آینده یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (DL) یک شبه به یک "ستاره" تبدیل شد که یک بازیکن ربات در بازی معروف AlphaGo یک بازیکن انسانی را شکست داد. آموزش عمیق یادگیری و روش های یادگیری به طور گسترده برای "انسان سازی" ماشین ها مورد تایید قرار گرفته اند. بسیاری از قابلیت‌های اتوماسیون پیشرفته که اکنون در پلتفرم‌های هوش مصنوعی سازمانی یافت می‌شوند به دلیل رشد سریع یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق است. فن آوری.

این پست مقایسه ای در AI، ML، و DL وجود "همه‌جا" DL در بسیاری از جنبه‌های هوش مصنوعی را مورد بحث قرار می‌دهد - خواه NLP یا برنامه‌های بینایی کامپیوتری. به تدریج، سیستم‌ها، ابزارها و راه‌حل‌های خودکار مجهز به هوش مصنوعی و DL در تمام بخش‌های کسب‌وکار - از بازاریابی گرفته تا تجربه مشتری، از واقعیت مجازی تا پردازش زبان طبیعی (NLP) - نفوذ کرده و تحت کنترل خود قرار می‌گیرند و تاثیر دیجیتال در همه جا وجود دارد.

محققان فیس بوک با معضل حریم خصوصی دست و پنجه نرم می کنند

در اینجا یک به جنجال 2018 نگاه کنید بیش از تقاضای عمومی برای حفظ حریم خصوصی مطلق داده های شخصی. این تقاضای مصرف‌کننده در تضاد مستقیم با تلاش‌های فعلی فیسبوک در زمینه هوش مصنوعی است. محققان هوش مصنوعی در فیسبوک برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری باید داده‌های شخصی را جمع‌آوری کنند.

فیس بوک متوجه می شود که مفهوم اتوپیایی رمزگذاری انتها به انتها در حقیقت یک افسانه در دنیای تحقیقاتی است که به دنبال پاسخ از انبوهی از داده های شخصی است. برای تلاش‌های آتی، محققان اکنون به‌جای جمع‌آوری انبوه داده‌های شخصی، به‌طور جدی الگوریتم‌های آموزشی بر روی «داده‌های مرده» در دستگاه‌های فردی را در نظر می‌گیرند. در این صورت، مهندسان فیس‌بوک الگوریتم‌های تعدیل محتوا را مستقیماً روی تلفن‌های کاربران نصب می‌کنند تا نقض حریم خصوصی داده‌ها را دور بزنند.

در هوش مصنوعی چندگانه در مقاله، نویسنده چندین روش DL منحصر به فرد مانند یادگیری خود نظارت، FLS، و تقویت داده مبتنی بر GAB را شرح می دهد، که ممکن است از بحث و جدل های پیرامون ماندگاری بسیاری از روش های یادگیری عمیق جان سالم به در ببرد.

دیگر
ویژگی محدود کننده راه حل های دارای DL این است که یادگیری
الگوریتم ها هنوز نمی توانند دلایل دقیقی برای انتخاب های خود ارائه دهند، که می تواند
کاربران را تحریک می کند تا تصمیمات ارائه شده توسط ابزارهای هوش مصنوعی را کورکورانه بپذیرند و سپس سرهم بندی کنند
توضیحات "جعلی" برای هر پاسخ رد شده. این خیلی دلگرم کننده نیست
راه حل های پشتیبانی تصمیم!

دموکراتیک کردن یادگیری عمیق در 10 تا XNUMX سال

خودی های صنعت هوش مصنوعی، برای سال ها، این را پیشنهاد کرده اند کل محیط ML باید دموکراتیک شود. ابزارهای DL به بخشی استاندارد از جعبه ابزار توسعه دهنده تبدیل خواهند شد. اجزای DL قابل استفاده مجدد، که در کتابخانه های استاندارد DL گنجانده شده اند، ویژگی های آموزشی مدل های قبلی خود را برای سرعت بخشیدن به یادگیری دارند. همانطور که اتوماسیون ابزارهای یادگیری عمیق ادامه دارد، این خطر ذاتی وجود دارد که فناوری به چیزی پیچیده تبدیل شود که توسعه دهندگان معمولی خود را کاملاً نادان ببینند.

