Top 7 tendințe în inteligența artificială și învățarea automată în 2022

În prezent, învățarea automată și inteligența artificială sunt domenii populare și de pionierat în informatică. Viitorul domeniu de aplicare al științei datelor este luminos și în fiecare zi oamenii de știință ating noi orizonturi de inovare și promovează definirea a ceea ce este posibil. Să explorăm tendințele actuale care se desfășoară în acest domeniu.

Ce sunt învățarea automată și inteligența artificială?

Următoarea diagramă va clarifica relația dintre cele două câmpuri:

Sursa imagine: aboutdatascience.com

Astfel, învățarea automată este într-adevăr un subset al inteligenței artificiale.

Acesta din urmă este preocupat de modelarea mașinilor care să gândească, să raționeze și să acționeze ca oamenii. Să ia decizii ca un om. Învățarea automată, pe de altă parte, este o aplicație a inteligenței artificiale care se preocupă de dezvoltarea de programe de calculator care pot folosi datele și pot învăța singure. Astfel, acolo unde AI vizează inteligența/înțelepciunea, învățarea automată vizează cunoaștere.

Alăturați-vă cursului de ML online de la cele mai bune universități din lume - Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Cele mai recente învățare automată și AI

Trecerea de la metodele de învățare supravegheată

Anterior, eforturile s-au concentrat pe algoritmi de învățare supravegheat care au prezis evenimente viitoare prin aplicarea cunoștințelor dobândite în trecut la date noi prin utilizarea exemplelor etichetate. Acum, accentul se mută către alte domenii, cum ar fi învățarea semi-supravegheată, învățarea activă, adaptarea domeniului și modelele generative. Au fost dezvoltate noi modele, cum ar fi modelul de redare neuronală, pentru a combina predicția și generarea. Acest lucru s-a întâmplat într-o singură rețea și a încurajat învățarea semi-supravegheată în care atât datele etichetate, cât și cele neetichetate sunt folosite pentru instruire.

Învățarea profundă găsește noi aplicații

Oamenii de știință au extins acum aplicațiile învățării profunde pentru a include științele materialelor, ingineria proteinelor, fizica energiei înalte, sistemele de control și predicțiile cutremurelor. Învățarea a fost combinată cu cunoștințele și constrângerile domeniului.

AI devine mai bun la detectarea emoțiilor

Universitatea din Alberta a dezvoltat o tehnologie care poate detecta limbajul depresiv în postările pe rețelele sociale cu o mai mare acuratețe și cu mult mai puțină nevoie de date. Experimentele anterioare de deep learning și încercările de a detecta limbajul depresiv au fost costisitoare și plictisitoare. Cercetarea Universității, condusă de Nawshad Farruque, reduce nevoia de cantități mari de date.

El a alimentat o mulțime de exemple luate de pe forumurile despre depresie pentru a-l învăța pe model cum să recunoască cu adevărat limbajul depresiv. De asemenea, lucrează pentru a obține note de sinucidere și scrisori de dragoste cu un limbaj similar, pentru a spori acuratețea rezultatelor.

Cu această lucrare, Farraque speră să detecteze depresia cât mai curând posibil, astfel încât cei afectați să poată fi îndreptați către resursele necesare. Într-o zi, speră el, poate fi integrat în politica de autovătămare și sinucidere a Twitter și poate îmbunătăți algoritmii de depresie existenți ai Facebook.

Învățarea automată este folosită pentru conservarea artei

În Țările de Jos, cercetătorii de la TU Delft lucrează la reconstrucția digitală a operelor de artă folosind metode de învățare automată. Ei au dezvoltat o rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru a reconstrui un desen decolorat al lui Vincent Van Gogh pe hârtie. Pentru antrenarea modelului, au folosit un set de date care conținea reproduceri de calitate diferite ale desenului original. Aceste reproduceri au fost realizate în diferite momente în cursul secolului trecut.

