Топ-10 тенденций и прогнозов в области ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ в 2023 году

Технология глубокого обучения сегодня широко используется в различных сферах бизнеса по всему миру.

ИИ и машинное обучение считаются основой технологической трансформации в современной промышленности. Интеграция алгоритмов машинного обучения в бизнес-операции сделала предприятия более интеллектуальными и эффективными.

По мере того как происходит очередное изменение парадигмы вычислительной техники, эволюция глубокого обучения также привлекает внимание специалистов отрасли и технологических гигантов. В настоящее время технология глубокого обучения является неотъемлемой частью глобальных отраслей промышленности.

Искусственные нейронные сети лежат в основе революции глубокого обучения. Тенденции глубокого обучения, предсказанные экспертами, показывают, что развитие ML и смежных технологий позволило минимизировать общее количество ошибок, а также повысить производительность сетей при выполнении конкретной задачи. В этой статье мы приводим список основных прогнозов и тенденций в области глубокого обучения, за которыми любители технологий могут следить в 2023 году.

Независимое глубокое обучение:

Несмотря на то, что глубокое обучение преуспело в нескольких областях, одним из его ограничений всегда была зависимость технологии от огромных объемов данных и вычислительной мощности.

Но в 2023 году может произойти интеграция в DL технологии обучения без наблюдения, когда вместо обучения системы с помощью маркированных данных, она будет обучаться самостоятельно маркировать данные, используя необработанные формы информации.

Интеграция гибридных моделей:

В 2023 году может произойти конвергенция символьного ИИ и глубокого обучения. Символический ИИ изначально доминировал в технологической сфере еще в 70-х или 80-х годах, когда машина училась интерпретировать свое окружение путем создания внутренних символических представлений проблемы и анализа человеческих решений.

Эти гибридные модели будут направлены на использование преимуществ символического ИИ и его интеграцию с глубоким обучением для получения улучшенных решений.

Использование глубокого обучения в неврологии:

Несколько исследований в области неврологии показали, что человеческий мозг состоит из нейронных нервов. Эти искусственные нейронные сети в компьютере являются синонимом тех, которые есть в мозге человека. С помощью этого явления ученые и исследователи смогли найти тысячи лекарств и теорий в неврологии.

Глубокое обучение обеспечило столь необходимый толчок, в котором нейронаука нуждалась уже давно.

Полнофункциональное глубокое обучение:

Мы движемся к будущему, в котором спрос на полнофункциональное глубокое обучение будет продолжать расти. Это приведет к созданию различных фреймворков и библиотек, которые позволят техническим пользователям и инженерам автоматизировать задачи по доставке грузов и различные другие действия. Это также поможет инженерам быстро адаптироваться к новым бизнес-потребностям и процессам.

Общие состязательные сети (GAN):

GAN обеспечивают подход к генеративному моделированию с использованием алгоритмов глубокого обучения и конволюционных нейронных сетей. Он создает образцы, которые могут быть использованы для проверки дискриминационных сетей и необоснованного контента, чтобы сбалансировать процессы и повысить точность.

Система 2 глубокого обучения:

Эксперты считают, что система 2 DL позволит обобщать распределение данных. В настоящее время системам необходимо обучать и тестировать наборы данных с похожим распределением. Система 2 DL сделает это возможным благодаря использованию данных реального мира, которые также неоднородны.

Погружение в использование сверточных нейронных сетей:

Модели CNN широко используются в компьютерном зрении, например, для идентификации объектов, лиц и изображений. Но помимо CNN, визуальные системы человека также могут распознавать их при различных фонах, углах и видах. При попытке идентифицировать изображения в наборах данных реальных объектов CNN испытывает падение производительности на 40-50%.

Более широкое использование краевого интеллекта:

Краевой интеллект преобразует методы получения данных и их обработки. Он переносит процедуры с устройств хранения данных в облаке на периферию. Появление EI сделало устройства хранения данных в некоторой степени независимыми, переместив процесс принятия решений ближе к источнику данных. Мультимодальное обучение в DL:

ИИ стал лучше работать с несколькими модальностями в рамках одной ML-модели, такими как текст, зрение, речь и другие технологии. Сейчас разработчики пытаются интегрировать эти модальности в машинное обучение и глубокое обучение, чтобы улучшить сетевое взаимодействие и повысить эффективность задач.

Более высокий уровень НЛП:

В настоящее время НЛП на основе ML находится на стадии зарождения. Но в настоящее время нет такого алгоритма, который позволил бы системам NLP определять значения различных слов в различных ситуациях и действовать соответствующим образом. Внедрение DL повысит эффективность этих систем NLP и поможет машинам быстро понимать запросы клиентов.