7 najważniejszych trendów w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym w 2022 r.
Opublikowany: 2021-01-10Obecnie uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to popularne i pionierskie dziedziny w informatyce. Przyszły zakres nauki o danych jest jasny, a naukowcy każdego dnia dotykają nowych horyzontów innowacji i forsują definicję tego, co jest możliwe. Przyjrzyjmy się aktualnym trendom, które trwają w tej dziedzinie.
Czym są uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja?
Poniższy diagram wyjaśni relacje między tymi dwoma polami:
Źródło obrazu: w kierunkudatascience.com
Tak więc uczenie maszynowe jest tak naprawdę podzbiorem sztucznej inteligencji.
Ta ostatnia dotyczy konstruowania maszyn, które myślą, rozumują i działają jak ludzie. Podejmować decyzje jak człowiek. Z drugiej strony uczenie maszynowe to zastosowanie sztucznej inteligencji, które zajmuje się tworzeniem programów komputerowych, które mogą wykorzystywać dane i uczyć się dla siebie. Tak więc tam, gdzie AI ma na celu inteligencję/mądrość, uczenie maszynowe ma na celu wiedzę.
Dołącz do kursu ML online z najlepszych uniwersytetów na świecie — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w ML i AI, aby przyspieszyć swoją karierę.
Najnowsze osiągnięcia w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
Odejście od nadzorowanych metod uczenia się
Wcześniej wysiłki koncentrowały się wokół nadzorowanych algorytmów uczenia się, które przewidywały przyszłe zdarzenia poprzez zastosowanie wiedzy zdobytej w przeszłości do nowych danych za pomocą oznaczonych przykładów. Teraz nacisk kładzie się na inne dziedziny, takie jak częściowo nadzorowane uczenie się, aktywne uczenie się, adaptacja domen i modele generatywne. Opracowano nowe modele, takie jak model renderowania neuronowego, aby połączyć przewidywanie i generowanie. Miało to miejsce w jednej sieci i zachęcało do częściowo nadzorowanego uczenia się, w którym do uczenia wykorzystywane są zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone.
Głębokie uczenie znajduje nowe zastosowania
Naukowcy rozszerzyli teraz zastosowania uczenia głębokiego o nauki o materiałach, inżynierię białek, fizykę wysokich energii, systemy kontroli i przewidywania trzęsień ziemi. Nauka była połączona z wiedzą dziedzinową i ograniczeniami.
AI coraz lepiej wykrywa emocje
University of Alberta opracował technologię, która może wykrywać depresyjny język w postach w mediach społecznościowych z większą dokładnością i przy znacznie mniejszym zapotrzebowaniu na dane. Wcześniejsze eksperymenty z głębokim uczeniem i próby wykrycia języka depresyjnego były kosztowne i żmudne. Badania Uniwersytetu, kierowane przez Nawshada Farruque, zmniejszają zapotrzebowanie na duże ilości danych.
Podał wiele przykładów zaczerpniętych z forów depresyjnych, aby nauczyć modelkę prawdziwego rozpoznawania języka depresyjnego. Pracuje również nad zdobyciem notatek samobójczych i listów miłosnych w podobnym języku, aby uzyskać większą dokładność wyników.
Dzięki tej pracy Farraque ma nadzieję, że uda się jak najszybciej wykryć depresję, aby poszkodowanym można było wskazać wymagane zasoby. Ma nadzieję, że pewnego dnia będzie można go wbudować w politykę Twittera w zakresie samookaleczeń i samobójstw oraz ulepszyć istniejące algorytmy depresji Facebooka.
Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do ochrony dzieł sztuki
W Holandii naukowcy z TU delft pracują nad cyfrową rekonstrukcją dzieł sztuki przy użyciu metod uczenia maszynowego. Opracowali splotową sieć neuronową (CNN), aby zrekonstruować wyblakły rysunek Vincenta Van Gogha na papierze. Do uczenia modelu użyli zestawu danych, który zawierał reprodukcje oryginalnego rysunku o różnej jakości. Reprodukcje te powstały w różnych okresach minionego stulecia.
