Derin Öğrenmenin Geleceği

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Derin öğrenme (DL), ünlü AlphaGo oyununda bir robot oyuncunun bir insan oyuncuyu yenmesiyle bir gecede "yıldız" oldu. Derin öğrenme eğitimi ve öğrenme yöntemleri, makineleri "insanlaştırmak" için geniş çapta kabul görmüştür. Artık kurumsal AI platformlarında bulunan gelişmiş otomasyon özelliklerinin çoğu, makine öğreniminin (ML) ve derin öğrenmenin hızlı büyümesinden kaynaklanmaktadır. teknolojileri.

Bu karşılaştırmalı yazı AI, ML ve DL üzerine, ister NLP ister bilgisayar görme uygulamaları olsun, AI'nın birçok yönünde DL'nin "her yerde bulunan" varlığını tartışıyor. Yavaş yavaş, yapay zeka ve DL özellikli otomatik sistemler, araçlar ve çözümler pazarlamadan müşteri deneyimine, sanal gerçeklikten doğal dil işlemeye (NLP) kadar tüm iş sektörlerine nüfuz ediyor ve bu sektörleri ele geçiriyor ve dijital etki her yerde.

Facebook Araştırmacıları Gizlilik İkilemi İle Karşı Karşıya

Burada bir 2018 tartışmasına geri dönüp bakın kişisel verilerin mutlak mahremiyetinin kamu talebi üzerine. Bu tüketici talebi, Facebook'un mevcut AI araştırma çabalarıyla doğrudan çelişiyor. Facebook'taki AI araştırmacılarının, öğrenme algoritmalarını eğitmek için kişisel verileri "toplu olarak toplaması" gerekiyor.

Facebook, ütopik uçtan uca şifreleme kavramının, kişisel veri yığınlarından cevaplar arayan bir araştırma dünyasında gerçekten bir efsane olduğunu fark eder. Gelecekteki çabalar için, araştırmacılar artık kişisel verileri toplu olarak toplamak yerine bireysel cihazlardaki "ölü veriler" üzerine eğitim algoritmalarını ciddi bir şekilde düşünüyorlar. Bu durumda, Facebook mühendisleri, veri gizliliği ihlallerini atlatmak için içerik denetleme algoritmalarını doğrudan kullanıcıların telefonlarına yükleyecektir.

Bir de AI Çoklu Makalede, yazar, birçok derin öğrenme metodolojisinin raf ömürlerini çevreleyen tartışmalara rağmen hayatta kalabilen kendi kendine denetimli öğrenme, FLS ve GAB tabanlı veri artırma gibi birkaç benzersiz DL yöntemini detaylandırıyor.

Başka
DL özellikli çözümlerin ciddi şekilde sınırlayıcı özelliği, öğrenmenin
Algoritmalar hala seçimleri için ayrıntılı nedenler sağlayamıyor.
Kullanıcıları yapay zeka araçları tarafından sağlanan kararları körü körüne kabul etmeye ve ardından uydurmaya teşvik edin
Reddedilen herhangi bir yanıt için "sahte" açıklamalar. Bu pek iç açıcı değil
karar destek çözümleri!

Beş ila 10 Yıl Arasında Derin Öğrenmenin Demokratikleşmesi

AI endüstrisinin içindekiler, uzun yıllar boyunca şunu önerdiler: tüm makine öğrenimi ortamı demokratikleştirilmelidir. DL araçları, geliştiricinin araç setinin standart bir parçası haline gelecektir. Standart DL kitaplıklarına dahil edilen yeniden kullanılabilir DL bileşenleri, öğrenmeyi hızlandırmak için önceki modellerinin eğitim özelliklerini taşıyacaktır. Derin öğrenme araçlarının otomasyonu devam ettikçe, teknolojinin o kadar karmaşık bir şeye dönüşme riski vardır ki, ortalama bir geliştirici kendini tamamen cahil bulacaktır.