Deși eforturile se concentrează pe conservarea și reconstrucția operelor de artă, câmpul de joc poate fi extins pentru a include și imagini și documente degradate. De asemenea, modelul a folosit doar informații vizuale de acum. În viitor, cercetătorii lucrează pentru a lua în considerare și informațiile chimice, crescând astfel complexitatea, dar și îmbunătățind performanța și rezultatele modelului.

Citește și: Cursuri pe termen scurt orientate spre locuri de muncă

Învățarea automată este utilizată pentru estimarea vârstei

Într-o altă ispravă aproape supraomenească, cercetătorii de la Universitatea Kwazulu-Natal, din Africa de Sud, au dezvoltat o rețea neuronală convoluțională pentru a estima vârsta oamenilor. Acest lucru se face prin luarea imaginilor lor în medii aleatorii, din viața reală. În trecut, această estimare a vârstei se făcea prin fotografiarea oamenilor în medii controlate, cum ar fi un laborator sau un studio de fotografie. Odată cu schimbarea modus operandi, rezultatele s-au schimbat și în bine.

Îmbunătățirea preciziei a fost cu 8,6% mai bună decât cele mai bune rezultate anterioare.

Maturarea educației AI

Datorită atât popularității, cât și naturii, educația AI și ML sunt foarte solicitate. Platformele de învățare online precum upGrad bate acest lucru cu cursuri online specializate predate de universitate pentru toată lumea. Acest lucru a condus la o creștere a interesului și a adoptării AI și ML - atât pe plan personal, cât și profesional.

Apariția Machine Learning în cloud

Aducerea învățării automate în cloud va face mai ușor pentru companii să experimenteze și să depășească limitele capabilităților de învățare automată. Nu este întotdeauna ușor să implementezi și să extinzi proiecte de învățare automată cu hardware și software existent. Aducerea învățării automate în cloud nu numai că o democratizează, ci și deschide oportunități pentru multe întreprinderi de a deveni bazate pe AI și ML. Dacă doriți să profitați la maximum de acest nou viitor mare lucru, atunci cursul nostru de certificare avansată în învățarea automată în cloud este calea de urmat.

Scandalurile cresc și ele

Inteligența artificială și învățarea automată sunt instrumente puternice. Și cu puterea vine și responsabilitatea. Într-o lume ideală, toată lumea s-ar strădui să folosească aceste instrumente pentru îmbunătățirea omenirii, dar noi nu trăim într-o lume ideală.

De exemplu, Cambridge Analytica este acuzată că folosește informații personale din profilurile de Facebook ale oamenilor pentru a construi un sistem care vizează alegătorii din SUA. Pe baza profilului lor psihologic, sistemul arăta reclame politice personalizate. Un fost manager Facebook a avertizat, de asemenea, că informațiile despre sute de milioane de utilizatori ar putea fi în mâinile companiilor private fără ca utilizatorii să știe despre asta.

Datorită implicării Facebook și preocupărilor anterioare cu privire la politica sa de securitate a datelor, cazul nu va fi uitat foarte ușor. De asemenea, ar putea crește paranoia oamenilor cu privire la partajarea datelor pe internet și latura neetică a tehnologiilor bazate pe date.

Cele 7 evoluții de mai sus cuprind direcția în care se îndreaptă AI și ML în ansamblu. Evoluțiile specifice vor varia, dar la rădăcina lor, toate vor semnifica progres, progres, întrebări despre confidențialitate și puterea tehnologiei. Dacă sunteți interesat să lucrați la lucruri precum pregătirea unui agent pentru a juca tic tac toe, antrenamentul unui chatbot etc., ar trebui să verificați cursul nostru de certificare avansată în învățare automată și cloud de la upGrad și IIT-Madras.

Conduceți revoluția tehnologică condusă de inteligența artificială

Aplicați pentru Programul de certificat avansat în Învățare automată și Învățare profundă