Top 7 Trends in Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Jahr 2022
Veröffentlicht: 2021-01-10Derzeit sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz beliebte und zukunftsweisende Domänen in der Informatik. Der zukünftige Anwendungsbereich der Datenwissenschaft ist hell und jeden Tag berühren Wissenschaftler neue Horizonte der Innovation und treiben die Definition dessen voran, was möglich ist. Lassen Sie uns die aktuellen Trends in diesem Bereich untersuchen.
Was sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?
Das folgende Diagramm verdeutlicht die Beziehung zwischen den beiden Feldern:
Bildquelle: Towarddatascience.com
Maschinelles Lernen ist also wirklich eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz.
Letztere befasst sich damit, Maschinen so zu gestalten, dass sie wie Menschen denken, argumentieren und handeln. Entscheidungen treffen wie ein Mensch. Maschinelles Lernen hingegen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, die sich mit der Entwicklung von Computerprogrammen befasst, die Daten nutzen und selbst lernen können. Wo also KI auf Intelligenz/Weisheit abzielt, zielt maschinelles Lernen auf Wissen ab.
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Das Neueste in Sachen maschinelles Lernen und KI
Abkehr von überwachten Lernmethoden
Zuvor konzentrierten sich die Bemühungen auf überwachte Lernalgorithmen, die zukünftige Ereignisse vorhersagten, indem sie in der Vergangenheit gewonnenes Wissen durch die Verwendung gekennzeichneter Beispiele auf neue Daten anwendeten. Jetzt verlagert sich der Fokus auf andere Domänen wie halbüberwachtes Lernen, aktives Lernen, Domänenanpassung und generative Modelle. Neue Modelle wie das neuronale Rendering-Modell wurden entwickelt, um Vorhersage und Generierung zu kombinieren. Dies geschah in einem einzigen Netzwerk und förderte halbüberwachtes Lernen, bei dem sowohl gekennzeichnete als auch nicht gekennzeichnete Daten für das Training verwendet werden.
Deep Learning findet neue Anwendungen
Wissenschaftler haben die Anwendungen von Deep Learning nun auf Materialwissenschaften, Protein-Engineering, Hochenergiephysik, Steuerungssysteme und Erdbebenvorhersagen ausgeweitet. Lernen wurde mit Domänenwissen und Einschränkungen kombiniert.
KI wird besser bei der Emotionserkennung
Die University of Alberta hat eine Technologie entwickelt, die die depressive Sprache in Social-Media-Beiträgen mit größerer Genauigkeit und mit viel weniger Datenbedarf erkennen kann. Frühere Deep-Learning-Experimente und Versuche, depressive Sprache zu erkennen, waren teuer und langwierig. Die Forschung der Universität unter der Leitung von Nawshad Farruque reduziert den Bedarf an großen Datenmengen.
Er hat viele Beispiele aus Depressionsforen gefüttert, um dem Modell beizubringen, wie man die depressive Sprache wirklich erkennt. Er arbeitet auch daran, Abschiedsbriefe und Liebesbriefe mit ähnlicher Sprache zu erwerben, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Mit dieser Arbeit hofft Farraque, Depressionen so schnell wie möglich zu erkennen, damit die Betroffenen auf die erforderlichen Ressourcen hingewiesen werden können. Er hofft, dass es eines Tages in die Selbstverletzungs- und Selbstmordpolitik von Twitter eingebaut und die bestehenden Depressionsalgorithmen von Facebook verbessert werden kann.
Maschinelles Lernen wird zur Erhaltung von Kunst eingesetzt
In den Niederlanden arbeiten Forscher der TU Delft daran, Kunstwerke mit Methoden des maschinellen Lernens digital zu rekonstruieren. Sie haben ein Convolutional Neural Network (CNN) entwickelt, um eine verblasste Vincent-Van-Gogh-Zeichnung auf Papier zu rekonstruieren. Zum Trainieren des Modells verwendeten sie einen Datensatz, der Reproduktionen der Originalzeichnung in unterschiedlicher Qualität enthielt. Diese Reproduktionen wurden zu verschiedenen Zeiten im vergangenen Jahrhundert angefertigt.
