As 7 principais tendências em inteligência artificial e aprendizado de máquina em 2022
Publicados: 2021-01-10Atualmente, aprendizado de máquina e inteligência artificial são domínios populares e pioneiros na ciência da computação. O escopo futuro da ciência de dados é brilhante e todos os dias os cientistas estão tocando novos horizontes de inovação e avançando na definição do que é possível. Vamos explorar as tendências atuais que estão em curso neste campo.
O que são aprendizado de máquina e inteligência artificial?
O diagrama a seguir esclarecerá a relação entre os dois campos:
Fonte da imagem: rumodatascience.com
Assim, o aprendizado de máquina é realmente um subconjunto da inteligência artificial.
Este último está preocupado em moldar máquinas para pensar, raciocinar e agir como humanos. Para tomar decisões como um ser humano. O aprendizado de máquina, por outro lado, é uma aplicação da inteligência artificial que se preocupa com o desenvolvimento de programas de computador que podem usar dados e aprender por si mesmos. Assim, onde a IA visa inteligência/sabedoria, o aprendizado de máquina visa o conhecimento.
Participe do Curso de ML online das melhores universidades do mundo - Mestrados, Programas de Pós-Graduação Executiva e Programa de Certificado Avançado em ML e IA para acelerar sua carreira.
O mais recente em aprendizado de máquina e IA
Abandonando os métodos de aprendizado supervisionado
Anteriormente, os esforços se concentravam em algoritmos de aprendizado supervisionado que previam eventos futuros aplicando o conhecimento adquirido no passado a novos dados por meio do uso de exemplos rotulados. Agora, o foco está mudando para outros domínios, como aprendizado semi-supervisionado, aprendizado ativo, adaptação de domínio e modelos generativos. Novos modelos como o modelo de renderização neural foram desenvolvidos para combinar previsão e geração. Isso aconteceu em uma única rede e encorajou o aprendizado semi-supervisionado, onde dados rotulados e não rotulados são usados para treinamento.
O aprendizado profundo encontra novos aplicativos
Os cientistas agora expandiram as aplicações do aprendizado profundo para incluir ciências de materiais, engenharia de proteínas, física de alta energia, sistemas de controle e previsões de terremotos. A aprendizagem foi combinada com o conhecimento do domínio e as restrições.
AI ficando melhor na detecção de emoções
A Universidade de Alberta desenvolveu uma tecnologia que pode detectar a linguagem depressiva em postagens de mídia social com maior precisão e com muito menos necessidade de dados. Experimentos anteriores de aprendizado profundo e tentativas de detectar linguagem depressiva eram caros e tediosos. A pesquisa da Universidade, liderada por Nawshad Farruque, reduz a necessidade de grandes quantidades de dados.
Ele tem alimentado muitos exemplos retirados de fóruns de depressão para ensinar o modelo como realmente reconhecer a linguagem depressiva. Ele também está trabalhando para adquirir notas de suicídio e cartas de amor com linguagem semelhante para promover mais precisão nos resultados.
Com este trabalho, Farraque espera detectar a depressão o mais rápido possível para que os afetados possam ser direcionados aos recursos necessários. Um dia, ele espera, isso pode ser incorporado à política de automutilação e suicídio do Twitter e melhorar os algoritmos de depressão existentes do Facebook.
O aprendizado de máquina está sendo usado para preservação de arte
Na Holanda, pesquisadores da TU delft estão trabalhando para reconstruir digitalmente obras de arte usando métodos de aprendizado de máquina. Eles desenvolveram uma rede neural convolucional (CNN) para reconstruir um desenho desbotado de Vincent Van Gogh no papel. Para treinar o modelo, eles usaram um conjunto de dados que continha reproduções de qualidade diferente do desenho original. Essas reproduções foram feitas em diferentes momentos durante o século passado.
Embora os esforços estejam focados na preservação e reconstrução de obras de arte, o campo de atuação pode ser expandido para incluir também imagens e documentos degradados. Além disso, o modelo utilizou apenas informações visuais a partir de agora. No futuro, os pesquisadores também estão trabalhando para incluir informações químicas, aumentando assim a complexidade, mas também melhorando o desempenho e os resultados do modelo.
Leia também: Cursos de curta duração voltados para o trabalho
O aprendizado de máquina está sendo usado para estimativa de idade
Em outro feito quase sobre-humano, pesquisadores da Universidade de Kwazulu-Natal, na África do Sul, desenvolveram uma rede neural convolucional para estimar a idade das pessoas. Isso é feito tirando suas imagens em ambientes aleatórios da vida real. No passado, essa estimativa de idade era feita fotografando pessoas em ambientes controlados, como um laboratório ou estúdio de fotografia. Com a mudança no modus operandi, os resultados também mudaram para melhor.
A melhoria na precisão foi 8,6% melhor do que os melhores resultados anteriores.
Amadurecimento da educação em IA
Devido à popularidade e à natureza, a educação em IA e ML está em alta demanda. Plataformas de aprendizado online como o upGrad estão criando isso com cursos online especializados ministrados em universidades para todos. Isso levou a um aumento no interesse e na adoção de IA e ML - tanto pessoal quanto profissionalmente.
O surgimento do Machine Learning na nuvem
Levar o aprendizado de máquina para a nuvem tornará mais fácil para as empresas experimentarem e ultrapassarem os limites dos recursos de aprendizado de máquina. Nem sempre é fácil implementar e dimensionar projetos de aprendizado de máquina com hardware e software existentes. Levar o aprendizado de máquina para a nuvem não é apenas democratizá-lo, mas também abrir oportunidades para muitas empresas se tornarem orientadas por IA e ML. Se você quiser aproveitar ao máximo essa nova grande novidade, nosso curso de Certificação Avançada em Machine Learning na Nuvem é o caminho a percorrer.
Escândalos também aumentam
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são ferramentas poderosas. E com o poder, vem a responsabilidade. Em um mundo ideal, todos estariam se esforçando para usar essas ferramentas para melhorar a humanidade, mas não vivemos em um mundo ideal.
Por exemplo, a Cambridge Analytica é acusada de usar informações pessoais dos perfis das pessoas no Facebook para construir um sistema que visava os eleitores dos EUA. Com base em seu perfil psicológico, o sistema exibia anúncios políticos personalizados. Um ex-gerente do Facebook também alertou que informações sobre centenas de milhões de usuários podem estar nas mãos de empresas privadas sem que os usuários saibam disso.
Devido ao envolvimento do Facebook e preocupações anteriores sobre sua política de segurança de dados, o caso não será esquecido com muita facilidade. Também pode aumentar a paranóia das pessoas sobre o compartilhamento de dados na internet e o lado antiético das tecnologias orientadas por dados.
Os 7 desenvolvimentos acima abrangem a direção em que IA e ML estão indo como um todo. Desenvolvimentos específicos irão variar, mas em sua raiz, todos eles significarão progresso, avanço, questões sobre privacidade e o poder da tecnologia. Se você estiver interessado em trabalhar em coisas como treinar um agente para jogar jogo da velha, treinar um chatbot, etc., você deve verificar nosso curso de Certificação Avançada em Aprendizado de Máquina e Nuvem do upGrad e IIT-Madras.