Chociaż wysiłki skupiają się na zachowaniu i rekonstrukcji dzieł sztuki, pole gry można rozszerzyć o zdegradowane obrazy i dokumenty. Ponadto model wykorzystywał na razie tylko informacje wizualne. W przyszłości naukowcy będą pracować również nad uwzględnianiem informacji chemicznych, zwiększając w ten sposób złożoność, ale także poprawiając wydajność i wyniki modelu.
Przeczytaj także: Krótkoterminowe kursy zorientowane na pracę
Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do szacowania wieku
W ramach kolejnego niemal nadludzkiego wyczynu naukowcy z Uniwersytetu Kwazulu-Natal w RPA opracowali splotową sieć neuronową do szacowania wieku ludzi. Odbywa się to poprzez robienie zdjęć w losowych, rzeczywistych środowiskach. W przeszłości szacowanie wieku odbywało się poprzez fotografowanie ludzi w kontrolowanych środowiskach, takich jak laboratorium lub studio fotograficzne. Wraz ze zmianą modus operandi wyniki również zmieniły się na lepsze.
Poprawa dokładności okazała się o 8,6% lepsza niż poprzednie najlepsze wyniki.
Dojrzewanie edukacji AI
Zarówno ze względu na popularność, jak i naturę, edukacja w zakresie AI i ML jest bardzo poszukiwana. Internetowe platformy edukacyjne, takie jak upGrad, oferują specjalistyczne kursy online dla wszystkich. Doprowadziło to do wzrostu zainteresowania i przyjęcia AI i ML – zarówno osobiście, jak i zawodowo.
Pojawienie się uczenia maszynowego w chmurze
Przeniesienie uczenia maszynowego do chmury ułatwi firmom eksperymentowanie i przesuwanie granic możliwości uczenia maszynowego. Wdrażanie i skalowanie projektów uczenia maszynowego nie zawsze jest łatwe przy użyciu istniejącego sprzętu i oprogramowania. Przeniesienie uczenia maszynowego do chmury nie tylko go demokratyzuje, ale także otwiera możliwości dla wielu przedsiębiorstw, aby stały się oparte na sztucznej inteligencji i ML. Jeśli chcesz w pełni wykorzystać tę nową, wielką rzecz, najlepszym rozwiązaniem jest nasz kurs Advanced Certification in Machine Learning in the Cloud.
Skandale również rosną
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to potężne narzędzia. A wraz z władzą przychodzi odpowiedzialność. W idealnym świecie każdy starałby się używać tych narzędzi dla poprawy ludzkości, ale nie żyjemy w idealnym świecie.
Na przykład Cambridge Analytica jest oskarżona o wykorzystywanie danych osobowych z profili na Facebooku do zbudowania systemu skierowanego do wyborców w USA. Na podstawie ich profilu psychologicznego system wyświetlał spersonalizowane reklamy polityczne. Były menedżer Facebooka ostrzegł również, że informacje o setkach milionów użytkowników mogą znajdować się w rękach prywatnych firm, o których użytkownicy nie wiedzą.
Ze względu na zaangażowanie Facebooka i wcześniejsze obawy dotyczące jego polityki bezpieczeństwa danych, sprawa nie zostanie łatwo zapomniana. Może to również zwiększyć paranoję ludzi związaną z udostępnianiem danych w Internecie i nieetyczną stroną technologii opartych na danych.
Powyższe 7 zmian obejmuje kierunek, w którym AI i ML zmierzają jako całość. Konkretne osiągnięcia będą się różnić, ale u podstaw wszystkie będą oznaczać postęp, postęp, pytania dotyczące prywatności i potęgi technologii. Jeśli jesteś zainteresowany pracą nad takimi rzeczami, jak szkolenie agenta w grze w kółko i krzyżyk, szkolenie chatbota itp., powinieneś sprawdzić nasz kurs Advanced Certification in Machine Learning i Cloud z upGrad i IIT-Madras.