پیش بینی های جدید در مورد یادگیری عمیق

بیرون از 10 پیش بینی برتر در مورد تمایل عمیق در سال 2022 ساخته شده است، در اینجا برخی از موارد ارزش دیدن در این سال وجود دارد:

• مدل های ترکیبی یکپارچه
• استفاده از DL در علوم اعصاب
• شبکه های متخاصم عمومی (GAN)
• استفاده از هوش لبه
• NLP در سطح بعدی

کاربردهای یادگیری عمیق در حال و آینده

گوگل پیشگام این کار بود یادگیری عمیق در بازاریابی. خرید DeepMind Technologies توسط گوگل دنیای تجارت را تکان داد. ماموریت گوگل این است که DL را به یک راه حل جدی برای بازاریابان جستجویی تبدیل کند که به SEO اهمیت می دهند. 

قابل توجه ترین روند برنامه در دنیای واقعی فناوری ها و ابزارهای ML این است که آنها شروع به تبدیل یک کسب و کار در یک زمان می کنند "از چت بات ها و عوامل دیجیتال در CRM به دموهای مبتنی بر واقعیت مجازی (VR) در طبقه فروشگاه." فن‌آوری‌های آینده ML، که شامل DL می‌شوند، باید یادگیری از مواد آموزشی محدود را نشان دهند و یادگیری را بین زمینه‌ها، یادگیری مستمر و قابلیت‌های تطبیقی ​​انتقال دهند تا مفید باقی بمانند.

فناوری قدرتمند یادگیری عمیق بارها در برنامه های محبوب مانند تشخیص گفتار و چهره یا طبقه بندی تصویر استفاده شده است. کاربردهای جدیدتر و موارد استفاده شامل تشخیص اخبار جعلی، مدل های پیشگویانه برای مراقبت های بهداشتی، و تولید خودکار تصویر و دست خط است.

روندهای آینده به طور خلاصه

برخی از گرایش‌های اولیه که یادگیری عمیق را به آینده سوق می‌دهند
هستند:

• رشد فعلی تحقیقات و کاربردهای صنعتی DL، حضور "همه‌جا" آن را در هر جنبه‌ای از هوش مصنوعی نشان می‌دهد. NLP یا برنامه های بینایی کامپیوتری.
• با گذشت زمان و فرصت‌های تحقیق، روش‌های یادگیری بدون نظارت ممکن است مدل‌هایی ارائه دهند که رفتار انسان را از نزدیک تقلید کنند.
• تضاد آشکار بین قوانین حمایت از داده های مصرف کننده و نیازهای تحقیقاتی حجم بالای داده های مصرف کننده ادامه خواهد داشت.
• محدودیت‌های فناوری یادگیری عمیق در توانایی «استدلال» مانعی برای ابزارهای خودکار و پشتیبانی تصمیم‌گیری است.
• خرید DeepMind Technologies توسط گوگل برای بازاریابان جهانی نویدبخش است.
• فناوری‌های ML و DL آینده باید یادگیری از مواد آموزشی محدود را نشان دهند و یادگیری را بین زمینه‌ها، یادگیری مستمر و قابلیت‌های تطبیقی ​​انتقال دهند تا مفید باقی بمانند.
• اگر تحقیقات فناوری یادگیری عمیق با سرعت فعلی پیشرفت کند، توسعه دهندگان ممکن است به زودی خود را پیشی بگیرند و مجبور شوند آموزش های فشرده را ببینند.

علاقه مند به حرفه ای در یادگیری عمیق هستید؟

بسته به اینکه آیا شما یک مبتدی کامل هستید یا قبلاً در سایر زمینه های علم داده تجربه کرده اید، ممکن است با برخی از این موارد آشنا باشید. نکات مفید برای راه اندازی یک حرفه در یادگیری عمیق:

• زمینه وسیع یادگیری عمیق را کاوش کنید و محدوده تمرکز خود را محدود کنید.
• با در نظر گرفتن یک منطقه تمرکز خاص، گام بعدی پرورش زبان های برنامه نویسی مرتبط است. به عنوان مثال، اگر منطقه تمرکز شما الگوریتم‌های ML است، توسعه مهارت‌های زبان پایتون مفید خواهد بود.
• به همان اندازه مهم است که مهارت های تحلیلی خود را به طور مداوم تقویت کنید. برای این کار، ممکن است لازم باشد سایت های آموزشی را مرور کنید و تمرینات آنها را امتحان کنید.
• در نهایت، مرور شرح‌های شغلی واقعی در سایت‌های شغلی ممکن است دانش شما را در مورد نقش‌ها و مسئولیت‌های شغلی یادگیری عمیق افزایش دهد.

تصویر تحت مجوز Shutterstock.com استفاده می شود

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/