Майбутнє глибокого навчання

Глибоке навчання (DL) одразу стало «зіркою», коли робот-гравець переміг людину у знаменитій грі AlphaGo. Навчання та методи навчання глибокого навчання отримали широке визнання для «олюднення» машин. Багато розширених можливостей автоматизації, які зараз доступні на корпоративних платформах ШІ, з’явилися завдяки швидкому розвитку машинного навчання (ML) і глибокого навчання. технології.

це порівняльний пост on AI, ML, and DL обговорює «повсюдну» присутність DL у багатьох аспектах AI – будь то NLP чи програми комп’ютерного зору. Поступово автоматизовані системи, інструменти та рішення з підтримкою ШІ та DL проникають у всі сектори бізнесу – від маркетингу до взаємодії з клієнтами, від віртуальної реальності до обробки природної мови (NLP) – і цифровий вплив відчувається всюди.

Дослідники Facebook стикаються з дилемою конфіденційності

Ось озирніться на суперечку 2018 року над публічною вимогою абсолютної конфіденційності персональних даних. Цей споживчий попит прямо суперечить поточним дослідженням штучного інтелекту Facebook. Дослідникам штучного інтелекту в Facebook потрібно «масово збирати» особисті дані, щоб навчити алгоритми навчання.

Facebook усвідомлює, що утопічна концепція наскрізного шифрування справді була міфом у дослідницькому світі, який шукає відповіді в купах особистих даних. Для майбутніх зусиль дослідники зараз серйозно розглядають можливість навчання алгоритмів на «мертвих даних» на окремих пристроях, а не на масовому зборі персональних даних. У цьому випадку інженери Facebook встановлять алгоритми модерації контенту безпосередньо на телефонах користувачів, щоб уникнути порушень конфіденційності даних.

У AI Multiple У статті автор детально описує кілька унікальних методів DL, таких як самоконтрольоване навчання, FLS і розширення даних на основі GAB, які можуть пережити суперечки навколо термінів придатності багатьох методологій глибокого навчання.

Інший
суворо обмеженою характеристикою рішень із підтримкою DL є те, що навчання
алгоритми все ще не можуть надати детальні причини свого вибору, але можуть
спонукати користувачів сліпо приймати рішення, надані інструментами ШІ, а потім вигадувати
«фальшиві» пояснення будь-якої відхиленої відповіді. Це не дуже обнадійливо для
рішення для підтримки прийняття рішень!

Демократизація глибокого навчання за п’ять-десять років

Інсайдери галузі штучного інтелекту припускали це протягом багатьох років все середовище ML слід демократизувати. Інструменти DL стануть стандартною частиною інструментарію розробника. Компоненти DL багаторазового використання, включені до стандартних бібліотек DL, матимуть навчальні характеристики попередніх моделей для прискорення навчання. Оскільки автоматизація інструментів глибокого навчання продовжується, існує невід’ємний ризик того, що технологія перетвориться на щось настільки складне, що пересічний розробник виявиться повним невігласом.

Нові прогнози щодо глибокого навчання

Із 10 кращих прогнозів У 2022 році було зроблено про глибоку тенденцію, ось кілька, які варто переглянути цього року:

• Інтегровані гібридні моделі
• Використання DL в нейронауці
• Загальні змагальні мережі (GAN)
• Використання edge Intelligence
• НЛП на наступному рівні

Програми глибокого навчання сьогодення та майбутнього

Google був піонером у цьому глибоке навчання маркетингу. Придбання Google компанії DeepMind Technologies сколихнуло бізнес-світ. Місія Google полягає в тому, щоб зробити DL серйозним рішенням для пошукових маркетологів, які піклуються про SEO. 

Найпомітнішою тенденцією застосування в реальному світі технологій та інструментів ML є те, що вони починають перетворювати один бізнес за раз «від чат-ботів і цифрових агентів у CRM до демонстраційних демонстрацій на базі віртуальної реальності (VR). Майбутні технології ML, які включають DL, повинні продемонструвати навчання з обмеженими навчальними матеріалами та переносити навчання між контекстами, безперервне навчання та адаптивні можливості, щоб залишатися корисними.

Потужна технологія глибокого навчання неодноразово використовувалася в таких популярних програмах, як розпізнавання мовлення та обличчя або класифікація зображень. Найновіші програми та варіанти використання включають виявлення фейкових новин, прогнозні моделі для охорони здоров’я та автоматичне створення зображень і рукописного тексту.

Майбутні тенденції в двох словах

Деякі з основних тенденцій, які просувають глибоке навчання в майбутнє
є:

• Поточний ріст досліджень DL та галузевих застосувань демонструє його «повсюдну» присутність у кожному аспекті ШІ — будь то НЛП або програми комп’ютерного зору.
• З часом і дослідницькими можливостями методи навчання без нагляду можуть створити моделі, які точно імітуватимуть людську поведінку.
• Очевидний конфлікт між законами про захист даних споживачів і потребами дослідження великих обсягів даних споживачів триватиме.
• Обмеження технології глибокого навчання у здатності «міркувати» є перешкодою для автоматизованих інструментів підтримки прийняття рішень.
• Придбання Google компанії DeepMind Technologies є перспективним для глобальних маркетологів.
• Майбутні технології ML і DL повинні демонструвати навчання з обмеженими навчальними матеріалами та переносити навчання між контекстами, безперервне навчання та адаптивні можливості, щоб залишатися корисними.
• Якщо дослідження технологій глибокого навчання прогресуватимуть із нинішніми темпами, незабаром розробники можуть виявитися випередженими та змушені будуть проходити інтенсивне навчання.

Цікавитеся кар’єрою в галузі глибокого навчання?

Залежно від того, новачок ви чи вже маєте досвід роботи в інших галузях Data Science, ви можете бути знайомі з деякими з цих корисні поради щодо початку кар’єри в глибокому навчанні:

• Досліджуйте широке поле глибокого навчання та звузьте свою область фокусування.
• Маючи на увазі конкретну сферу уваги, наступним кроком є ​​культивування відповідних мов програмування. Наприклад, якщо вашою сферою уваги є алгоритми ML, тоді буде корисно розвивати навички мови Python.
• Не менш важливо постійно вдосконалювати свої аналітичні навички. Для цього вам може знадобитися переглянути навчальні сайти та спробувати їх виконати.
• Нарешті, перегляд фактичних посадових інструкцій на сайтах вакансій може покращити ваші знання про посадові ролі та обов’язки глибокого навчання.

Зображення використовується за ліцензією Shutterstock.com

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/the-future-of-deep-learning/