2022 年人工智能和机器学习的 7 大趋势
已发表: 2021-01-10目前，机器学习和人工智能是计算机科学中流行和开创性的领域。 数据科学的未来前景广阔，每天科学家们都在触及创新的新视野，并推动对可能性的定义。 让我们探讨一下该领域的当前趋势。
什么是机器学习和人工智能？
下图将理清这两个字段之间的关系：
图片来源：向数据科学网
因此，机器学习实际上是人工智能的一个子集。
后者关注的是让机器像人类一样思考、推理和行动。 像人一样做出决定。 另一方面，机器学习是人工智能的一种应用，它与开发可以使用数据并自行学习的计算机程序有关。 因此，人工智能以智能/智慧为目标，机器学习以知识为目标。
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最新的机器学习和人工智能
远离监督学习方法
以前，工作集中在监督学习算法上，该算法通过使用标记示例将过去获得的知识应用于新数据来预测未来事件。 现在，重点正在转移到其他领域，如半监督学习、主动学习、领域适应和生成模型。 开发了像神经渲染模型这样的新模型来结合预测和生成。 这发生在单个网络中，并鼓励半监督学习，其中标记和未标记的数据都用于训练。
深度学习发现新应用
科学家们现在已经将深度学习的应用扩展到了材料科学、蛋白质工程、高能物理、控制系统和地震预测等领域。 学习与领域知识和约束相结合。
人工智能在情绪检测方面越来越好
阿尔伯塔大学开发了一种技术，可以更准确地检测社交媒体帖子中的抑郁语言，并且对数据的需求更少。 过去的深度学习实验和检测抑郁语言的尝试既昂贵又乏味。 该大学由 Nawshad Farruque 领导的研究减少了对大量数据的需求。
他提供了许多从抑郁症论坛中获取的例子来教模型如何真正识别抑郁症语言。 他还在努力获取语言相似的遗书和情书，以提高结果的准确性。
通过这项工作，法拉克希望尽快发现抑郁症，以便将受影响的人指向所需的资源。 他希望有一天，它可以融入 Twitter 的自残和自杀政策，并改进 Facebook 现有的抑郁症算法。
机器学习被用于艺术保存
在荷兰，代尔夫特理工大学的研究人员正在努力使用机器学习方法对艺术品进行数字化重建。 他们开发了一种卷积神经网络 (CNN) 来重建褪色的文森特梵高纸上画作。 为了训练模型，他们使用了一个数据集，其中包含原始绘图的不同质量复制品。 这些复制品是在上个世纪的不同时期制作的。
尽管努力的重点是保存和重建艺术品，但可以扩大竞争范围，包括退化的图像和文件。 此外，该模型目前仅使用视觉信息。 未来，研究人员也在努力考虑化学信息，从而增加复杂性，同时改善模型的性能和结果。
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机器学习被用于年龄估计
在另一项几乎超人的壮举中，南非夸祖鲁-纳塔尔大学的研究人员开发了一种卷积神经网络来估计人们的年龄。 这是通过在随机的真实环境中拍摄他们的图像来完成的。 过去，这种年龄估计是通过在实验室或摄影工作室等受控环境中拍摄人来完成的。 随着作案手法的转变，结果也变得更好。
准确性的提高比之前的最佳结果提高了 8.6%。
人工智能教育的成熟
由于受欢迎程度和性质，人工智能和机器学习教育的需求量很大。 像 upGrad 这样的在线学习平台正在为每个人提供专门的大学教授在线课程。 这导致人们对 AI 和 ML 的兴趣和采用增加——无论是个人还是专业。
云中机器学习的出现
将机器学习带到云端将使公司更容易进行试验并突破机器学习能力的界限。 使用现有硬件和软件来实施和扩大机器学习项目并不总是那么容易。 将机器学习带入云端不仅使其民主化，而且为许多企业提供了成为人工智能和机器学习驱动的机会。 如果您想充分利用这一新的下一件大事，那么我们的云端机器学习高级认证课程就是您的最佳选择。
丑闻也越来越多
人工智能和机器学习是强大的工具。 权力随之而来，责任也随之而来。 在一个理想的世界里，每个人都会努力使用这些工具来改善人类，但我们并不生活在一个理想的世界里。
例如，Cambridge Analytica 被指控使用人们 Facebook 个人资料中的个人信息来构建一个针对美国选民的系统。 根据他们的心理特征，系统会显示个性化的政治广告。 一位前 Facebook 经理也警告说，数亿用户的信息可能在用户不知情的情况下掌握在私人公司手中。
由于 Facebook 的参与以及此前对其数据安全政策的担忧，此案不会很容易被遗忘。 它还可能增加人们对互联网数据共享和数据驱动技术不道德方面的偏执。
上述 7 项发展涵盖了 AI 和 ML 的整体发展方向。 具体的发展会有所不同，但从根本上讲，它们都意味着进步、进步、关于隐私的问题和技术的力量。 如果您有兴趣从事诸如训练代理玩井字游戏、训练聊天机器人等方面的工作，您应该查看我们的机器学习高级认证和来自 upGrad 和 IIT-Madras 的云课程。
