehr ermutigend für
entscheidungsunterstützende Lösungen!

Demokratisierung von Deep Learning in fünf bis zehn Jahren

Die Insider der KI-Branche haben dies seit vielen Jahren vorgeschlagen gesamte ML-Umgebung soll demokratisiert werden. DL-Tools werden zu einem Standardbestandteil des Entwickler-Toolkits. Wiederverwendbare DL-Komponenten, die in standardmäßige DL-Bibliotheken integriert sind, tragen die Trainingseigenschaften ihrer vorherigen Modelle, um das Lernen zu beschleunigen. Da die Automatisierung von Deep-Learning-Tools fortschreitet, besteht das inhärente Risiko, dass sich die Technologie zu etwas so Komplexem entwickelt, dass der durchschnittliche Entwickler völlig unwissend wird.

Neue Vorhersagen über Deep Learning

Aus dem Top 10 Vorhersagen über Deep Leaning im Jahr 2022 gemacht, hier sind einige sehenswerte dieses Jahr:

Integrierte Hybridmodelle
Verwendung von DL in den Neurowissenschaften
Allgemeine gegnerische Netzwerke (GAN)
Nutzung von Edge Intelligence
NLP auf dem nächsten Level

Deep-Learning-Anwendungen der Gegenwart und Zukunft

Google war der Pionier bei der Verfolgung Deep Learning im Marketing. Die Übernahme von DeepMind Technologies durch Google erschütterte die Geschäftswelt. Die Mission von Google ist es, DL zu einer ernsthaften Lösung für Suchmaschinenvermarkter zu machen, die sich um SEO kümmern.

Der bemerkenswerteste Anwendungstrend in der realen Welt von ML-Technologien und -Tools besteht darin, dass sie beginnen, ein Unternehmen nach dem anderen zu transformieren, „von Chatbots und digitalen Agenten in CRM zu Virtual Reality (VR)-betriebenen Shopfloor-Demos“. Die zukünftigen ML-Technologien, zu denen auch DL gehört, müssen das Lernen aus begrenzten Schulungsmaterialien demonstrieren und das Lernen zwischen Kontexten, kontinuierlichem Lernen und adaptiven Fähigkeiten übertragen, um nützlich zu bleiben.

Die leistungsstarke Technologie von Deep Learning wurde vielfach in beliebten Anwendungen wie Sprach- und Gesichtserkennung oder Bildklassifizierung eingesetzt. Zu den neueren Anwendungen und Anwendungsfällen gehören die Erkennung gefälschter Nachrichten, Vorhersagemodelle für das Gesundheitswesen sowie die automatische Generierung von Bildern und Handschriften.

Zukunftstrends auf den Punkt gebracht

Einige der wichtigsten Trends, die Deep Learning in die Zukunft führen
sind:

Das aktuelle Wachstum von DL-Forschung und Industrieanwendungen zeigt seine „allgegenwärtige“ Präsenz in jeder Facette der KI – sei es NLP oder Computer-Vision-Anwendungen.
Mit Zeit und Forschungsmöglichkeiten können unüberwachte Lernmethoden Modelle liefern, die menschliches Verhalten genau nachahmen.
Der scheinbare Konflikt zwischen Verbraucherdatenschutzgesetzen und dem Forschungsbedarf großer Verbraucherdatenmengen wird weitergehen.
Die Einschränkungen der Deep-Learning-Technologie in der Fähigkeit, „zu argumentieren“, sind ein Hindernis für automatisierte Tools zur Entscheidungsunterstützung.
Die Übernahme von DeepMind Technologies durch Google ist für globale Vermarkter vielversprechend.
Die zukünftigen ML- und DL-Technologien müssen das Lernen aus begrenzten Schulungsmaterialien demonstrieren und das Lernen zwischen Kontexten, kontinuierlichem Lernen und adaptiven Fähigkeiten übertragen, um nützlich zu bleiben.
Wenn die Forschung im Bereich der Deep-Learning-Technologie im derzeitigen Tempo voranschreitet, werden Entwickler möglicherweise bald überholt sein und gezwungen sein, intensive Schulungen zu absolvieren.

Interessiert an einer Karriere im Bereich Deep Learning?

Je nachdem, ob Sie ein absoluter Neuling sind oder bereits Erfahrung in anderen Data-Science-Bereichen haben, sind Ihnen einige davon möglicherweise bekannt nützliche tipps für den start einer karriere im deep learning:

Erkunden Sie das weite Feld des Deep Learning und grenzen Sie Ihren Schwerpunkt ein.
Mit Blick auf einen bestimmten Schwerpunkt besteht der nächste Schritt darin, relevante Programmiersprachen zu kultivieren. Wenn Ihr Schwerpunkt beispielsweise auf ML-Algorithmen liegt, ist die Entwicklung von Python-Sprachkenntnissen hilfreich.
Ebenso wichtig ist es, Ihre analytischen Fähigkeiten kontinuierlich aufzufrischen. Dazu müssen Sie möglicherweise Trainingsseiten überprüfen und ihre Übungen ausprobieren.
Schließlich kann die Überprüfung der tatsächlichen Stellenbeschreibungen auf Job-Sites Ihr Wissen über Deep-Learning-Jobrollen und -Verantwortlichkeiten erweitern.

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