7 основных тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2022 году
Опубликовано: 2021-01-10В настоящее время машинное обучение и искусственный интеллект являются популярными и новаторскими областями компьютерных наук. Будущие возможности науки о данных ясны, и каждый день ученые прикасаются к новым горизонтам инноваций и продвигают вперед определение того, что возможно. Давайте рассмотрим современные тенденции, которые продолжаются в этой области.
Что такое машинное обучение и искусственный интеллект?
Следующая диаграмма прояснит взаимосвязь между двумя полями:
Источник изображения: forwarddatascience.com
Таким образом, машинное обучение на самом деле является подмножеством искусственного интеллекта.
Последний занимается созданием машин, чтобы они думали, рассуждали и действовали как люди. Принимать решения как человек. Машинное обучение, с другой стороны, представляет собой применение искусственного интеллекта, связанное с разработкой компьютерных программ, которые могут использовать данные и учиться самостоятельно. Таким образом, если ИИ стремится к интеллекту/мудрости, то машинное обучение стремится к знаниям.
Присоединяйтесь к онлайн- курсу машинного обучения в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.
Последние достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта
Отказ от контролируемых методов обучения
Раньше усилия были сосредоточены вокруг алгоритмов обучения с учителем, которые предсказывали будущие события, применяя знания, полученные в прошлом, к новым данным с помощью помеченных примеров. Теперь акцент смещается на другие области, такие как полууправляемое обучение, активное обучение, адаптация предметной области и генеративные модели. Новые модели, такие как модель нейронного рендеринга, были разработаны для объединения предсказания и генерации. Это произошло в одной сети и способствовало полуконтролируемому обучению, когда для обучения используются как размеченные, так и неразмеченные данные.
Глубокое обучение находит новые применения
В настоящее время ученые расширили применение глубокого обучения, включив в него материаловедение, белковую инженерию, физику высоких энергий, системы управления и прогнозирование землетрясений. Обучение сочеталось со знанием предметной области и ограничениями.
ИИ становится лучше в распознавании эмоций
Университет Альберты разработал технологию, которая может обнаруживать депрессивный язык в сообщениях в социальных сетях с большей точностью и с гораздо меньшей потребностью в данных. Прошлые эксперименты по глубокому обучению и попытки обнаружить депрессивный язык были дорогими и утомительными. Исследования университета, возглавляемые Наушадом Фарруком, уменьшают потребность в больших объемах данных.
Он предоставил множество примеров, взятых с форумов по депрессии, чтобы научить модель правильно распознавать депрессивный язык. Он также работает над получением предсмертных записок и любовных писем с похожим языком, чтобы повысить точность результатов.
С помощью этой работы Фаррак надеется как можно скорее обнаружить депрессию, чтобы пострадавшие могли указать на необходимые ресурсы. Он надеется, что когда-нибудь это можно будет включить в политику Твиттера в отношении членовредительства и самоубийств и улучшить существующие алгоритмы депрессии Facebook.
Машинное обучение используется для сохранения произведений искусства
В Нидерландах исследователи Делфтского технического университета работают над цифровой реконструкцией произведений искусства с использованием методов машинного обучения. Они разработали сверточную нейронную сеть (CNN) для реконструкции выцветшего рисунка Винсента Ван Гога на бумаге. Для обучения модели они использовали набор данных, содержащий репродукции исходного рисунка разного качества. Эти репродукции были сделаны в разное время в течение прошлого века.
Хотя усилия сосредоточены на сохранении и реконструкции произведений искусства, игровое поле можно расширить, включив в него также испорченные изображения и документы. Кроме того, на данный момент модель использует только визуальную информацию. В будущем исследователи также работают над тем, чтобы учитывать химическую информацию, тем самым увеличивая сложность модели, но также улучшая ее производительность и результаты.
Читайте также: Краткосрочные курсы по трудоустройству
Машинное обучение используется для оценки возраста
Совершив еще один почти сверхчеловеческий подвиг, исследователи из Университета Квазулу-Натал в Южной Африке разработали сверточную нейронную сеть для оценки возраста людей. Это делается путем создания их изображений в случайных реальных условиях. В прошлом эта оценка возраста проводилась путем фотографирования людей в контролируемых условиях, таких как лаборатория или фотостудия. С изменением методов работы результаты также изменились в лучшую сторону.
Улучшение точности оказалось на 8,6% лучше, чем предыдущие лучшие результаты.
Зрелость образования в области ИИ
Из-за популярности и природы образование в области искусственного интеллекта и машинного обучения пользуется большим спросом. Платформы онлайн-обучения, такие как upGrad, предлагают специализированные онлайн-курсы, проводимые в университетах, для всех. Это привело к росту интереса и внедрению ИИ и МО как в личном, так и в профессиональном плане.
Появление машинного обучения в облаке
Перенос машинного обучения в облако позволит компаниям легко экспериментировать и расширять границы возможностей машинного обучения. Не всегда легко реализовать и масштабировать проекты машинного обучения с существующим аппаратным и программным обеспечением. Перенос машинного обучения в облако не только демократизирует его, но и открывает для многих предприятий возможности перейти на ИИ и машинное обучение. Если вы хотите получить максимальную отдачу от этой новой большой вещи, тогда наш курс Advanced Certification in Machine Learning in the Cloud — это то, что вам нужно.
Скандалы также увеличиваются
Искусственный интеллект и машинное обучение — мощные инструменты. А с силой приходит ответственность. В идеальном мире все стремились бы использовать эти инструменты для улучшения человечества, но мы живем не в идеальном мире.
Например, Cambridge Analytica обвиняется в использовании личной информации из профилей людей в Facebook для создания системы, нацеленной на американских избирателей. На основе их психологического профиля система показывала персонализированную политическую рекламу. Бывший менеджер Facebook также предупредил, что информация о сотнях миллионов пользователей может оказаться в руках частных компаний, а сами пользователи об этом не узнают.
Из-за участия Facebook и предыдущих опасений по поводу его политики безопасности данных, дело не будет так легко забыто. Это также может усилить паранойю людей по поводу обмена данными в Интернете и неэтичной стороны технологий, основанных на данных.
Вышеупомянутые 7 разработок охватывают направление, в котором движутся AI и ML в целом. Конкретные разработки будут различаться, но в своей основе все они будут означать прогресс, продвижение, вопросы о конфиденциальности и силе технологий. Если вы заинтересованы в работе над такими вещами, как обучение агента игре в крестики-нолики, обучение чат-бота и т. д., вам следует ознакомиться с нашим курсом Advanced Certification in Machine Learning and Cloud от upGrad и IIT-Madras.
