Masa Depan Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam (DL) menjadi "bintang" dalam semalam saat pemain robot mengalahkan pemain manusia dalam game AlphaGo yang terkenal. Pelatihan deep learning dan metode pembelajaran telah diakui secara luas untuk “memanusiakan” mesin. Banyak dari kemampuan otomatisasi canggih yang sekarang ditemukan di platform AI perusahaan disebabkan oleh pesatnya pertumbuhan pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran mendalam teknologi.

Kredensial mikro  pos perbandingan tentang AI, ML, dan DL membahas keberadaan DL yang "di mana-mana" dalam banyak aspek AI – baik itu NLP atau aplikasi computer vision. Secara bertahap, sistem, alat, dan solusi otomatis berkemampuan AI dan DL menembus dan mengambil alih semua sektor bisnis – mulai dari pemasaran hingga pengalaman pelanggan, dari realitas virtual hingga pemrosesan bahasa alami (NLP) – dan dampak digital ada di mana-mana.

Peneliti Facebook Mengalami Dilema Privasi

Berikut ini adalah melihat kembali kontroversi 2018 atas permintaan publik akan privasi mutlak atas data pribadi. Permintaan konsumen ini bertentangan langsung dengan upaya penelitian AI Facebook saat ini. Peneliti AI di Facebook perlu "memanen massal" data pribadi untuk melatih algoritme pembelajaran.

Facebook menyadari bahwa konsep utopis enkripsi end-to-end memang mitos dalam dunia penelitian yang mencari jawaban dari tumpukan data pribadi. Untuk upaya di masa mendatang, para peneliti sekarang secara serius mempertimbangkan algoritme pelatihan tentang "data mati" pada perangkat individu daripada memanen data pribadi secara massal. Dalam hal ini, teknisi Facebook akan memasang algoritme moderasi konten langsung di ponsel pengguna untuk melewati pelanggaran privasi data.

Dalam Beberapa AI artikel, penulis merinci beberapa metode DL unik seperti pembelajaran mandiri, FLS, dan augmentasi data berbasis GAB, yang dapat bertahan dari kontroversi seputar umur simpan banyak metodologi pembelajaran mendalam.

Lain
karakteristik yang sangat membatasi dari solusi DL-enabled adalah pembelajarannya
algoritma masih tidak dapat memberikan alasan terperinci untuk pilihan mereka, yang bisa
memprovokasi pengguna untuk menerima keputusan yang diberikan oleh alat AI secara membabi buta dan kemudian mengarang
penjelasan "palsu" untuk setiap jawaban yang ditolak. Itu tidak terlalu menggembirakan untuk
solusi pendukung keputusan!

Demokratisasi Pembelajaran Mendalam dalam Lima hingga 10 Tahun

Orang dalam industri AI telah, selama bertahun-tahun, menyarankan hal itu seluruh lingkungan ML harus didemokratisasi. Alat DL akan menjadi bagian standar dari perangkat pengembang. Komponen DL yang dapat digunakan kembali, dimasukkan ke dalam pustaka DL standar, akan membawa karakteristik pelatihan dari model sebelumnya untuk mempercepat pembelajaran. Saat otomatisasi alat pembelajaran mendalam terus berlanjut, ada risiko inheren bahwa teknologi akan berkembang menjadi sesuatu yang begitu rumit sehingga rata-rata pengembang akan menyadari bahwa mereka sama sekali tidak mengetahuinya.

Prediksi Baru Tentang Deep Learning

Diluar 10 prediksi teratas dibuat tentang deep leaning di tahun 2022, berikut adalah beberapa yang patut ditonton tahun ini:

• Model hibrida terintegrasi
• Penggunaan DL dalam ilmu saraf
• Jaringan permusuhan umum (GAN)
• Penggunaan intelijen tepi
• NLP di tingkat selanjutnya

Aplikasi Deep Learning Masa Kini dan Masa Depan

Google adalah pelopor dalam mengejar pembelajaran yang mendalam dalam pemasaran. Akuisisi Google atas DeepMind Technologies mengguncang dunia bisnis. Misi Google adalah menjadikan DL sebagai solusi serius bagi pemasar pencarian yang peduli dengan SEO. 

Tren aplikasi yang paling menonjol di dunia nyata teknologi dan alat ML adalah bahwa mereka mulai mengubah satu bisnis pada satu waktu "dari chatbots dan agen digital dalam CRM menjadi demo lantai toko yang didukung realitas virtual (VR). Teknologi ML masa depan, yang mencakup DL, harus mendemonstrasikan pembelajaran dari materi pelatihan yang terbatas, dan mentransfer pembelajaran antar konteks, pembelajaran berkelanjutan, dan kemampuan adaptif agar tetap berguna.

Teknologi canggih pembelajaran mendalam telah digunakan berkali-kali dalam aplikasi populer seperti pengenalan ucapan dan wajah, atau klasifikasi gambar. Aplikasi dan kasus penggunaan yang lebih baru termasuk deteksi berita palsu, model prediktif untuk perawatan kesehatan, dan pembuatan gambar dan tulisan tangan otomatis.

Singkatnya, Tren Masa Depan

Beberapa tren utama yang menggerakkan pembelajaran mendalam ke masa depan
adalah:

• Pertumbuhan penelitian DL saat ini dan aplikasi industri menunjukkan kehadirannya yang "ada di mana-mana" di setiap aspek AI — baik itu NLP atau aplikasi visi komputer.
• Dengan waktu dan peluang penelitian, metode pembelajaran tanpa pengawasan dapat menghasilkan model yang akan meniru perilaku manusia secara dekat.
• Konflik nyata antara undang-undang perlindungan data konsumen dan kebutuhan penelitian akan data konsumen dalam jumlah besar akan terus berlanjut.
• Keterbatasan teknologi pembelajaran mendalam untuk dapat "bernalar" adalah penghalang untuk alat pendukung keputusan otomatis.
• Akuisisi Google atas DeepMind Technologies menjanjikan bagi pemasar global.
• Teknologi ML dan DL masa depan harus mendemonstrasikan pembelajaran dari materi pelatihan yang terbatas, dan mentransfer pembelajaran antar konteks, pembelajaran berkelanjutan, dan kemampuan adaptif agar tetap berguna.
• Jika penelitian teknologi pembelajaran mendalam berkembang dengan kecepatan saat ini, pengembang akan segera menemukan diri mereka terlampaui dan akan dipaksa untuk mengikuti pelatihan intensif.

Tertarik dengan Karir dalam Pembelajaran Jauh?

Bergantung pada apakah Anda seorang pemula atau sudah berpengalaman di bidang Ilmu Data lainnya, Anda mungkin akrab dengan beberapa di antaranya tips berguna untuk memulai karir dalam pembelajaran mendalam:

• Jelajahi bidang pembelajaran mendalam yang luas dan persempit area fokus Anda.
• Dengan mempertimbangkan area fokus tertentu, langkah selanjutnya adalah mengolah bahasa pemrograman yang relevan. Misalnya, jika area fokus Anda adalah algoritme ML, mengembangkan keterampilan bahasa Python akan sangat membantu.
• Sama pentingnya untuk memoles keterampilan analitis Anda secara terus menerus. Untuk ini, Anda mungkin perlu meninjau situs pelatihan dan mencoba latihannya.
• Terakhir, meninjau uraian pekerjaan yang sebenarnya di lokasi pekerjaan dapat meningkatkan pengetahuan Anda tentang peran dan tanggung jawab pekerjaan pembelajaran mendalam.

Gambar yang digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock.com

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/