2022'de Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde En İyi 7 Trend
Yayınlanan: 2021-01-10Şu anda, makine öğrenimi ve yapay zeka, bilgisayar bilimlerinde popüler ve öncü alanlardır. Veri biliminin gelecekteki kapsamı parlak ve bilim adamları her gün yeni inovasyon ufuklarına dokunuyor ve mümkün olanın tanımını ileriye taşıyor. Bu alanda devam eden mevcut eğilimleri inceleyelim.
Makine öğrenimi ve yapay zeka nedir?
Aşağıdaki diyagram, iki alan arasındaki ilişkiyi temizleyecektir:
Resim kaynağı: doğrudatascience.com
Bu nedenle, makine öğrenimi gerçekten yapay zekanın bir alt kümesidir.
İkincisi, insanlar gibi düşünmek, akıl yürütmek ve hareket etmek için makineler şekillendirmekle ilgilidir. İnsan gibi kararlar almak. Makine öğrenimi ise verileri kullanabilen ve kendileri için öğrenebilen bilgisayar programlarının geliştirilmesiyle ilgilenen bir yapay zeka uygulamasıdır. Bu nedenle, yapay zekanın zekayı/bilgeliği amaçladığı yerde, makine öğrenimi bilgiyi amaçlar.
Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi olarak ML Kursuna katılın .
Makine öğrenimi ve yapay zekadaki en son gelişmeler
Denetimli öğrenme yöntemlerinden uzaklaşma
Önceden, çabalar, etiketli örneklerin kullanımı yoluyla geçmişte kazanılan bilgileri yeni verilere uygulayarak gelecekteki olayları tahmin eden denetimli öğrenme algoritmaları etrafında odaklanıyordu. Artık odak, yarı denetimli öğrenme, aktif öğrenme, alan uyarlaması ve üretken modeller gibi diğer alanlara kayıyor. Tahmin ve üretimi birleştirmek için sinirsel işleme modeli gibi yeni modeller geliştirildi. Bu, tek bir ağda gerçekleşti ve eğitim için hem etiketli hem de etiketsiz verilerin kullanıldığı yarı denetimli öğrenmeyi teşvik etti.
Derin öğrenme yeni uygulamalar bulur
Bilim adamları artık derin öğrenme uygulamalarını malzeme bilimleri, protein mühendisliği, yüksek enerji fiziği, kontrol sistemleri ve deprem tahminlerini içerecek şekilde genişletti. Öğrenme, alan bilgisi ve kısıtlamalarla birleştirildi.
AI duygu algılamada daha iyi hale geliyor
Alberta Üniversitesi, sosyal medya paylaşımlarındaki depresif dili daha yüksek doğrulukla ve çok daha az veri ihtiyacıyla tespit edebilen bir teknoloji geliştirdi. Geçmişteki derin öğrenme deneyleri ve depresif dili tespit etme girişimleri pahalı ve sıkıcıydı. Üniversitenin Nawshad Farruque tarafından yürütülen araştırması, büyük miktarda veriye olan ihtiyacı azaltıyor.
Modele depresif dili gerçekten nasıl tanıyacağını öğretmek için depresyon forumlarından alınan birçok örnekle besledi. Ayrıca, sonuçlarda daha fazla doğruluk sağlamak için benzer dilde intihar notları ve aşk mektupları elde etmeye çalışıyor.
Bu çalışma ile Farraque, depresyondan etkilenenlerin gerekli kaynaklara yönlendirilebilmesi için mümkün olan en kısa sürede depresyonu tespit etmeyi umuyor. Bir gün bunun Twitter'ın kendine zarar verme ve intihar politikasına dahil edilebileceğini ve Facebook'un mevcut depresyon algoritmalarını iyileştirebileceğini umuyor.
Sanatın korunması için makine öğrenimi kullanılıyor
Hollanda'da, TU delft'teki araştırmacılar, makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak sanat eserlerini dijital olarak yeniden yapılandırmak için çalışıyorlar. Kağıt üzerinde solmuş bir Vincent Van Gogh çizimini yeniden oluşturmak için bir evrişimsel sinir ağı (CNN) geliştirdiler. Modeli eğitmek için, orijinal çizimin farklı kalitede reprodüksiyonlarını içeren bir veri seti kullandılar. Bu reprodüksiyonlar geçtiğimiz yüzyılda farklı zamanlarda yapılmıştır.
