Το μέλλον της βαθιάς μάθησης

Το Deep Learning (DL) έγινε ένα «αστέρι» από τη μια μέρα στην άλλη όταν ένας παίκτης ρομπότ κέρδισε έναν άνθρωπο παίκτη στο διάσημο παιχνίδι του AlphaGo. Η εκπαίδευση σε βάθος και οι μέθοδοι εκμάθησης έχουν αναγνωριστεί ευρέως για τον «εξανθρωπισμό» των μηχανών. Πολλές από τις προηγμένες δυνατότητες αυτοματισμού που βρίσκονται τώρα στις πλατφόρμες εταιρικής τεχνητής νοημοσύνης οφείλονται στην ταχεία ανάπτυξη της μηχανικής μάθησης (ML) και της βαθιάς μάθησης τεχνολογίες.

Αυτός ο διαλογισμός στα συγκριτική ανάρτηση σχετικά με το AI, ML και DL συζητά την «πανταχού παρούσα» παρουσία του DL σε πολλές πτυχές του AI – είτε πρόκειται για εφαρμογές NLP είτε για εφαρμογές υπολογιστικής όρασης. Σταδιακά, αυτοματοποιημένα συστήματα, εργαλεία και λύσεις με δυνατότητα AI και DL διεισδύουν και καταλαμβάνουν όλους τους επιχειρηματικούς τομείς – από το μάρκετινγκ μέχρι την εμπειρία πελατών, από την εικονική πραγματικότητα έως την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) – και ο ψηφιακός αντίκτυπος είναι παντού.

Οι ερευνητές του Facebook μαστίζονται από το δίλημμα της ιδιωτικής ζωής

Εδώ είναι μία  κοιτάξτε πίσω στη διαμάχη του 2018 πάνω από το δημόσιο αίτημα για απόλυτη προστασία της ιδιωτικής ζωής των προσωπικών δεδομένων. Αυτή η ζήτηση των καταναλωτών έρχεται σε άμεση σύγκρουση με τις τρέχουσες ερευνητικές προσπάθειες τεχνητής νοημοσύνης του Facebook. Οι ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης στο Facebook πρέπει να «συλλέξουν μαζικά» προσωπικά δεδομένα για να εκπαιδεύσουν αλγόριθμους εκμάθησης.

Το Facebook συνειδητοποιεί ότι η ουτοπική έννοια της κρυπτογράφησης από άκρο σε άκρο ήταν πράγματι ένας μύθος σε έναν ερευνητικό κόσμο που αναζητούσε απαντήσεις από σωρούς προσωπικών δεδομένων. Για μελλοντικές προσπάθειες, οι ερευνητές εξετάζουν τώρα σοβαρά αλγόριθμους εκπαίδευσης για «νεκρά δεδομένα» σε μεμονωμένες συσκευές αντί για μαζική συλλογή προσωπικών δεδομένων. Σε αυτήν την περίπτωση, οι μηχανικοί του Facebook θα εγκαταστήσουν αλγόριθμους ελέγχου περιεχομένου απευθείας στα τηλέφωνα των χρηστών για να παρακάμψουν τις παραβιάσεις του απορρήτου των δεδομένων.

Σε μία AI πολλαπλές Το άρθρο, ο συγγραφέας περιγράφει λεπτομερώς πολλές μοναδικές μεθόδους DL, όπως η αυτο-εποπτευόμενη μάθηση, η FLS και η αύξηση δεδομένων βάσει GAB, που μπορεί να επιβιώσουν από τις διαμάχες γύρω από τη διάρκεια ζωής πολλών μεθοδολογιών βαθιάς μάθησης.

Άλλος
σοβαρά περιοριστικό χαρακτηριστικό των λύσεων με δυνατότητα DL είναι ότι η μάθηση
Οι αλγόριθμοι εξακολουθούν να μην μπορούν να παράσχουν λεπτομερείς λόγους για τις επιλογές τους, κάτι που μπορεί
προκαλούν τους χρήστες να αποδέχονται τις αποφάσεις που παρέχονται από τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στα τυφλά και στη συνέχεια να επινοούν
«Ψεύτικες» εξηγήσεις για κάθε απάντηση που απορρίφθηκε. Αυτό δεν είναι πολύ ενθαρρυντικό για
λύσεις υποστήριξης αποφάσεων!

Εκδημοκρατισμός της βαθιάς μάθησης σε πέντε έως δέκα χρόνια

Οι γνώστες της βιομηχανίας AI το έχουν προτείνει, εδώ και πολλά χρόνια ολόκληρο το περιβάλλον ML πρέπει να εκδημοκρατιστεί. Τα εργαλεία DL θα γίνουν τυπικό μέρος της εργαλειοθήκης του προγραμματιστή. Τα επαναχρησιμοποιήσιμα εξαρτήματα DL, ενσωματωμένα σε τυπικές βιβλιοθήκες DL, θα φέρουν τα χαρακτηριστικά εκπαίδευσης των προηγούμενων μοντέλων του για να επιταχύνουν τη μάθηση. Καθώς η αυτοματοποίηση των εργαλείων βαθιάς μάθησης συνεχίζεται, υπάρχει εγγενής κίνδυνος η τεχνολογία να εξελιχθεί σε κάτι τόσο περίπλοκο που ο μέσος προγραμματιστής θα βρεθεί εντελώς ανίδεος.

