2022년 인공 지능 및 머신 러닝의 상위 7가지 트렌드
게시 됨: 2021-01-10현재 머신 러닝과 인공 지능은 컴퓨터 과학에서 인기 있고 선구적인 영역입니다. 데이터 과학의 미래 범위는 밝으며 매일 과학자들은 혁신의 새로운 지평을 접하고 무엇이 가능한지에 대한 정의를 추진하고 있습니다. 이 분야에서 현재 진행 중인 트렌드를 살펴보겠습니다.
머신러닝과 인공지능이란?
다음 다이어그램은 두 필드 간의 관계를 정리합니다.
이미지 출처: directiondatascience.com
따라서 기계 학습은 실제로 인공 지능의 하위 집합입니다.
후자는 기계가 인간처럼 생각하고 추론하고 행동하도록 만드는 것과 관련이 있습니다. 인간처럼 결정을 내리는 것. 반면에 머신 러닝은 데이터를 사용하고 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발과 관련된 인공 지능의 응용 프로그램입니다. 따라서 AI가 지능/지혜를 목표로 한다면 머신 러닝은 지식을 목표로 합니다.
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최신 기계 학습 및 AI
지도 학습 방법에서 벗어나기
이전에는 레이블이 지정된 예제를 사용하여 과거에 얻은 지식을 새로운 데이터에 적용하여 미래의 이벤트를 예측하는 지도 학습 알고리즘을 중심으로 노력했습니다. 이제 초점은 반 지도 학습, 능동 학습, 영역 적응 및 생성 모델과 같은 다른 영역으로 이동하고 있습니다. 예측과 생성을 결합하기 위해 신경 렌더링 모델과 같은 새로운 모델이 개발되었습니다. 이것은 단일 네트워크에서 발생했으며 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터가 모두 훈련에 사용되는 준지도 학습을 권장했습니다.
딥 러닝은 새로운 애플리케이션을 찾습니다.
과학자들은 이제 재료 과학, 단백질 공학, 고에너지 물리학, 제어 시스템 및 지진 예측을 포함하도록 딥 러닝 응용 프로그램을 확장했습니다. 학습은 도메인 지식 및 제약과 결합되었습니다.
AI, 감정 감지 능력 향상
앨버타 대학교(University of Alberta)는 훨씬 더 적은 데이터로 더 정확하게 소셜 미디어 게시물에서 우울한 언어를 감지할 수 있는 기술을 개발했습니다. 과거의 딥 러닝 실험과 우울한 언어를 감지하려는 시도는 비용이 많이 들고 지루했습니다. Nawshad Farruque가 이끄는 이 대학의 연구는 많은 양의 데이터에 대한 필요성을 줄입니다.
그는 모델에게 우울한 언어를 진정으로 인식하는 방법을 가르치기 위해 우울증 포럼에서 가져온 많은 예를 제공했습니다. 그는 또한 결과의 정확성을 높이기 위해 유사한 언어로 된 유서와 연애 편지를 얻기 위해 노력하고 있습니다.
이 작업을 통해 Farraque는 우울증을 가능한 빨리 감지하여 영향을 받는 사람이 필요한 리소스를 안내받을 수 있기를 희망합니다. 그는 언젠가 그것이 Twitter의 자해 및 자살 정책에 포함되어 Facebook의 기존 우울증 알고리즘을 개선할 수 있기를 희망합니다.
기계 학습은 예술 보존에 사용됩니다
네덜란드에서는 TU delft의 연구원들이 기계 학습 방법을 사용하여 예술 작품을 디지털 방식으로 재구성하기 위해 노력하고 있습니다. 그들은 종이에 희미한 Vincent Van Gogh 그림을 재구성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 개발했습니다. 모델 훈련을 위해 원본 도면의 다양한 품질 재현이 포함된 데이터세트를 사용했습니다. 이 복제품은 지난 세기 동안 다른 시기에 만들어졌습니다.
