Будущее глубокого обучения

Глубокое обучение (ГО) за одну ночь стало «звездой», когда игрок-робот победил игрока-человека в знаменитой игре AlphaGo. Обучение глубокому обучению и методы обучения получили широкое признание для «очеловечивания» машин. Многие из расширенных возможностей автоматизации, которые сейчас можно найти в корпоративных платформах искусственного интеллекта, связаны с быстрым ростом машинного обучения (ML) и глубокого обучения. технологии.

Эта  сравнительный пост on AI, ML и DL обсуждает «повсеместное» присутствие DL во многих аспектах ИИ — будь то НЛП или приложения компьютерного зрения. Постепенно автоматизированные системы, инструменты и решения с поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения проникают и захватывают все сектора бизнеса — от маркетинга до взаимодействия с клиентами, от виртуальной реальности до обработки естественного языка (NLP) — и влияние цифровых технологий ощущается повсюду.

Исследователи Facebook столкнулись с дилеммой конфиденциальности

Вот оглянуться назад на полемику 2018 года в связи с публичным требованием абсолютной конфиденциальности персональных данных. Этот потребительский спрос находится в прямом противоречии с текущими исследованиями искусственного интеллекта Facebook. Исследователям искусственного интеллекта в Facebook необходимо «массово собирать» личные данные для обучения алгоритмов обучения.

Facebook понимает, что утопическая концепция сквозного шифрования на самом деле была мифом в исследовательском мире, ищущем ответы на кучах личных данных. Для будущих усилий исследователи в настоящее время серьезно рассматривают алгоритмы обучения на «мертвых данных» на отдельных устройствах, а не на массовом сборе личных данных. В этом случае инженеры Facebook установят алгоритмы модерации контента прямо на телефоны пользователей, чтобы обойти нарушения конфиденциальности данных.

В одном из AI Множественный В статье автор подробно описывает несколько уникальных методов глубокого обучения, таких как обучение с самостоятельным наблюдением, FLS и увеличение данных на основе GAB, которые могут пережить разногласия, связанные со сроками годности многих методологий глубокого обучения.

Другой
серьезно ограничивающей характеристикой решений с поддержкой ГО является то, что обучение
алгоритмы все еще не могут предоставить подробные причины своего выбора, что может
провоцировать пользователей слепо принимать решения, предоставляемые инструментами ИИ, а затем придумывать
«фальшивые» объяснения любого отвергнутого ответа. Это не очень обнадеживает
решения для поддержки принятия решений!

Демократизация глубокого обучения через 10-XNUMX лет

Инсайдеры индустрии ИИ в течение многих лет предполагали, что вся среда машинного обучения следует демократизировать. Инструменты DL станут стандартной частью набора инструментов разработчика. Многоразовые компоненты DL, включенные в стандартные библиотеки DL, будут нести обучающие характеристики своих предыдущих моделей для ускорения обучения. Поскольку автоматизация инструментов глубокого обучения продолжается, существует неотъемлемый риск того, что технология превратится во что-то настолько сложное, что средний разработчик окажется в полном неведении.

Новые предсказания о глубоком обучении

Вне 10 лучших прогнозов сделано о глубоком наклоне в 2022 году, вот некоторые из них, которые стоит посмотреть в этом году:

• Интегрированные гибридные модели
• Использование DL в неврологии
• Общие состязательные сети (GAN)
• Использование пограничного интеллекта
• НЛП на новом уровне

Приложения глубокого обучения настоящего и будущего

Google был пионером в поиске глубокое обучение маркетингу. Приобретение Google компании DeepMind Technologies потрясло деловой мир. Миссия Google — сделать DL серьезным решением для поисковых маркетологов, которые заботятся о SEO. 

Наиболее заметной тенденцией применения технологий и инструментов машинного обучения в реальном мире является то, что они начинают преобразовывать один бизнес за раз «от чат-ботов и цифровых агентов в CRM к демонстрациям на базе виртуальной реальности (VR) в цехах». Будущие технологии машинного обучения, которые включают в себя DL, должны демонстрировать обучение на основе ограниченных учебных материалов и передавать обучение между контекстами, непрерывное обучение и адаптивные возможности, чтобы оставаться полезными.

Мощная технология глубокого обучения многократно использовалась в популярных приложениях, таких как распознавание речи и лиц или классификация изображений. Более поздние приложения и варианты использования включают обнаружение фальшивых новостей, прогностические модели для здравоохранения и автоматическое создание изображений и рукописного ввода.

Будущие тенденции в двух словах

Некоторые из основных тенденций, которые продвигают глубокое обучение в будущее
составляют:

• Текущий рост исследований и отраслевых приложений глубокого обучения демонстрирует его «повсеместное» присутствие во всех аспектах ИИ — будь то НЛП или приложений компьютерного зрения.
• Со временем и возможностями для исследований методы обучения без учителя могут создавать модели, которые будут точно имитировать человеческое поведение.
• Очевидный конфликт между законами о защите данных потребителей и исследовательскими потребностями больших объемов потребительских данных будет продолжаться.
• Ограничения технологии глубокого обучения в способности «рассуждать» являются препятствием для автоматизированных инструментов поддержки принятия решений.
• Приобретение Google компании DeepMind Technologies сулит перспективы для мировых маркетологов.
• Будущие технологии машинного и глубокого обучения должны демонстрировать обучение на основе ограниченных учебных материалов и передавать обучение между контекстами, непрерывное обучение и адаптивные возможности, чтобы оставаться полезными.
• Если исследования в области технологий глубокого обучения будут развиваться нынешними темпами, разработчики вскоре могут оказаться в отставании и будут вынуждены проходить интенсивное обучение.

Заинтересованы в карьере в области глубокого обучения?

В зависимости от того, являетесь ли вы полным новичком или уже имеете опыт работы в других областях науки о данных, вы можете быть знакомы с некоторыми из этих полезные советы для начала карьеры в области глубокого обучения:

• Исследуйте обширную область глубокого обучения и сузьте сферу своей деятельности.
• Имея в виду конкретную область, следующим шагом будет развитие соответствующих языков программирования. Например, если вы сфокусированы на алгоритмах машинного обучения, вам будет полезно развить навыки языка Python.
• Не менее важно постоянно совершенствовать свои аналитические способности. Для этого вам может понадобиться просмотреть учебные сайты и попробовать их упражнения.
• Наконец, просмотр фактических описаний вакансий на сайтах вакансий может улучшить ваши знания о должностных ролях и обязанностях глубокого обучения.

Изображение используется по лицензии от Shutterstock.com

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/