Çabalar, sanat eserlerini korumaya ve yeniden inşa etmeye odaklansa da, oyun alanı, bozulmuş görüntü ve belgeleri de içerecek şekilde genişletilebilir. Ayrıca, model şu an için yalnızca görsel bilgileri kullanmıştır. Gelecekte, araştırmacılar kimyasal bilgiyi de hesaba katmak için çalışıyorlar, böylece karmaşıklığı arttırırken aynı zamanda modelin performansını ve sonuçlarını da iyileştiriyorlar.
Ayrıca Okuyun: Kısa Süreli İş Odaklı Kurslar
Yaş tahmini için makine öğrenimi kullanılıyor
Güney Afrika'daki Kwazulu-Natal Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, neredeyse insanüstü bir başka başarıda, insanların yaşını tahmin etmek için evrişimsel bir sinir ağı geliştirdiler. Bu, görüntülerini rastgele, gerçek yaşam ortamlarında alarak yapılır. Geçmişte bu yaş tahmini, insanların laboratuvar veya fotoğraf stüdyosu gibi kontrollü ortamlarda fotoğraflanmasıyla yapılıyordu. Çalışma tarzının değişmesiyle birlikte sonuçlar da daha iyiye doğru değişti.
Doğruluktaki iyileşme, önceki en iyi sonuçlara göre %8,6 daha iyi çıktı.
Yapay zeka eğitiminin olgunlaşması
Hem popülerlik hem de doğası gereği, AI ve ML eğitimi yoğun bir şekilde talep görmektedir. upGrad gibi çevrimiçi öğrenme platformları, herkes için üniversite tarafından öğretilen özel çevrimiçi kurslarla bunu basıyor. Bu, hem kişisel hem de profesyonel olarak AI ve ML'nin ilgi ve benimsenmesinde bir artışa yol açmıştır.
Bulutta Makine Öğreniminin ortaya çıkışı
Makine öğrenimini buluta taşımak, şirketlerin deney yapmasını ve makine öğrenimi yeteneklerinin sınırlarını zorlamasını kolaylaştıracak. Mevcut donanım ve yazılımlarla makine öğrenimi projelerini uygulamak ve büyütmek her zaman kolay değildir. Makine öğrenimini buluta taşımak, onu yalnızca demokratikleştirmekle kalmaz, aynı zamanda birçok işletmenin yapay zeka ve makine öğrenimi odaklı olması için fırsatlar yaratır. Bu yeni büyük şeyden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, Bulutta Makine Öğreniminde Gelişmiş Sertifikasyon kursumuz tam size göre.
Skandallar da artıyor
Yapay zeka ve makine öğrenimi güçlü araçlardır. Ve güçle birlikte sorumluluk gelir. İdeal bir dünyada herkes bu araçları insanlığın iyiliği için kullanmaya çalışırdı ama biz ideal bir dünyada yaşamıyoruz.
Örneğin, Cambridge Analytica, ABD seçmenlerini hedef alan bir sistem oluşturmak için insanların Facebook profillerindeki kişisel bilgileri kullanmakla suçlanıyor. Sistem, psikolojik profillerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş siyasi reklamlar gösterdi. Eski bir Facebook yöneticisi, yüz milyonlarca kullanıcı hakkındaki bilgilerin, kullanıcıların haberi olmadan özel şirketlerin elinde olabileceği konusunda da uyardı.
Facebook'un katılımı ve veri güvenliği politikasıyla ilgili önceki endişeleri nedeniyle, dava çok kolay unutulmayacak. Ayrıca, insanların internette veri paylaşımı ve veriye dayalı teknolojilerin etik olmayan yanı hakkındaki paranoyasını da artırabilir.
Yukarıdaki 7 gelişme, AI ve ML'nin bir bütün olarak yöneldiği yönü kapsamaktadır. Spesifik gelişmeler değişiklik gösterecek, ancak temelinde ilerleme, ilerleme, mahremiyetle ilgili sorular ve teknolojinin gücü anlamına gelecek. Bir aracıyı tic tac toe oynamak için eğitmek, bir sohbet robotu eğitmek vb. gibi şeyler üzerinde çalışmakla ilgileniyorsanız, upGrad ve IIT-Madras'tan Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon kursumuza göz atmalısınız.
