Syväoppimisen tulevaisuus

Syväoppimisesta (DL) tuli yhdessä yössä "tähti", kun robottipelaaja voitti ihmispelaajan kuuluisassa AlphaGo-pelissä. Syväoppimisen koulutus ja oppimismenetelmät ovat laajalti tunnustettuja koneiden "inhimillistämisestä". Monet edistyneistä automaatioominaisuuksista, joita nyt löytyy yritysten tekoälyalustoista, johtuvat koneoppimisen (ML) ja syväoppimisen nopeasta kasvusta. teknologiat.

Tämä vertaileva viesti AI, ML ja DL käsittelee DL:n "kaikkialla läsnäoloa" monilla tekoälyn osa-alueilla – olipa kyseessä sitten NLP tai tietokonenäkösovellukset. Vähitellen tekoäly- ja DL-yhteensopivat automatisoidut järjestelmät, työkalut ja ratkaisut tunkeutuvat ja valtaavat kaikki liiketoiminta-alueet – markkinoinnista asiakaskokemukseen, virtuaalitodellisuudesta luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) – ja digitaalinen vaikutus on kaikkialla.

Facebookin tutkijat vaivaavat tietosuojaongelmaa

Täällä on katso taaksepäin vuoden 2018 kiistaan yli julkisen vaatimuksen henkilötietojen ehdottomasta yksityisyydestä. Tämä kuluttajien kysyntä on suorassa ristiriidassa Facebookin nykyisten tekoälytutkimusten kanssa. Facebookin tekoälytutkijat tarvitsevat "massakeräystä" henkilökohtaisista tiedoista kouluttaakseen oppimisalgoritmeja.

Facebook ymmärtää, että utopistinen päästä päähän -salauksen käsite oli todellakin myytti tutkimusmaailmassa, joka etsi vastauksia henkilötietojen kasoista. Tulevia ponnisteluja varten tutkijat harkitsevat nyt vakavasti yksittäisten laitteiden "kuolleen datan" koulutusalgoritmeja henkilötietojen massakeräyksen sijaan. Siinä tapauksessa Facebookin insinöörit asentavat sisällönvalvontaalgoritmit suoraan käyttäjien puhelimiin välttääkseen tietosuojaloukkaukset.

Vuonna AI moninkertainen artikkelissa, kirjoittaja esittelee useita ainutlaatuisia DL-menetelmiä, kuten itseohjattua oppimista, FLS:ää ja GAB-pohjaista tietojen lisäystä, jotka voivat selviytyä monien syvän oppimismenetelmien säilyvyyttä koskevista kiistoista.

Toinen
DL-yhteensopivia ratkaisuja rajoittava ominaisuus on se, että oppiminen
Algoritmit eivät vieläkään pysty antamaan yksityiskohtaisia ​​syitä valintoihinsa, mikä voi
provosoida käyttäjiä hyväksymään tekoälytyökalujen tarjoamat päätökset sokeasti ja sitten keksimään
"väärennettyjä" selityksiä hylätyille vastauksille. Se ei ole kovin rohkaisevaa
ratkaisuja päätöksentekoon!

Syväoppimisen demokratisointi 10–XNUMX vuodessa

Tekoälyteollisuuden sisäpiiriläiset ovat ehdottaneet sitä useiden vuosien ajan koko ML-ympäristö pitäisi demokratisoida. DL-työkaluista tulee vakio-osa kehittäjän työkalupakkia. Uudelleen käytettävät DL-komponentit, jotka on sisällytetty vakiomuotoisiin DL-kirjastoihin, sisältävät aiempien mallien koulutusominaisuudet oppimisen nopeuttamiseksi. Syväoppimistyökalujen automatisoinnin jatkuessa on olemassa luontainen riski, että teknologia kehittyy niin monimutkaiseksi, että keskivertokehittäjä huomaa olevansa täysin tietämätön.

