El futuro del aprendizaje profundo

El futuro del aprendizaje profundo

Marca de tiempo: 9 de marzo de 2023 3:35 a. M.
Nodo de origen: 2005053
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El aprendizaje profundo (DL) se convirtió en una "estrella" de la noche a la mañana cuando un jugador robot venció a un jugador humano en el famoso juego de AlphaGo. Los métodos de formación y aprendizaje de aprendizaje profundo han sido ampliamente reconocidos por "humanizar" las máquinas. Muchas de las capacidades de automatización avanzadas que ahora se encuentran en las plataformas empresariales de IA se deben al rápido crecimiento del aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo. tecnologías.

Este puesto comparativo sobre IA, ML y DL analiza la presencia "ubicua" de DL en muchas facetas de la IA, ya sea PNL o aplicaciones de visión por computadora. Gradualmente, los sistemas, herramientas y soluciones automatizados habilitados para IA y DL están penetrando y apoderándose de todos los sectores comerciales, desde el marketing hasta la experiencia del cliente, desde la realidad virtual hasta el procesamiento del lenguaje natural (NLP), y el impacto digital está en todas partes.

Investigadores de Facebook plagados de dilemas de privacidad

Aquí hay una repasar la polémica de 2018 sobre la demanda pública de privacidad absoluta de los datos personales. Esta demanda de los consumidores está en conflicto directo con los actuales esfuerzos de investigación de IA de Facebook. Los investigadores de IA en Facebook necesitan "cosechar en masa" datos personales para entrenar algoritmos de aprendizaje.

Facebook se da cuenta de que el concepto utópico del cifrado de extremo a extremo era un mito en un mundo de investigación que busca respuestas a partir de montones de datos personales. Para futuros esfuerzos, los investigadores ahora están considerando seriamente entrenar algoritmos en "datos muertos" en dispositivos individuales en lugar de recopilar datos personales en masa. En ese caso, los ingenieros de Facebook instalarán algoritmos de moderación de contenido directamente en los teléfonos de los usuarios para evitar las violaciones de privacidad de datos.

En una AI múltiple artículo, el autor detalla varios métodos de DL únicos, como el aprendizaje autosupervisado, FLS y el aumento de datos basado en GAB, que pueden sobrevivir a las controversias que rodean la vida útil de muchas metodologías de aprendizaje profundo.

Otra
característica severamente limitante de las soluciones habilitadas para DL es que el aprendizaje
los algoritmos aún no pueden proporcionar razones detalladas de sus elecciones, lo que puede
provocar a los usuarios para que acepten ciegamente las decisiones proporcionadas por las herramientas de IA y luego inventar
explicaciones “falsas” para cualquier respuesta rechazada. Eso no es muy alentador para
¡Soluciones de apoyo a la toma de decisiones!

Democratización del aprendizaje profundo en cinco a 10 años

Los expertos de la industria de la IA han sugerido, durante muchos años, que todo el entorno de ML debe democratizarse. Las herramientas DL se convertirán en una parte estándar del conjunto de herramientas del desarrollador. Los componentes DL reutilizables, incorporados a las bibliotecas DL estándar, llevarán las características de entrenamiento de sus modelos anteriores para acelerar el aprendizaje. A medida que continúa la automatización de las herramientas de aprendizaje profundo, existe un riesgo inherente de que la tecnología se convierta en algo tan complejo que el desarrollador promedio se encuentre totalmente ignorante.

Nuevas predicciones sobre el aprendizaje profundo

Fuera de 10 predicciones principales hecho sobre la inclinación profunda en 2022, aquí hay algunos que vale la pena ver este año:

  • Modelos híbridos integrados
  • Uso de DL en neurociencia
  • Redes antagónicas generales (GAN)
  • Uso de inteligencia perimetral
  • PNL al siguiente nivel

Aplicaciones de Deep Learning del presente y del futuro

Google fue el pionero en buscar aprendizaje profundo en marketing. La adquisición de DeepMind Technologies por parte de Google sacudió el mundo de los negocios. La misión de Google es hacer de DL una solución seria para los especialistas en marketing de búsqueda que se preocupan por el SEO. 

La tendencia de aplicación más notable en el mundo real de las tecnologías y herramientas de ML es que están comenzando a transformar un negocio a la vez "de chatbots y agentes digitales en CRM a demostraciones de piso de producción impulsadas por realidad virtual (VR)". Las futuras tecnologías de ML, que incluyen DL, deben demostrar el aprendizaje a partir de materiales de capacitación limitados y transferir el aprendizaje entre contextos, el aprendizaje continuo y las capacidades de adaptación para seguir siendo útiles.

La poderosa tecnología de aprendizaje profundo se ha utilizado muchas veces en aplicaciones populares como reconocimiento de voz y facial, o clasificación de imágenes. Las aplicaciones y casos de uso más recientes incluyen detección de noticias falsas, modelos predictivos para el cuidado de la salud y generación automática de imágenes y escritura a mano.

Tendencias futuras en pocas palabras

Algunas de las principales tendencias que están impulsando el aprendizaje profundo hacia el futuro
son:

  • El crecimiento actual de la investigación de DL y las aplicaciones de la industria demuestran su presencia "ubicua" en todas las facetas de la IA, ya sea PNL o aplicaciones de visión artificial.
  • Con el tiempo y las oportunidades de investigación, los métodos de aprendizaje no supervisados ​​pueden generar modelos que imiten de cerca el comportamiento humano.
  • El aparente conflicto entre las leyes de protección de datos del consumidor y las necesidades de investigación de grandes volúmenes de datos del consumidor continuará.
  • Las limitaciones de la tecnología de aprendizaje profundo para poder "razonar" son un obstáculo para las herramientas automatizadas de apoyo a la toma de decisiones.
  • La adquisición de DeepMind Technologies por parte de Google es prometedora para los comerciantes globales.
  • Las tecnologías futuras de ML y DL deben demostrar el aprendizaje a partir de materiales de capacitación limitados y transferir el aprendizaje entre contextos, el aprendizaje continuo y las capacidades de adaptación para seguir siendo útiles.
  • Si la investigación en tecnología de aprendizaje profundo avanza al ritmo actual, es posible que los desarrolladores pronto se vean superados y se vean obligados a realizar una capacitación intensiva.

¿Interesado en una carrera en aprendizaje profundo?

Dependiendo de si es un novato completo o si ya tiene experiencia en otros campos de la ciencia de datos, es posible que esté familiarizado con algunos de estos consejos útiles para iniciar una carrera en aprendizaje profundo:

  • Explore el amplio campo del aprendizaje profundo y reduzca su área de enfoque.
  • Con un área de enfoque específica en mente, el siguiente paso es cultivar lenguajes de programación relevantes. Por ejemplo, si su área de enfoque son los algoritmos ML, será útil desarrollar habilidades en el lenguaje Python.
  • Es igualmente importante repasar sus habilidades analíticas continuamente. Para esto, es posible que deba revisar los sitios de entrenamiento e intentar sus ejercicios.
  • Finalmente, revisar las descripciones de trabajo reales en los sitios de trabajo puede mejorar su conocimiento de los roles y responsabilidades de trabajo de aprendizaje profundo.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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