Les 7 principales tendances de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique en 2022
Publié: 2021-01-10Actuellement, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont des domaines populaires et pionniers en informatique. La portée future de la science des données est brillante et chaque jour, les scientifiques touchent de nouveaux horizons d'innovation et font avancer la définition de ce qui est possible. Explorons les tendances actuelles qui sont en cours dans ce domaine.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ?
Le diagramme suivant clarifiera la relation entre les deux champs :
Source de l'image : versdatascience.com
Ainsi, l'apprentissage automatique est vraiment un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.
Ce dernier s'intéresse à la fabrication de machines capables de penser, de raisonner et d'agir comme des humains. Pour prendre des décisions comme un humain. L'apprentissage automatique, quant à lui, est une application de l'intelligence artificielle qui concerne le développement de programmes informatiques capables d'utiliser des données et d'apprendre par eux-mêmes. Ainsi, là où l'IA vise l'intelligence/la sagesse, l'apprentissage automatique vise la connaissance.
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Le dernier cri en matière d'apprentissage automatique et d'IA
S'éloigner des méthodes d'apprentissage supervisé
Auparavant, les efforts étaient centrés sur des algorithmes d'apprentissage supervisé qui prédisaient les événements futurs en appliquant les connaissances acquises dans le passé à de nouvelles données grâce à l'utilisation d'exemples étiquetés. Désormais, l'attention se porte sur d'autres domaines tels que l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage actif, l'adaptation de domaine et les modèles génératifs. De nouveaux modèles comme le modèle de rendu neuronal ont été développés pour combiner prédiction et génération. Cela s'est produit dans un seul réseau et a encouragé l'apprentissage semi-supervisé où des données étiquetées et non étiquetées sont utilisées pour la formation.
L'apprentissage en profondeur trouve de nouvelles applications
Les scientifiques ont maintenant élargi les applications de l'apprentissage en profondeur pour inclure les sciences des matériaux, l'ingénierie des protéines, la physique des hautes énergies, les systèmes de contrôle et les prévisions des tremblements de terre. L'apprentissage était combiné avec la connaissance et les contraintes du domaine.
L'IA s'améliore dans la détection des émotions
L'Université de l'Alberta a développé une technologie capable de détecter le langage dépressif dans les publications sur les réseaux sociaux avec une plus grande précision et avec beaucoup moins besoin de données. Les expériences d'apprentissage en profondeur passées et les tentatives de détection du langage dépressif étaient coûteuses et fastidieuses. La recherche de l'Université, dirigée par Nawshad Farruque, réduit le besoin de grandes quantités de données.
Il a nourri de nombreux exemples tirés de forums sur la dépression pour apprendre au modèle à vraiment reconnaître le langage dépressif. Il travaille également à acquérir des notes de suicide et des lettres d'amour avec un langage similaire pour favoriser une plus grande précision dans les résultats.
Avec ce travail, Farraque espère détecter la dépression le plus tôt possible afin que les personnes touchées puissent être dirigées vers les ressources nécessaires. Un jour, espère-t-il, cela pourra être intégré à la politique d'automutilation et de suicide de Twitter et améliorer les algorithmes de dépression existants de Facebook.
L'apprentissage automatique est utilisé pour la préservation de l'art
Aux Pays-Bas, des chercheurs de la TU de Delft travaillent à la reconstruction numérique d'œuvres d'art à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Ils ont développé un réseau de neurones convolutionnels (CNN) pour reconstituer un dessin fané de Vincent Van Gogh sur papier. Pour former le modèle, ils ont utilisé un ensemble de données contenant des reproductions de différentes qualités du dessin original. Ces reproductions ont été faites à différentes époques au cours du siècle dernier.
Bien que les efforts se concentrent sur la préservation et la reconstruction des œuvres d'art, le terrain de jeu peut être élargi pour inclure également des images et des documents dégradés. De plus, le modèle n'a utilisé que des informations visuelles pour le moment. À l'avenir, les chercheurs s'efforceront également de prendre en compte les informations chimiques, ce qui augmentera la complexité mais améliorera également les performances et les résultats du modèle.
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L'apprentissage automatique est utilisé pour l'estimation de l'âge
Dans un autre exploit presque surhumain, des chercheurs de l'Université du Kwazulu-Natal, en Afrique du Sud, ont développé un réseau neuronal convolutif pour estimer l'âge des gens. Cela se fait en prenant leurs images dans des environnements aléatoires et réels. Dans le passé, cette estimation de l'âge se faisait en photographiant des personnes dans des environnements contrôlés comme un laboratoire ou un studio de photographie. Avec le changement de modus operandi, les résultats se sont également améliorés.
L'amélioration de la précision s'est avérée supérieure de 8,6 % aux meilleurs résultats précédents.
Maturation de l'enseignement de l'IA
En raison à la fois de leur popularité et de leur nature, l'enseignement de l'IA et du ML est très demandé. Les plateformes d'apprentissage en ligne comme upGrad proposent des cours en ligne spécialisés dispensés par des universités pour tous. Cela a conduit à une augmentation de l'intérêt et de l'adoption de l'IA et du ML, tant sur le plan personnel que professionnel.
L'émergence du Machine Learning dans le cloud
L'intégration de l'apprentissage automatique dans le cloud permettra aux entreprises d'expérimenter et de repousser facilement les limites des capacités d'apprentissage automatique. Il n'est pas toujours facile de mettre en œuvre et de développer des projets d'apprentissage automatique avec du matériel et des logiciels existants. Faire passer l'apprentissage automatique dans le cloud non seulement le démocratise, mais ouvre également la possibilité à de nombreuses entreprises de devenir axées sur l'IA et le ML. Si vous souhaitez tirer le meilleur parti de cette nouveauté, notre cours Advanced Certification in Machine Learning in the Cloud est la solution.
Les scandales augmentent aussi
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des outils puissants. Et avec le pouvoir, vient la responsabilité. Dans un monde idéal, tout le monde s'efforcerait d'utiliser ces outils pour le bien de l'humanité, mais nous ne vivons pas dans un monde idéal.
Par exemple, Cambridge Analytica est accusée d'avoir utilisé des informations personnelles provenant des profils Facebook de personnes pour créer un système ciblant les électeurs américains. Sur la base de leur profil psychologique, le système montrait des publicités politiques personnalisées. Un ancien responsable de Facebook a également averti que des informations sur des centaines de millions d'utilisateurs pourraient être entre les mains d'entreprises privées à l'insu des utilisateurs.
En raison de l'implication de Facebook et des préoccupations antérieures concernant sa politique de sécurité des données, l'affaire ne va pas être oubliée très facilement. Cela pourrait également accroître la paranoïa des gens concernant le partage de données sur Internet et le côté contraire à l'éthique des technologies basées sur les données.
Les 7 développements ci-dessus englobent la direction dans laquelle l'IA et le ML se dirigent dans leur ensemble. Les développements spécifiques varieront, mais à la base, ils signifieront tous des progrès, des avancées, des questions sur la confidentialité et la puissance de la technologie. Si vous êtes intéressé à travailler sur des choses comme la formation d'un agent pour jouer au tic tac toe, former un chatbot, etc. vous devriez consulter notre cours de certification avancée en apprentissage automatique et cloud de upGrad et IIT-Madras.
