2022 年人工智能和機器學習的 7 大趨勢
已發表: 2021-01-10目前，機器學習和人工智能是計算機科學中流行和開創性的領域。 數據科學的未來前景廣闊，每天科學家們都在觸及創新的新視野，並推動對可能性的定義。 讓我們探討一下該領域的當前趨勢。
什麼是機器學習和人工智能？
下圖將理清這兩個字段之間的關係：
圖片來源：向數據科學網
因此，機器學習實際上是人工智能的一個子集。
後者關注的是讓機器像人類一樣思考、推理和行動。 像人一樣做出決定。 另一方面，機器學習是人工智能的一種應用，它與開發可以使用數據並自行學習的計算機程序有關。 因此，人工智能以智能/智慧為目標，機器學習以知識為目標。
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最新的機器學習和人工智能
遠離監督學習方法
以前，工作集中在監督學習算法上，該算法通過使用標記示例將過去獲得的知識應用於新數據來預測未來事件。 現在，重點正在轉移到其他領域，如半監督學習、主動學習、領域適應和生成模型。 開發了像神經渲染模型這樣的新模型來結合預測和生成。 這發生在單個網絡中，並鼓勵半監督學習，其中標記和未標記的數據都用於訓練。
深度學習發現新應用
科學家們現在已經將深度學習的應用擴展到了材料科學、蛋白質工程、高能物理、控制系統和地震預測等領域。 學習與領域知識和約束相結合。
人工智能在情緒檢測方面越來越好
阿爾伯塔大學開發了一種技術，可以更準確地檢測社交媒體帖子中的抑鬱語言，並且對數據的需求更少。 過去的深度學習實驗和檢測抑鬱語言的嘗試既昂貴又乏味。 該大學由 Nawshad Farruque 領導的研究減少了對大量數據的需求。
他提供了許多從抑鬱症論壇中獲取的例子來教模型如何真正識別抑鬱症語言。 他還在努力獲取語言相似的遺書和情書，以提高結果的準確性。
通過這項工作，法拉克希望盡快發現抑鬱症，以便將受影響的人指向所需的資源。 他希望有一天，它可以融入 Twitter 的自殘和自殺政策，並改進 Facebook 現有的抑鬱症算法。
機器學習被用於藝術保存
在荷蘭，代爾夫特理工大學的研究人員正在努力使用機器學習方法對藝術品進行數字化重建。 他們開發了一種卷積神經網絡 (CNN) 來重建褪色的文森特梵高紙上畫作。 為了訓練模型，他們使用了一個數據集，其中包含原始繪圖的不同質量複製品。 這些複製品是在上個世紀的不同時期製作的。
儘管努力的重點是保存和重建藝術品，但可以擴大競爭範圍，包括退化的圖像和文件。 此外，該模型目前僅使用視覺信息。 未來，研究人員也在努力考慮化學信息，從而增加複雜性，同時改善模型的性能和結果。
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機器學習被用於年齡估計
在另一項幾乎超人的壯舉中，南非誇祖魯-納塔爾大學的研究人員開發了一種卷積神經網絡來估計人們的年齡。 這是通過在隨機的真實環境中拍攝他們的圖像來完成的。 過去，這種年齡估計是通過在實驗室或攝影工作室等受控環境中拍攝人來完成的。 隨著作案手法的轉變，結果也變得更好。
準確性的提高比之前的最佳結果提高了 8.6%。
人工智能教育的成熟
由於受歡迎程度和性質，人工智能和機器學習教育的需求量很大。 像 upGrad 這樣的在線學習平台正在為每個人提供專門的大學教授在線課程。 這導致人們對 AI 和 ML 的興趣和採用增加——無論是個人還是專業。
雲中機器學習的出現
將機器學習帶到雲端將使公司更容易進行試驗並突破機器學習能力的界限。 使用現有硬件和軟件來實施和擴大機器學習項目並不總是那麼容易。 將機器學習帶入雲端不僅使其民主化，而且為許多企業提供了成為人工智能和機器學習驅動的機會。 如果您想充分利用這一新的下一件大事，那麼我們的雲端機器學習高級認證課程就是您的最佳選擇。
醜聞也越來越多
人工智能和機器學習是強大的工具。 權力隨之而來，責任也隨之而來。 在一個理想的世界裡，每個人都會努力使用這些工具來改善人類，但我們並不生活在一個理想的世界裡。
例如，Cambridge Analytica 被指控使用人們 Facebook 個人資料中的個人信息來構建一個針對美國選民的系統。 根據他們的心理特徵，系統會顯示個性化的政治廣告。 一位前 Facebook 經理也警告說，數億用戶的信息可能在用戶不知情的情況下掌握在私人公司手中。
由於 Facebook 的參與以及此前對其數據安全政策的擔憂，此案不會很容易被遺忘。 它還可能增加人們對互聯網數據共享和數據驅動技術不道德方面的偏執。
上述 7 項發展涵蓋了 AI 和 ML 的整體發展方向。 具體的發展會有所不同，但從根本上講，它們都意味著進步、進步、關於隱私的問題和技術的力量。 如果您有興趣從事諸如訓練代理玩井字遊戲、訓練聊天機器人等方面的工作，您應該查看我們的機器學習高級認證和來自 upGrad 和 IIT-Madras 的雲課程。