Νέες προβλέψεις για τη βαθιά μάθηση

Εξω από 10 κορυφαίες προβλέψεις σχετικά με τη βαθιά κλίση το 2022, εδώ είναι μερικά που αξίζει να παρακολουθήσετε φέτος:

• Ενσωματωμένα υβριδικά μοντέλα
• Χρήση του DL στη νευροεπιστήμη
• Γενικά δίκτυα αντιπάλου (GAN)
• Χρήση Edge Intelligence
• NLP στο επόμενο επίπεδο

Εφαρμογές Deep Learning του παρόντος και του μέλλοντος

Η Google ήταν η πρωτοπόρος στην επιδίωξη βαθιά μάθηση στο μάρκετινγκ. Η εξαγορά της DeepMind Technologies από την Google συγκλόνισε τον επιχειρηματικό κόσμο. Η αποστολή της Google είναι να κάνει το DL μια σοβαρή λύση για τους εμπόρους αναζήτησης που ενδιαφέρονται για το SEO. 

Η πιο αξιοσημείωτη τάση εφαρμογών στον πραγματικό κόσμο των τεχνολογιών και εργαλείων ML είναι ότι αρχίζουν να μεταμορφώνουν μια επιχείρηση τη φορά «από chatbot και ψηφιακούς πράκτορες στο CRM σε επιδείξεις καταστημάτων που υποστηρίζονται από εικονική πραγματικότητα (VR). Οι μελλοντικές τεχνολογίες ML, που περιλαμβάνουν το DL, πρέπει να επιδεικνύουν μάθηση από περιορισμένο εκπαιδευτικό υλικό και να μεταφέρουν τη μάθηση μεταξύ των πλαισίων, τη συνεχή μάθηση και τις προσαρμοστικές ικανότητες για να παραμείνουν χρήσιμες.

Η ισχυρή τεχνολογία της Deep Learning έχει χρησιμοποιηθεί πολλές φορές σε δημοφιλείς εφαρμογές όπως η αναγνώριση ομιλίας και προσώπου ή η ταξινόμηση εικόνων. Οι πιο πρόσφατες εφαρμογές και περιπτώσεις χρήσης περιλαμβάνουν ανίχνευση ψεύτικων ειδήσεων, προγνωστικά μοντέλα για την υγειονομική περίθαλψη και αυτόματη δημιουργία εικόνων και χειρογράφου.

Μελλοντικές τάσεις με λίγα λόγια

Μερικές από τις κύριες τάσεις που οδηγούν τη βαθιά μάθηση στο μέλλον
είναι:

• Η τρέχουσα ανάπτυξη της έρευνας και των βιομηχανικών εφαρμογών DL καταδεικνύει την «πανταχού παρούσα» παρουσία της σε κάθε πτυχή της τεχνητής νοημοσύνης — είτε NLP ή εφαρμογές όρασης υπολογιστή.
• Με τον χρόνο και τις ευκαιρίες έρευνας, οι μέθοδοι μάθησης χωρίς επίβλεψη μπορεί να προσφέρουν μοντέλα που θα μιμούνται στενά την ανθρώπινη συμπεριφορά.
• Η προφανής σύγκρουση μεταξύ των νόμων για την προστασία των δεδομένων των καταναλωτών και των ερευνητικών αναγκών μεγάλου όγκου δεδομένων καταναλωτών θα συνεχιστεί.
• Οι περιορισμοί της τεχνολογίας βαθιάς μάθησης ως προς τη δυνατότητα «λογισμού» αποτελούν εμπόδιο στα αυτοματοποιημένα εργαλεία υποστήριξης αποφάσεων.
• Η εξαγορά της DeepMind Technologies από την Google αποτελεί υπόσχεση για τους παγκόσμιους επαγγελματίες του μάρκετινγκ.
• Οι μελλοντικές τεχνολογίες ML και DL πρέπει να επιδείξουν μάθηση από περιορισμένο εκπαιδευτικό υλικό και να μεταφέρουν τη μάθηση μεταξύ των πλαισίων, τη συνεχή μάθηση και τις προσαρμοστικές ικανότητες για να παραμείνουν χρήσιμες.
• Εάν η έρευνα τεχνολογίας βαθιάς μάθησης προχωρήσει με τον τρέχοντα ρυθμό, οι προγραμματιστές μπορεί σύντομα να βρεθούν ξεπερασμένοι και θα αναγκαστούν να παρακολουθήσουν εντατική εκπαίδευση.

Ενδιαφέρεστε για μια καριέρα στη βαθιά μάθηση;

Ανάλογα με το αν είστε εντελώς αρχάριος ή έχετε ήδη εμπειρία σε άλλους τομείς της Επιστήμης Δεδομένων, μπορεί να είστε εξοικειωμένοι με μερικά από αυτά χρήσιμες συμβουλές για την έναρξη μιας καριέρας στη βαθιά μάθηση:

• Εξερευνήστε το ευρύ πεδίο της βαθιάς μάθησης και περιορίστε την περιοχή εστίασής σας.
• Έχοντας κατά νου μια συγκεκριμένη περιοχή εστίασης, το επόμενο βήμα είναι να καλλιεργήσετε σχετικές γλώσσες προγραμματισμού. Για παράδειγμα, εάν η περιοχή εστίασής σας είναι αλγόριθμοι ML, τότε η ανάπτυξη δεξιοτήτων γλώσσας Python θα είναι χρήσιμη.
• Είναι εξίσου σημαντικό να ενισχύετε συνεχώς τις αναλυτικές σας δεξιότητες. Για αυτό, μπορεί να χρειαστεί να ελέγξετε τις τοποθεσίες εκπαίδευσης και να δοκιμάσετε τις ασκήσεις τους.
• Τέλος, η ανασκόπηση των πραγματικών περιγραφών θέσεων εργασίας σε τοποθεσίες εργασίας μπορεί να βελτιώσει τις γνώσεις σας σχετικά με τους ρόλους και τις ευθύνες εργασίας βαθιάς μάθησης.

Εικόνα που χρησιμοποιείται με άδεια από το Shutterstock.com

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/