L'avenir de l'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur (DL) est devenu une "star" du jour au lendemain lorsqu'un joueur robot a battu un joueur humain dans le célèbre jeu d'AlphaGo. Les méthodes de formation et d'apprentissage en profondeur ont été largement reconnues pour "humaniser" les machines. Bon nombre des capacités d'automatisation avancées que l'on trouve désormais dans les plates-formes d'IA d'entreprise sont dues à la croissance rapide de l'apprentissage automatique (ML) et de l'apprentissage en profondeur technologies.

Ce article comparatif on AI, ML, and DL discute de la présence "omniprésente" de DL dans de nombreuses facettes de l'IA - qu'il s'agisse d'applications de NLP ou de vision par ordinateur. Progressivement, les systèmes, outils et solutions automatisés basés sur l'IA et la DL pénètrent et prennent le contrôle de tous les secteurs d'activité - du marketing à l'expérience client, de la réalité virtuelle au traitement du langage naturel (TAL) - et l'impact numérique est partout.

Les chercheurs de Facebook aux prises avec le dilemme de la confidentialité

Voici une retour sur la polémique de 2018 sur la demande publique de confidentialité absolue des données personnelles. Cette demande des consommateurs est en conflit direct avec les efforts actuels de recherche sur l'IA de Facebook. Les chercheurs en IA de Facebook ont ​​besoin de "récolter en masse" des données personnelles pour former des algorithmes d'apprentissage.

Facebook se rend compte que le concept utopique du cryptage de bout en bout était en effet un mythe dans un monde de recherche cherchant des réponses à partir de piles de données personnelles. Pour les efforts futurs, les chercheurs envisagent maintenant sérieusement de former des algorithmes sur des « données mortes » sur des appareils individuels plutôt que de collecter en masse des données personnelles. Dans ce cas, les ingénieurs de Facebook installeront des algorithmes de modération de contenu directement sur les téléphones des utilisateurs pour contourner les violations de la confidentialité des données.

Dans une  IA multiple article, l'auteur détaille plusieurs méthodes DL uniques telles que l'apprentissage auto-supervisé, le FLS et l'augmentation de données basée sur GAB, qui peuvent survivre aux controverses entourant la durée de vie de nombreuses méthodologies d'apprentissage en profondeur.

Une autre
caractéristique très limitante des solutions compatibles DL est que l'apprentissage
les algorithmes ne peuvent toujours pas fournir les raisons détaillées de leurs choix, ce qui peut
inciter les utilisateurs à accepter aveuglément les décisions fournies par les outils d'IA, puis concocter
"fausses" explications pour toute réponse rejetée. Ce n'est pas très encourageant pour
des solutions d'aide à la décision !

Démocratisation du Deep Learning dans 10 à XNUMX ans

Les initiés de l'industrie de l'IA ont, pendant de nombreuses années, suggéré que environnement ML complet devrait être démocratisé. Les outils DL deviendront une partie standard de la boîte à outils du développeur. Les composants DL réutilisables, incorporés dans les bibliothèques DL standard, porteront les caractéristiques de formation de ses modèles précédents pour accélérer l'apprentissage. Alors que l'automatisation des outils d'apprentissage en profondeur se poursuit, il existe un risque inhérent que la technologie se développe en quelque chose de si complexe que le développeur moyen se retrouvera totalement ignorant.

Nouvelles prédictions sur l'apprentissage en profondeur

Hors de 10 meilleures prédictions faites sur l'inclinaison profonde en 2022, en voici quelques-unes qui valent la peine d'être vues cette année :

• Modèles hybrides intégrés
• Utilisation de DL en neurosciences
• Réseaux antagonistes généraux (GAN)
• Utilisation de l'intelligence de pointe
• La PNL au niveau supérieur

Applications d'apprentissage en profondeur du présent et du futur

Google a été le pionnier dans la poursuite apprentissage approfondi en marketing. L'acquisition de DeepMind Technologies par Google a secoué le monde des affaires. La mission de Google est de faire de DL une solution sérieuse pour les spécialistes du marketing de recherche qui se soucient du référencement. 

La tendance d'application la plus notable dans le monde réel des technologies et des outils ML est qu'ils commencent à transformer une entreprise à la fois "des chatbots et des agents numériques dans le CRM aux démos d'atelier alimentées par la réalité virtuelle (VR)". Les futures technologies ML, qui incluent DL, doivent démontrer l'apprentissage à partir de supports de formation limités et transférer l'apprentissage entre les contextes, l'apprentissage continu et les capacités d'adaptation pour rester utiles.

La puissante technologie d'apprentissage en profondeur a été utilisée à plusieurs reprises dans des applications populaires telles que la reconnaissance vocale et faciale ou la classification d'images. Les applications et les cas d'utilisation les plus récents incluent la détection de fausses nouvelles, les modèles prédictifs pour les soins de santé et la génération automatique d'images et d'écriture manuscrite.

Les tendances futures en bref

Certaines des principales tendances qui font avancer l'apprentissage en profondeur dans le futur
sont:

• La croissance actuelle de la recherche DL et des applications industrielles démontre sa présence "omniprésente" dans toutes les facettes de l'IA - que ce soit PNL ou des applications de vision par ordinateur.
• Avec le temps et les possibilités de recherche, les méthodes d'apprentissage non supervisé peuvent fournir des modèles qui imiteront étroitement le comportement humain.
• Le conflit apparent entre les lois sur la protection des données des consommateurs et les besoins de recherche de volumes élevés de données sur les consommateurs se poursuivra.
• Les limites de la technologie d'apprentissage en profondeur dans sa capacité à « raisonner » sont un obstacle aux outils automatisés d'aide à la décision.
• L'acquisition de DeepMind Technologies par Google est prometteuse pour les spécialistes du marketing mondiaux.
• Les futures technologies ML et DL doivent démontrer l'apprentissage à partir de supports de formation limités et transférer l'apprentissage entre les contextes, l'apprentissage continu et les capacités d'adaptation pour rester utiles.
• Si la recherche sur les technologies d'apprentissage en profondeur progresse au rythme actuel, les développeurs pourraient bientôt se retrouver dépassés et contraints de suivre une formation intensive.

Intéressé par une carrière en Deep Learning ?

Selon que vous êtes un débutant complet ou déjà expérimenté dans d'autres domaines de la science des données, vous connaissez peut-être certains de ces domaines. conseils utiles pour lancer une carrière dans l'apprentissage en profondeur :

• Explorez le vaste domaine de l'apprentissage en profondeur et affinez votre domaine d'intérêt.
• Avec un domaine d'intérêt spécifique à l'esprit, la prochaine étape consiste à cultiver des langages de programmation pertinents. Par exemple, si votre domaine d'intérêt est les algorithmes ML, il vous sera utile de développer des compétences en langage Python.
• Il est tout aussi important de perfectionner continuellement vos compétences analytiques. Pour cela, vous devrez peut-être revoir les sites de formation et essayer leurs exercices.
• Enfin, l'examen des descriptions de poste réelles sur les sites d'emploi peut améliorer votre connaissance des rôles et des responsabilités d'apprentissage en profondeur.

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• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/