Cinq grandes tendances du deep learning en 2022

Le deep learning peut être défini comme une forme d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels qui utilise plusieurs couches de traitement afin d'extraire progressivement des informations meilleures et plus avancées à partir des données. Il s’agit essentiellement d’une application plus sophistiquée des plateformes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.

Voici quelques-unes des tendances les plus en vogue en matière d'apprentissage profond :

Mise à l'échelle des modèles

Actuellement, une grande partie de l'enthousiasme suscité par l'apprentissage profond se concentre sur la mise à l'échelle de grands modèles relativement généraux, désormais connus sous le nom de modèles de base. Ils démontrent des capacités surprenantes telles que générer du texte nouveau, générer des images à partir de texte et générer des vidéos à partir de texte. Toute technique qui étend un modèle d’IA ajoute plus de capacités au deep learning. Cela se reflète dans les algorithmes qui vont au-delà des simples réponses pour proposer des réponses et des actions à multiples facettes qui approfondissent les données, les préférences et les actions potentielles.

Élargissement des limites d'échelle

Cependant, tout le monde n'est pas convaincu que la mise à l'échelle des réseaux de neurones continuera à donner des résultats. Il y a un débat sur la mesure dans laquelle nous pouvons aller en matière de renseignement en fonction uniquement de l’échelle.

Les modèles actuels sont limités à plusieurs égards, par exemple par ce qui peut être réalisé en utilisant uniquement les réseaux de neurones et par les nouvelles façons qui seront découvertes pour combiner les réseaux de neurones avec d'autres paradigmes d'IA.

Formation sur l'IA et les modèles

L'intelligence artificielle ne consiste pas à obtenir des informations instantanées. Les plateformes d’apprentissage profond prennent du temps pour analyser des ensembles de données, identifier des modèles et commencer à tirer des conclusions largement applicables dans le monde réel. La bonne nouvelle est que les plateformes d’IA évoluent rapidement pour répondre aux besoins de formation des modèles.

Les plateformes d'intelligence artificielle connaissent une innovation fondamentale et atteignent rapidement le même niveau de maturité que l'analyse de données, plutôt que de prendre des semaines pour en apprendre suffisamment pour être utiles. À mesure que les ensembles de données augmentent, les modèles d'apprentissage profond deviennent de plus en plus gourmands en ressources, nécessitant d'énormes quantités de puissance de traitement pour effectuer des millions de prédictions, de validations et de recalibrages. Les unités de traitement graphique s'améliorent pour gérer ce calcul, et les plates-formes d'IA évoluent pour répondre aux exigences de formation des modèles. Les entreprises peuvent également améliorer leurs plateformes d'IA en combinant des projets open source et des technologies commerciales.

Les compétences, la vitesse de déploiement, les types d'algorithmes pris en charge et la flexibilité du système doivent être pris en compte lors de la prise de décisions.

Charges de travail conteneurisées

Les charges de travail d'apprentissage en profondeur sont de plus en plus centralisées, prenant ainsi en charge les opérations autonomes. La technologie des conteneurs offre aux organisations une isolation, une portabilité, une évolutivité illimitée et un comportement dynamique dans MLOps. En conséquence, la gestion de l’infrastructure d’IA deviendra plus automatisée, plus simple et plus conviviale qu’auparavant.

La conteneurisation est essentielle et Kubernetes aidera les MLOps cloud natifs à s'intégrer à des technologies plus matures. Pour suivre cette tendance, les entreprises peuvent faire fonctionner leurs charges de travail d’IA aux côtés de Kubernetes dans des environnements cloud plus flexibles.

La modélisation prescriptive est meilleure que la modélisation prédictive

La modélisation a traversé de nombreuses phases au cours des dernières années. Les premières tentatives ont tenté de prédire les tendances à partir de données historiques. Cela a une certaine valeur, mais ne prend pas en compte des facteurs tels que les circonstances, les pics soudains de trafic et les changements dans les forces du marché. En particulier, les données en temps réel n’ont joué aucun rôle réel dans les premiers efforts de modélisation prédictive.

Alors que les données non structurées deviennent de plus en plus importantes, les entreprises souhaitent les exploiter pour en tirer des informations. À mesure que la puissance de traitement augmente, l’analyse en temps réel devient soudainement importante. Les quantités massives de données générées par les médias sociaux ont accru la demande de traitement d’informations en temps réel.

Qu'est-ce que cela a à voir avec l'IA, l'apprentissage profond et l'automatisation

De nombreuses implémentations actuelles et antérieures de l'IA dans les industries s'appuient sur l'IA pour informer les humains de certains événements attendus, et les humains disposent alors des connaissances expertes nécessaires pour savoir quelles actions entreprendre . Un nombre croissant de fournisseurs se tournent vers l’intelligence artificielle, capable de prédire les événements futurs et d’agir en conséquence.

Cela ouvre la porte à des réseaux d’apprentissage profond plus efficaces. Alors que les réseaux neuronaux multicouches continuent d’utiliser des données en temps réel, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour alléger de plus en plus la charge de travail des humains. L’apprentissage profond peut être utilisé pour prendre des décisions prédictives basées sur des données historiques, en temps réel et analytiques, plutôt que de soumettre des décisions à des experts humains.

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