딥 러닝의 미래

딥 러닝(DL)은 유명한 게임인 AlphaGo에서 로봇 플레이어가 인간 플레이어를 이겼을 때 하룻밤 사이에 "스타"가 되었습니다. 딥 러닝 교육 및 학습 방법은 기계를 "인간화"하는 것으로 널리 알려져 있습니다. 현재 엔터프라이즈 AI 플랫폼에서 볼 수 있는 많은 고급 자동화 기능은 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝의 급속한 성장에 기인합니다. 기술.

이 비교 포스트 on AI, ML, and DL은 AI의 여러 측면(NLP 또는 컴퓨터 비전 애플리케이션)에서 DL의 "유비쿼터스" 존재에 대해 논의합니다. 점차적으로 AI 및 DL 지원 자동화 시스템, 도구 및 솔루션은 마케팅에서 고객 경험, 가상 현실에서 자연어 처리(NLP)에 이르기까지 모든 비즈니스 부문에 침투하고 있으며 디지털 영향은 어디에나 있습니다.

프라이버시 딜레마에 시달리는 Facebook 연구원

여기입니다 2018년 논란 다시보기 개인 데이터의 절대적인 프라이버시에 대한 대중의 요구에 대해. 이러한 소비자 요구는 Facebook의 현재 AI 연구 노력과 직접적으로 충돌합니다. Facebook의 AI 연구원은 학습 알고리즘을 훈련하기 위해 개인 데이터를 "대량 수집"해야 합니다.

Facebook은 엔드 투 엔드 암호화의 유토피아적 개념이 개인 데이터 더미에서 답을 찾는 연구 세계의 신화라는 것을 알고 있습니다. 향후 노력을 위해 연구자들은 개인 데이터를 대량 수집하는 대신 개별 장치의 "죽은 데이터"에 대한 훈련 알고리즘을 진지하게 고려하고 있습니다. 이 경우 Facebook 엔지니어는 데이터 개인 정보 침해를 우회하기 위해 사용자의 휴대폰에 콘텐츠 조정 알고리즘을 직접 설치합니다.

에서 AI 다중 이 기사에서 저자는 자기 지도 학습, FLS, GAB 기반 데이터 증대와 같은 몇 가지 고유한 DL 방법에 대해 자세히 설명합니다.

다른
DL 지원 솔루션의 심각한 제한 특성은 학습이
알고리즘은 여전히 ​​선택에 대한 자세한 이유를 제공할 수 없습니다.
사용자가 AI 도구가 제공하는 결정을 맹목적으로 받아들이도록 유도한 다음 조작
거부된 답변에 대한 "가짜" 설명. 그것은 그다지 고무적이지 않습니다
의사 결정 지원 솔루션!

10~XNUMX년 안에 딥 러닝의 민주화

AI 업계 내부자들은 수년 동안 다음과 같이 제안했습니다. 전체 ML 환경 민주화 되어야 합니다. DL 도구는 개발자 툴킷의 표준 부분이 될 것입니다. 표준 DL 라이브러리에 통합된 재사용 가능한 DL 구성 요소는 학습 속도를 높이기 위해 이전 모델의 교육 특성을 전달합니다. 딥 러닝 도구의 자동화가 계속됨에 따라 기술이 너무 복잡해져 일반 개발자가 완전히 무지하다는 것을 알게 될 내재된 위험이 있습니다.

딥 러닝에 대한 새로운 예측

밖으로 상위 10개 예측 2022년에 딥 리닝에 대해 만들어진 올해 주목할만한 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

• 통합 하이브리드 모델
• 신경과학에서 DL 사용
• 일반 적대적 네트워크(GAN)
• 엣지 인텔리전스 사용
• 다음 단계의 NLP

현재와 ​​미래의 딥 러닝 응용

Google은 추구하는 선구자였습니다. 마케팅의 딥 러닝. Google의 DeepMind Technologies 인수는 비즈니스 세계를 뒤흔들었습니다. Google의 사명은 DL을 SEO에 관심이 있는 검색 마케터를 위한 진지한 솔루션으로 만드는 것입니다. 

ML 기술 및 도구의 실제 세계에서 가장 주목할만한 애플리케이션 트렌드는 "CRM의 챗봇 및 디지털 에이전트에서 가상 현실(VR) 기반 작업 현장 데모로" 한 번에 하나의 비즈니스를 변환하기 시작했다는 것입니다. DL을 포함하는 미래의 ML 기술은 제한된 교육 자료에서 학습을 시연해야 하며 유용성을 유지하기 위해 상황 간 학습, 지속적인 학습 및 적응 기능을 이전해야 합니다.

딥 러닝의 강력한 기술은 음성 및 안면 인식 또는 이미지 분류와 같은 인기 있는 애플리케이션에서 여러 번 활용되었습니다. 최신 애플리케이션 및 사용 사례에는 가짜 뉴스 감지, 의료 예측 모델, 자동 이미지 및 필기 생성이 포함됩니다.

간단히 말해서 미래 트렌드

딥 러닝을 미래로 이끄는 몇 가지 주요 트렌드
위치 :

• DL 연구 및 산업 응용 프로그램의 현재 성장은 AI의 모든 측면에서 "유비쿼터스" 존재를 보여줍니다. NLP 또는 컴퓨터 비전 애플리케이션.
• 시간과 연구 기회를 통해 비지도 학습 방법은 인간의 행동을 밀접하게 모방하는 모델을 제공할 수 있습니다.
• 소비자 데이터 보호법과 대량의 소비자 데이터에 대한 연구 요구 사이의 명백한 충돌은 계속될 것입니다.
• "추론"할 수 있는 딥 러닝 기술의 한계는 자동화된 의사 결정 지원 도구에 장애가 됩니다.
• Google의 DeepMind Technologies 인수는 글로벌 마케터들에게 희망을 안겨줍니다.
• 미래의 ML 및 DL 기술은 제한된 교육 자료에서 학습을 입증하고 상황 간 학습, 지속적인 학습 및 적응 기능을 유용하게 유지해야 합니다.
• 딥 러닝 기술 연구가 현재의 속도로 진행된다면 개발자는 곧 자신을 앞지르고 집중적인 교육을 받아야 할 수도 있습니다.

딥 러닝 경력에 관심이 있으십니까?

완전히 초보자인지 아니면 다른 데이터 과학 분야에 이미 경험이 있는지에 따라 다음 중 일부에 익숙할 수 있습니다. 딥 러닝 분야에서 경력을 시작하기 위한 유용한 팁:

• 딥 러닝의 넓은 분야를 탐색하고 집중 영역을 좁혀보세요.
• 특정 초점 영역을 염두에 두고 다음 단계는 관련 프로그래밍 언어를 개발하는 것입니다. 예를 들어 집중 영역이 ML 알고리즘인 경우 Python 언어 기술을 개발하는 것이 도움이 될 것입니다.
• 분석 기술을 지속적으로 연마하는 것도 똑같이 중요합니다. 이를 위해 교육 사이트를 검토하고 연습을 시도해야 할 수 있습니다.
• 마지막으로 구직 사이트에서 실제 직무 설명을 검토하면 딥 러닝 직무 역할 및 책임에 대한 지식을 향상시킬 수 있습니다.

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