ディープラーニングの未来

ディープ ラーニング (DL) は、AlphaGo の有名なゲームでロボット プレーヤーが人間のプレーヤーを打ち負かしたとき、一夜にして「スター」になりました。 ディープラーニングのトレーニングと学習方法は、機械を「人間化」するために広く認められています。 エンタープライズ AI プラットフォームで現在見られる高度な自動化機能の多くは、機械学習 (ML) とディープ ラーニングの急速な成長によるものです。 技術.

この 比較記事 on AI, ML, and DL では、NLP やコンピューター ビジョン アプリケーションなど、AI の多くの側面における DL の「ユビキタス」な存在について説明しています。 AI および DL 対応の自動化されたシステム、ツール、およびソリューションは、マーケティングからカスタマー エクスペリエンス、バーチャル リアリティから自然言語処理 (NLP) に至るまで、すべてのビジネス セクターに徐々に浸透し、引き継がれています。デジタルの影響はいたるところにあります。

Facebookの研究者はプライバシーのジレンマに悩まされています

ここにあります 2018年の論争を振り返る 個人データの絶対的なプライバシーに対する公衆の要求を超えて。 この消費者の要求は、Facebook の現在の AI 研究の取り組みと真っ向から対立しています。 Facebook の AI 研究者は、学習アルゴリズムをトレーニングするために、個人データを「大量収集」する必要があります。

Facebook は、エンド ツー エンドの暗号化というユートピア的な概念が、山積みの個人データから答えを求める研究の世界では、実際には神話であったことを認識しています。 今後の取り組みとして、研究者は現在、個人データを大量に収集するのではなく、個々のデバイスの「死んだデータ」でアルゴリズムをトレーニングすることを真剣に検討しています。 その場合、Facebook のエンジニアは、コンテンツ モデレーション アルゴリズムをユーザーの電話に直接インストールして、データのプライバシー侵害を回避します。

で AIマルチプル この記事では、著者は、自己教師あり学習、FLS、GAB ベースのデータ拡張など、いくつかのユニークな DL 手法について詳しく説明しています。これらの手法は、多くの深層学習手法の保存期間をめぐる論争を乗り切る可能性があります。

別の
DL 対応ソリューションの非常に制限的な特徴は、学習が
アルゴリズムは、選択の詳細な理由をまだ提供できません。
AIツールによって提供される決定をやみくもに受け入れるようにユーザーを挑発し、その後ででっち上げます
拒否された回答に対する「偽の」説明。 それはあまり心強いことではありません
意思決定支援ソリューション！

10年からXNUMX年でディープラーニングの民主化

AI 業界のインサイダーは、長年にわたって次のように示唆してきました。 ML 環境全体 民主化されるべきです。 DL ツールは、開発者のツールキットの標準的な部分になります。 標準の DL ライブラリに組み込まれた再利用可能な DL コンポーネントは、以前のモデルのトレーニング特性を保持して、学習を高速化します。 深層学習ツールの自動化が進むにつれて、技術が非常に複雑なものに発展し、平均的な開発者がまったく無知であることに気付く固有のリスクがあります。

深層学習に関する新しい予測

の外へ 上位 10 の予測 は 2022 年のディープ ラーニングについて作成されましたが、今年注目すべきものをいくつか紹介します。

• ハイブリッドモデルの統合
• 神経科学におけるDLの使用
• 一般的な敵対的ネットワーク (GAN)
• エッジ インテリジェンスの使用
• 次のレベルの NLP

現在と未来の深層学習アプリケーション

Google は追求のパイオニアでした マーケティングにおける深層学習. Google による DeepMind Technologies の買収は、ビジネス界に衝撃を与えました。 Google の使命は、DL を SEO に関心のある検索マーケターにとって重要なソリューションにすることです。 

ML テクノロジとツールの現実世界における最も注目すべきアプリケーション トレンドは、「CRM のチャットボットとデジタル エージェントから仮想現実 (VR) を利用したショップ フロアのデモまで」、一度に XNUMX つのビジネスを変革し始めていることです。 DL を含む将来の ML テクノロジーは、限られたトレーニング資料からの学習を実証し、コンテキスト間の学習、継続的な学習、および適応能力を有効に維持するために転送する必要があります。

ディープ ラーニングの強力なテクノロジは、音​​声認識や顔認識、画像分類などの一般的なアプリケーションで何度も利用されてきました。 最近のアプリケーションとユース ケースには、フェイク ニュースの検出、ヘルスケアの予測モデル、画像と手書きの自動生成などがあります。

一言で言えば今後の動向

深層学習を将来に向けて動かしている主な傾向のいくつか
には次の値があります:

• 現在の DL 研究と業界アプリケーションの成長は、AI のあらゆる面で「ユビキタス」な存在であることを示しています。 NLP またはコンピューター ビジョン アプリケーション。
• 時間と研究の機会があれば、教師なし学習法は人間の行動を厳密に模倣するモデルを提供する可能性があります。
• 消費者データ保護法と大量の消費者データの研究ニーズとの間の明らかな対立は続くでしょう。
• ディープ ラーニング テクノロジの「推論」能力の限界は、自動化された意思決定支援ツールの障害となっています。
• Google による DeepMind Technologies の買収は、グローバル マーケターにとって有望です。
• 将来の ML および DL テクノロジーは、限られたトレーニング資料からの学習を実証し、コンテキスト間での学習の移行、継続的な学習、および適応能力を維持する必要があります。
• 深層学習技術の研究が現在のペースで進むと、開発者はすぐに追い越され、集中的なトレーニングを受けることを余儀なくされる可能性があります。

深層学習のキャリアに興味がありますか?

あなたが完全な初心者か、他のデータ サイエンス分野の経験者かに応じて、これらのいくつかに精通している可能性があります。 深層学習のキャリアをスタートさせるための役立つヒント:

• 深層学習の幅広い分野を探索し、重点分野を絞り込みます。
• 特定の重点分野を念頭に置いて、次のステップは関連するプログラミング言語を育成することです。 たとえば、重点分野が ML アルゴリズムである場合、Python 言語のスキルを開発すると役立ちます。
• 分析スキルを継続的にブラッシュアップすることも同様に重要です。 そのためには、トレーニング サイトを確認し、演習を試みる必要がある場合があります。
• 最後に、求人サイトで実際の職務内容を確認することで、ディープ ラーニングの職務と責任についての知識を深めることができます。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/