작품의 보존과 재건에 노력을 기울이고 있지만 저하된 이미지와 문서까지 그 영역을 확장할 수 있습니다. 또한 모델은 현재까지 시각적 정보만 활용하고 있습니다. 미래에 연구자들은 화학 정보도 고려하여 복잡성을 증가시키는 동시에 모델의 성능과 결과를 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
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기계 학습은 연령 추정에 사용됩니다.
거의 초인에 가까운 또 다른 업적 으로 남아프리카 콰줄루나탈 대학의 연구원들은 사람들의 나이를 추정하기 위해 합성곱 신경망을 개발했습니다. 이것은 무작위의 실제 환경에서 이미지를 촬영하여 수행됩니다. 과거에는 연구실이나 사진 스튜디오와 같은 통제된 환경에서 사람들을 촬영하여 이 연령 추정을 수행했습니다. 작업 방식이 바뀌면서 결과도 더 나은 방향으로 바뀌었습니다.
정확도 개선은 기존 최고 결과보다 8.6% 개선된 것으로 나타났다.
AI 교육의 성숙
인기와 자연 모두로 인해 AI 및 ML 교육에 대한 수요가 많습니다. upGrad와 같은 온라인 학습 플랫폼은 모든 사람을 위한 전문 대학 강의 온라인 과정을 제공합니다. 이로 인해 개인적으로나 직업적으로 AI와 ML에 대한 관심과 채택이 증가했습니다.
클라우드에서 머신 러닝의 등장
머신 러닝을 클라우드로 가져오면 기업에서 머신 러닝 기능의 한계를 쉽게 실험하고 확장할 수 있습니다. 기존 하드웨어 및 소프트웨어로 머신 러닝 프로젝트를 구현하고 확장하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 머신 러닝을 클라우드로 가져오면 머신 러닝이 민주화될 뿐만 아니라 많은 기업이 AI 및 ML 기반이 될 수 있는 기회가 열립니다. 이 새로운 차세대 기능을 최대한 활용하고 싶다면 클라우드 과정의 기계 학습 고급 인증을 선택하는 것이 좋습니다.
스캔들도 늘어
인공 지능과 기계 학습은 강력한 도구입니다. 그리고 힘에는 책임이 따릅니다. 이상적인 세계에서 모든 사람은 인류의 개선을 위해 이러한 도구를 사용하려고 노력하지만 우리는 이상적인 세계에 살고 있지 않습니다.
예를 들어, Cambridge Analytica는 미국 유권자를 대상으로 하는 시스템을 구축하기 위해 사람들의 Facebook 프로필에서 개인 정보를 사용했다는 혐의를 받고 있습니다. 그들의 심리적 프로필을 기반으로 시스템은 개인화 된 정치 광고를 보여주었습니다. 전 페이스북 관리자는 또한 수억 명의 사용자에 대한 정보가 사용자가 알지 못하는 사이에 민간 기업의 손에 들어갈 수 있다고 경고했습니다.
Facebook의 개입과 데이터 보안 정책에 대한 이전의 우려로 인해 이 사건은 쉽게 잊혀지지 않을 것입니다. 또한 인터넷상의 데이터 공유와 데이터 기반 기술의 비윤리적인 측면에 대한 사람들의 편집증을 증가시킬 수 있습니다.
위의 7가지 발전 사항은 AI와 ML이 전반적으로 나아가야 할 방향을 포괄합니다. 구체적인 발전은 다양할 것이지만 그 뿌리에서는 모두 진보, 발전, 개인 정보 보호에 대한 질문, 기술의 힘을 의미할 것입니다. 틱택토 게임을 하도록 에이전트를 훈련시키거나 챗봇을 훈련시키는 등의 작업에 관심이 있다면 upGrad 및 IIT-Madras의 기계 학습 및 클라우드 고급 인증 과정을 확인해야 합니다.