Obwohl sich die Bemühungen auf die Erhaltung und Rekonstruktion von Kunstwerken konzentrieren, kann das Spielfeld auch auf degradierte Bilder und Dokumente ausgedehnt werden. Außerdem nutzt das Modell bisher nur visuelle Informationen. In Zukunft arbeiten die Forscher daran, auch chemische Informationen zu berücksichtigen, wodurch die Komplexität erhöht, aber auch die Leistung und die Ergebnisse des Modells verbessert werden.
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Maschinelles Lernen wird zur Altersschätzung eingesetzt
In einer weiteren fast übermenschlichen Leistung entwickelten Forscher der University of Kwazulu-Natal in Südafrika ein konvolutionelles neuronales Netzwerk, um das Alter von Menschen zu schätzen. Dies geschieht, indem sie ihre Bilder in zufälligen, realen Umgebungen aufnehmen. In der Vergangenheit wurde diese Altersschätzung durchgeführt, indem Personen in kontrollierten Umgebungen wie einem Labor oder Fotostudio fotografiert wurden. Mit der Änderung der Vorgehensweise haben sich auch die Ergebnisse zum Besseren verschoben.
Die Verbesserung der Genauigkeit war um 8,6 % besser als die vorherigen besten Ergebnisse.
Reifung der KI-Ausbildung
Aufgrund ihrer Popularität und Natur sind KI- und ML-Bildungen stark nachgefragt. Online-Lernplattformen wie upGrad prägen dies mit spezialisierten universitären Online-Kursen für jedermann. Dies hat zu einem Anstieg des Interesses und der Akzeptanz von KI und ML geführt – sowohl persönlich als auch beruflich.
Die Entstehung des maschinellen Lernens in der Cloud
Maschinelles Lernen in die Cloud zu bringen, wird es Unternehmen erleichtern, zu experimentieren und die Grenzen der Möglichkeiten des maschinellen Lernens zu erweitern. Es ist nicht immer einfach, Machine-Learning-Projekte mit vorhandener Hard- und Software zu implementieren und zu skalieren. Maschinelles Lernen in die Cloud zu bringen, demokratisiert es nicht nur, sondern eröffnet vielen Unternehmen auch Möglichkeiten, KI- und ML-gesteuert zu werden. Wenn Sie das Beste aus diesem neuen, nächsten großen Ding machen möchten, ist unser Kurs Advanced Certification in Machine Learning in the Cloud genau das Richtige für Sie.
Auch Skandale nehmen zu
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind mächtige Werkzeuge. Und mit Macht kommt Verantwortung. In einer idealen Welt würde jeder danach streben, diese Werkzeuge zum Wohle der Menschheit einzusetzen, aber wir leben nicht in einer idealen Welt.
Beispielsweise wird Cambridge Analytica beschuldigt, persönliche Informationen aus den Facebook-Profilen von Personen verwendet zu haben, um ein System aufzubauen, das auf US-Wähler abzielt. Basierend auf ihrem psychologischen Profil zeigte das System personalisierte politische Werbung. Ein ehemaliger Facebook-Manager hat auch davor gewarnt, dass Informationen über Hunderte Millionen Nutzer in den Händen privater Unternehmen sein könnten, ohne dass die Nutzer davon wissen.
Aufgrund der Beteiligung von Facebook und früherer Bedenken hinsichtlich seiner Datenschutzrichtlinie wird der Fall nicht so leicht vergessen. Es könnte auch die Paranoia der Menschen in Bezug auf die gemeinsame Nutzung von Daten im Internet und die unethische Seite datengesteuerter Technologien verstärken.
Die oben genannten 7 Entwicklungen umfassen die Richtung, in die sich KI und ML insgesamt bewegen. Spezifische Entwicklungen werden unterschiedlich sein, aber an ihrer Wurzel bedeuten sie alle Fortschritt, Fortschritt, Fragen zum Datenschutz und die Macht der Technologie. Wenn Sie daran interessiert sind, an Dingen wie der Schulung eines Agenten zum Tic Tac Toe-Spielen, Trainieren eines Chatbots usw. zu arbeiten, sollten Sie sich unseren Advanced Certification in Machine Learning and Cloud-Kurs von upGrad und IIT-Madras ansehen.