Uusia ennusteita syväoppimisesta

Ulkona 10 parasta ennustetta tehty syvälle kallistumisesta vuonna 2022, tässä on joitain tämän vuoden katsomisen arvoisia:

• Integroidut hybridimallit
• DL:n käyttö neurotieteessä
• Yleiset kontradiktoriset verkot (GAN)
• Reunaälyn käyttö
• NLP seuraavalle tasolle

Nykyajan ja tulevaisuuden syväoppimissovellukset

Google oli edelläkävijä syvällistä markkinoinnin oppimista. Googlen DeepMind Technologiesin hankinta ravisteli yritysmaailmaa. Googlen tehtävänä on tehdä DL:stä vakava ratkaisu hakumarkkinoijille, jotka välittävät SEO:sta. 

Merkittävin sovellustrendi ML-teknologioiden ja -työkalujen todellisessa maailmassa on se, että ne alkavat muuttaa yritystä kerrallaan "chatboteista ja digitaalisista agenteista CRM:ssä virtuaalitodellisuuteen (VR) perustuviin myymälädemoihin." Tulevien ML-teknologioiden, joihin kuuluu myös DL, on osoitettava oppimista rajoitetuista koulutusmateriaaleista ja siirrettävä oppimista kontekstien välillä, jatkuva oppiminen ja mukautumiskyky pysyäkseen hyödyllisinä.

Syväoppimisen tehokasta teknologiaa on hyödynnetty useaan otteeseen suosituissa sovelluksissa, kuten puhe- ja kasvojentunnistuksessa tai kuvien luokittelussa. Uusimpia sovelluksia ja käyttötapauksia ovat valeuutisten havaitseminen, terveydenhuollon ennakoivat mallit sekä automaattinen kuvien ja käsinkirjoituksen luominen.

Tulevaisuuden trendit pähkinänkuoressa

Jotkut tärkeimmistä suuntauksista, jotka siirtävät syvän oppimisen tulevaisuuteen
ovat:

• DL-tutkimuksen ja teollisuuden sovellusten nykyinen kasvu osoittaa sen "arjen läsnäolon" kaikilla tekoälyn osa-alueilla – olipa se sitten NLP tai tietokonenäkösovelluksia.
• Ajan ja tutkimusmahdollisuuksien myötä ohjaamattomat oppimismenetelmät voivat tuottaa malleja, jotka jäljittelevät läheisesti ihmisen käyttäytymistä.
• Ilmeinen ristiriita kuluttajansuojalainsäädännön ja suurten kuluttajatietojen tutkimustarpeiden välillä jatkuu.
• Syväoppimisteknologian rajoitukset kyvyssä "järkeä" ovat esteenä automatisoiduille, päätöksentekoa tukeville työkaluille.
• Googlen DeepMind Technologiesin osto lupaa globaaleille markkinoijille.
• Tulevien ML- ja DL-teknologioiden on osoitettava oppimista rajoitetuista koulutusmateriaaleista ja siirrettävä oppimista kontekstien välillä, jatkuva oppiminen ja mukautumiskyky pysyäkseen hyödyllisenä.
• Jos syväoppimisen teknologian tutkimus etenee nykyisellä tahdilla, kehittäjät saattavat pian joutua vauhtiin ja joutuvat osallistumaan intensiiviseen koulutukseen.

Kiinnostaako syväoppimisen ura?

Riippuen siitä, oletko täysin aloittelija vai jo kokenut muilla tietotieteen aloilla, saatat tuntea joitain näistä hyödyllisiä vinkkejä syväoppimisen uran aloittamiseen:

• Tutki syvän oppimisen laajaa aluetta ja rajaa painopistealuettasi.
• Seuraava askel on kehittää asiaankuuluvia ohjelmointikieliä tiettyä painopistealuetta silmällä pitäen. Jos painopistealueesi ovat esimerkiksi ML-algoritmit, Python-kielitaidon kehittäminen on hyödyllistä.
• Yhtä tärkeää on päivittää analyyttisiä taitojasi jatkuvasti. Tätä varten sinun on ehkä tarkasteltava harjoitussivustoja ja kokeiltava niiden harjoituksia.
• Lopuksi, todellisten työnkuvausten tarkasteleminen työmailla voi parantaa tietämystäsi syvän oppimisen työtehtävistä ja vastuista.

Kuvaa käytetään Shutterstock.com-lisenssillä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/