O futuro da aprendizagem profunda

O futuro da aprendizagem profunda

Carimbo de hora: 9 de março de 2023 3h35
Nó Fonte: 2005053
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O aprendizado profundo (DL) tornou-se uma “estrela” da noite para o dia quando um jogador de robô derrotou um jogador humano no famoso jogo AlphaGo. Os métodos de treinamento e aprendizado de aprendizagem profunda têm sido amplamente reconhecidos por “humanizar” as máquinas. Muitos dos recursos avançados de automação agora encontrados em plataformas corporativas de IA devem-se ao rápido crescimento do aprendizado de máquina (ML) e do aprendizado profundo tecnologias.

Esta post comparativo on AI, ML, and DL discute a presença “onipresente” de DL em muitas facetas da IA ​​– seja NLP ou aplicativos de visão computacional. Gradualmente, sistemas, ferramentas e soluções automatizadas habilitadas para IA e DL estão penetrando e dominando todos os setores de negócios – do marketing à experiência do cliente, da realidade virtual ao processamento de linguagem natural (NLP) – e o impacto digital está em toda parte.

Pesquisadores do Facebook atormentados com dilema de privacidade

Aqui está uma relembre a polêmica de 2018 sobre a demanda pública de privacidade absoluta de dados pessoais. Essa demanda do consumidor está em conflito direto com os atuais esforços de pesquisa de IA do Facebook. Os pesquisadores de IA do Facebook precisam “colheita em massa” de dados pessoais para treinar algoritmos de aprendizado.

O Facebook percebe que o conceito utópico de criptografia de ponta a ponta era de fato um mito em um mundo de pesquisa que buscava respostas a partir de pilhas de dados pessoais. Para esforços futuros, os pesquisadores estão considerando seriamente o treinamento de algoritmos em “dados mortos” em dispositivos individuais, em vez de coletar dados pessoais em massa. Nesse caso, os engenheiros do Facebook instalarão algoritmos de moderação de conteúdo diretamente nos telefones dos usuários para contornar violações de privacidade de dados.

Em um IA múltipla No artigo, o autor detalha vários métodos exclusivos de DL, como aprendizado autossupervisionado, FLS e aumento de dados baseado em GAB, que podem sobreviver às controvérsias em torno da vida útil de muitas metodologias de aprendizado profundo.

Outro
característica severamente limitante de soluções habilitadas para DL é que o aprendizado
algoritmos ainda não podem fornecer razões detalhadas para suas escolhas, o que pode
provocar os usuários a aceitar cegamente as decisões fornecidas pelas ferramentas de IA e, em seguida, inventar
explicações “falsas” para qualquer resposta rejeitada. Isso não é muito animador para
soluções de apoio à decisão!

Democratização do Deep Learning em cinco a 10 anos

Os especialistas da indústria de IA sugeriram, por muitos anos, que todo o ambiente de ML deve ser democratizado. As ferramentas DL se tornarão uma parte padrão do kit de ferramentas do desenvolvedor. Componentes DL reutilizáveis, incorporados em bibliotecas DL padrão, levarão as características de treinamento de seus modelos anteriores para acelerar o aprendizado. À medida que a automação das ferramentas de aprendizado profundo continua, há um risco inerente de que a tecnologia se desenvolva em algo tão complexo que o desenvolvedor médio se sentirá totalmente ignorante.

Novas previsões sobre aprendizado profundo

Fora de 10 melhores previsões feito sobre a inclinação profunda em 2022, aqui estão alguns que valem a pena assistir este ano:

  • Modelos híbridos integrados
  • Uso de DL em neurociência
  • Redes adversárias gerais (GAN)
  • Uso de inteligência de ponta
  • PNL no próximo nível

Aplicações de aprendizado profundo do presente e do futuro

O Google foi o pioneiro na busca aprendizado profundo em marketing. A aquisição da DeepMind Technologies pelo Google abalou o mundo dos negócios. A missão do Google é tornar o DL uma solução séria para profissionais de marketing de busca que se preocupam com SEO. 

A tendência de aplicação mais notável no mundo real das tecnologias e ferramentas de ML é que elas estão começando a transformar um negócio de cada vez “de chatbots e agentes digitais em CRM para demonstrações de chão de fábrica com tecnologia de realidade virtual (VR)”. As futuras tecnologias de ML, que incluem DL, devem demonstrar aprendizado a partir de materiais de treinamento limitados e transferir aprendizado entre contextos, aprendizado contínuo e recursos adaptativos para permanecerem úteis.

A poderosa tecnologia de aprendizado profundo foi utilizada muitas vezes em aplicativos populares, como fala e reconhecimento facial ou classificação de imagens. Os aplicativos e casos de uso mais recentes incluem detecção de notícias falsas, modelos preditivos para assistência médica e geração automática de imagens e manuscritos.

Tendências futuras em poucas palavras

Algumas das principais tendências que estão levando o aprendizado profundo para o futuro
são:

  • O crescimento atual da pesquisa de DL e dos aplicativos da indústria demonstra sua presença “onipresente” em todas as facetas da IA ​​— seja PNL ou aplicativos de visão computacional.
  • Com o tempo e as oportunidades de pesquisa, os métodos de aprendizado não supervisionados podem fornecer modelos que imitam de perto o comportamento humano.
  • O aparente conflito entre as leis de proteção de dados do consumidor e as necessidades de pesquisa de grandes volumes de dados do consumidor continuará.
  • As limitações da tecnologia de aprendizado profundo em ser capaz de “raciocinar” é um obstáculo para ferramentas automatizadas de suporte à decisão.
  • A aquisição da DeepMind Technologies pelo Google é promissora para os profissionais de marketing globais.
  • As futuras tecnologias de ML e DL devem demonstrar aprendizado a partir de materiais de treinamento limitados e transferir aprendizado entre contextos, aprendizado contínuo e recursos adaptativos para permanecerem úteis.
  • Se a pesquisa de tecnologia de aprendizado profundo progredir no ritmo atual, os desenvolvedores podem se ver ultrapassados ​​em breve e serão forçados a fazer um treinamento intensivo.

Interessado em uma carreira em Deep Learning?

Dependendo se você é um novato completo ou já experiente em outros campos da ciência de dados, você pode estar familiarizado com alguns desses dicas úteis para iniciar uma carreira em aprendizado profundo:

  • Explore o amplo campo de aprendizado profundo e reduza sua área de foco.
  • Com uma área de foco específica em mente, o próximo passo é cultivar linguagens de programação relevantes. Por exemplo, se sua área de foco for algoritmos de ML, o desenvolvimento de habilidades na linguagem Python será útil.
  • É igualmente importante aprimorar suas habilidades analíticas continuamente. Para isso, pode ser necessário revisar os locais de treinamento e tentar seus exercícios.
  • Por fim, revisar as descrições de trabalho reais nos locais de trabalho pode aprimorar seu conhecimento sobre as funções e responsabilidades do trabalho de aprendizagem profunda.

Imagem usada sob licença da Shutterstock.com

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