2022年の人工知能と機械学習のトップ7トレンド
公開: 2021-01-10現在、機械学習と人工知能は、コンピューターサイエンスで人気があり、先駆的な分野です。 データサイエンスの将来の範囲は明るく、科学者は毎日イノベーションの新しい地平に触れ、可能なことの定義を推進しています。 この分野で進行中の現在の傾向を調べてみましょう。
機械学習と人工知能とは何ですか？
次の図は、2つのフィールド間の関係を明確にします。
画像ソース：towarddatascience.com
したがって、機械学習は実際には人工知能のサブセットです。
後者は、人間のように考え、推論し、行動するための機械の製造に関係しています。 人間のように決断すること。 一方、機械学習は、データを使用して自分で学習できるコンピュータープログラムの開発に関係する人工知能のアプリケーションです。 したがって、AIが知性/知恵を目指す場合、機械学習は知識を目指します。
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最新の機械学習とAI
教師あり学習方法からの移行
以前は、ラベル付けされた例を使用して過去に得られた知識を新しいデータに適用することにより、将来のイベントを予測する教師あり学習アルゴリズムを中心に取り組みました。 現在、焦点は、半教師あり学習、能動学習、ドメイン適応、生成モデルなどの他のドメインに移っています。 予測と生成を組み合わせるために、ニューラルレンダリングモデルのような新しいモデルが開発されました。 これは単一のネットワークで発生し、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方がトレーニングに使用される半教師あり学習を促進しました。
ディープラーニングは新しいアプリケーションを見つけます
科学者たちは現在、深層学習のアプリケーションを拡大して、素粒子科学、タンパク質工学、高エネルギー物理学、制御システム、地震予知を含めています。 学習は、ドメイン知識と制約と組み合わされました。
AIは感情検出で良くなっています
アルバータ大学は、ソーシャルメディアの投稿で抑うつ言語をより正確に検出し、データの必要性を大幅に減らすことができるテクノロジーを開発しました。 過去の深層学習実験と抑うつ言語を検出する試みは、費用がかかり、退屈でした。 Nawshad Farruqueが率いる大学の研究は、大量のデータの必要性を減らします。
彼は、うつ病の言語を真に認識する方法をモデルに教えるために、うつ病のフォーラムから取られた多くの例を提供してきました。 彼はまた、結果のより正確さを促進するために、同様の言語で遺書とラブレターを取得するために取り組んでいます。
この作業により、Farraqueは、影響を受けた人が必要なリソースを指摘できるように、できるだけ早くうつ病を検出することを望んでいます。 いつの日か、それがTwitterの自傷行為と自殺の方針に組み込まれ、Facebookの既存のうつ病アルゴリズムを改善できることを彼は望んでいる。
機械学習は芸術の保存に使用されています
オランダでは、デルフト工科大学の研究者が機械学習手法を使用してアートワークをデジタルで再構築するために取り組んでいます。 彼らは、紙に描いた色あせたフィンセントファンゴッホを再構築するための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発しました。 モデルのトレーニングには、元の図面のさまざまな品質の複製を含むデータセットを使用しました。 これらの複製は、過去1世紀のさまざまな時期に作成されました。
アートワークの保存と再構築に重点を置いていますが、劣化した画像やドキュメントを含めるように競技場を拡大することもできます。 また、モデルは現在、視覚情報のみを利用しています。 将来的には、研究者は化学情報も考慮に入れるように取り組んでおり、それによって複雑さが増すだけでなく、モデルのパフォーマンスと結果も改善されます。
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年齢推定には機械学習が使用されています
もう1つのほぼ超人的な偉業では、南アフリカのクワズールナタール大学の研究者が、人々の年齢を推定するための畳み込みニューラルネットワークを開発しました。 これは、ランダムな実際の環境で画像を撮影することによって行われます。 以前は、この年齢の推定は、ラボや写真スタジオなどの管理された環境で人々を撮影することによって行われていました。 手口のシフトに伴い、結果もより良い方向にシフトしました。
精度の向上は、以前の最良の結果よりも8.6％向上しました。
AI教育の成熟
人気と自然の両方のために、AIとMLの教育は非常に需要があります。 upGradのようなオンライン学習プラットフォームは、大学が教える専門のオンラインコースをすべての人に提供しています。 これにより、個人的にも専門的にもAIとMLの関心と採用が増加しています。
クラウドでの機械学習の出現
機械学習をクラウドに導入することで、企業は機械学習機能の実験と限界を簡単に押し上げることができます。 既存のハードウェアとソフトウェアを使用して機械学習プロジェクトを実装およびスケールアップすることは必ずしも容易ではありません。 機械学習をクラウドに取り入れることは、それを民主化するだけでなく、多くの企業がAIやML主導になる機会を開くことにもなります。 この新しい次の大きなことを最大限に活用したい場合は、クラウドでの機械学習の高度な認定コースが最適です。
スキャンダルも増える
人工知能と機械学習は強力なツールです。 そして力には責任が伴います。 理想的な世界では、誰もが人類の向上のためにこれらのツールを使用しようと努力するでしょうが、私たちは理想的な世界に住んでいません。
たとえば、Cambridge Analyticaは、米国の有権者を対象としたシステムを構築するために、人々のFacebookプロファイルからの個人情報を使用して非難されています。 彼らの心理的プロファイルに基づいて、システムはパーソナライズされた政治広告を表示しました。 元Facebookマネージャーはまた、何億人ものユーザーに関する情報が、ユーザーが知らないうちに民間企業の手に渡る可能性があると警告しています。
Facebookの関与と、そのデータセキュリティポリシーに関する以前の懸念により、この事件は簡単に忘れられることはありません。 また、インターネット上でのデータ共有やデータ駆動型テクノロジーの非倫理的な側面についての人々の妄想を増大させる可能性があります。
上記の7つの開発は、AIとMLが全体として向かう方向を網羅しています。 具体的な開発はさまざまですが、根本的には、進歩、進歩、プライバシーに関する質問、テクノロジーの力を意味します。 チックタックトーをプレイするエージェントのトレーニングやチャットボットのトレーニングなどに興味がある場合は、upGradとIIT-Madrasの機械学習とクラウドの高度な認定コースを確認してください。