Derin Öğrenme Hakkında Yeni Tahminler

Dışında en iyi 10 tahmin 2022'de derin öğrenme hakkında yapılmış, işte bu yıl izlemeye değer bazıları:

Entegre hibrit modeller
DL'nin nörobilimde kullanımı
Genel rakip ağlar (GAN)
Edge Intelligence'ın kullanımı
Bir sonraki seviyede NLP

Bugünün ve Geleceğin Derin Öğrenme Uygulamaları

Google takip etmede öncü oldu pazarlamada derin öğrenme. Google'ın DeepMind Technologies'i satın alması iş dünyasını salladı. Google'ın misyonu, SEO'ya önem veren arama pazarlamacıları için DL'yi ciddi bir çözüm haline getirmektir.

Makine öğrenimi teknolojilerinin ve araçlarının gerçek dünyasındaki en dikkate değer uygulama eğilimi, "CRM'deki sohbet robotları ve dijital aracılardan sanal gerçeklik (VR) destekli mağaza demolarına" her seferinde tek bir işletmeyi dönüştürmeye başlamalarıdır. DL'yi içeren geleceğin makine öğrenimi teknolojileri, sınırlı eğitim materyallerinden öğrenmeyi göstermeli ve faydalı olmaya devam etmek için öğrenmeyi bağlamlar arasında aktarma, sürekli öğrenme ve uyarlanabilir yetenekler sağlamalıdır.

Derin öğrenmenin güçlü teknolojisi, konuşma ve yüz tanıma veya görüntü sınıflandırma gibi popüler uygulamalarda birçok kez kullanılmıştır. Daha yeni uygulamalar ve kullanım durumları, sahte haber tespiti, sağlık hizmetleri için tahmine dayalı modeller ve otomatik görüntü ve el yazısı oluşturmayı içerir.

Özetle Gelecek Trendler

Derin öğrenmeyi geleceğe taşıyan başlıca trendlerden bazıları
şunlardır:

DL araştırmasının ve endüstri uygulamalarının mevcut büyümesi, AI'nın her yönünde "her yerde hazır ve nazır" varlığını gösteriyor - ister yapay zeka olsun. NLP veya bilgisayarla görme uygulamaları.
Zaman ve araştırma fırsatları ile denetimsiz öğrenme yöntemleri, insan davranışını yakından taklit edecek modeller sunabilir.
Tüketici verilerini koruma yasaları ile yüksek hacimli tüketici verilerinin araştırma ihtiyaçları arasındaki bariz çelişki devam edecektir.
Derin öğrenme teknolojisinin "akıl yürütme" konusundaki sınırlamaları, otomatikleştirilmiş, karar destek araçlarına bir engeldir.
Google'ın DeepMind Technologies'i satın alması, küresel pazarlamacılar için umut vaat ediyor.
Geleceğin makine öğrenimi ve DL teknolojileri, sınırlı eğitim materyallerinden öğrenmeyi göstermeli ve faydalı olmaya devam etmek için öğrenmeyi bağlamlar arasında aktarma, sürekli öğrenme ve uyarlanabilir yetenekler sağlamalıdır.
Derin öğrenme teknolojisi araştırması mevcut hızda ilerlerse, geliştiriciler kısa sürede kendilerini geride bulabilir ve yoğun eğitim almak zorunda kalabilir.

Derin Öğrenme Kariyeriyle İlgileniyor musunuz?

Tamamen yeni başlayan biri olmanıza veya diğer Veri Bilimi alanlarında zaten deneyimli olmanıza bağlı olarak, bunlardan bazılarına aşina olabilirsiniz. derin öğrenmede bir kariyer başlatmak için faydalı ipuçları:

Derin öğrenmenin geniş alanını keşfedin ve odak alanınızı daraltın.
Belirli bir odak alanı göz önünde bulundurularak, bir sonraki adım ilgili programlama dillerini geliştirmektir. Örneğin, odak alanınız makine öğrenimi algoritmaları ise, Python dil becerilerini geliştirmek yardımcı olacaktır.
Analitik becerilerinizi sürekli olarak tazelemek de eşit derecede önemlidir. Bunun için eğitim sitelerini incelemeniz ve egzersizlerini denemeniz gerekebilir.
Son olarak, iş sitelerindeki gerçek iş tanımlarını gözden geçirmek, derin öğrenme iş rolleri ve sorumlulukları hakkındaki bilginizi artırabilir.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel