2022 年のディープラーニングの 5 つの主要トレンド

ディープラーニングは、データからより優れたより高度な洞察を段階的に抽出するために、複数の処理層を利用する人工ニューラル ネットワークに基づく機械学習の形式として定義できます。本質的に、これは人工知能プラットフォームと機械学習のより洗練されたアプリケーションにすぎません。

ディープ ラーニングの注目のトレンドの一部を次に示します。

モデル拡張

現在、ディープ ラーニングに関する注目の多くは、現在は基本モデルとして知られている、大規模で比較的一般的なモデルの拡張に重点を置いています。斬新なテキストを生成したり、テキストから画像を生成したり、テキストから動画を生成したりするなど、驚くべき能力を発揮しています。 AI モデルを拡張するあらゆる手法により、ディープ ラーニングにさらに多くの機能が追加されます。これは、単純な応答を超えて、データ、好み、潜在的なアクションを深く掘り下げる多面的な回答とアクションに対するアルゴリズムに反映されています。

スケーリングの限界

ただし、ニューラル ネットワークのスケーリングが引き続き結果をもたらすと誰もが確信しているわけではありません。規模のみに基づいて、インテリジェンスにおいてどこまで到達できるかについては、いくつかの議論があります。

現在のモデルは、ニューラル ネットワークのみを使用して何が達成できるか、ニューラル ネットワークと他の AI パラダイムを組み合わせるためにどのような新しい方法が発見されるかなど、いくつかの点で制限されています。

AI とモデルのトレーニング

人工知能は即座に洞察を得ることができるわけではありません。ディープ ラーニング プラットフォームは、データセットを分析し、パターンを特定し、現実世界に広く適用できる結論を導き出すまでに時間がかかります。良いニュースは、AI プラットフォームがモデル トレーニングのニーズを満たすために急速に進化していることです。

人工知能プラットフォームは根本的な革新を遂げており、十分に使えるようになるまでに何週間もかかるのではなく、すぐにデータ分析と同じレベルの成熟度に達しています。データセットが大きくなるにつれて、深層学習モデルはますますリソースを集中的に使用するようになり、何百万もの予測、検証、再調整を行うために大量の処理能力が必要になります。グラフィックス処理ユニットはこの計算を処理できるように改良されており、AI プラットフォームはモデル トレーニングの要求に応えるために進化しています。企業は、オープンソース プロジェクトと商用テクノロジーを組み合わせて AI プラットフォームを強化することもできます。

意思決定を行う際には、スキル、展開の速度、サポートされるアルゴリズムの種類、およびシステムの柔軟性を考慮する必要があります。

コンテナ化されたワークロード

ディープラーニングのワークロードはますます集中化されており、自律的な運用がさらにサポートされています。コンテナー テクノロジーにより、組織は MLOps での分離性、移植性、無制限のスケーラビリティ、動的な動作を実現できます。その結果、AI インフラストラクチャ管理は以前よりもさらに自動化され、簡単かつフレンドリーになります。

コンテナ化が鍵であり、Kubernetes はクラウドネイティブ MLOps をより成熟したテクノロジーと統合するのに役立ちます。この傾向に対応するために、企業は AI ワークロードを Kubernetes と並行してより柔軟なクラウド環境で実行できるようになります。

処方モデリングは予測モデリングよりも優れています

過去何年にもわたって、モデリングは多くの段階を経てきました。初期の試みでは、履歴データから傾向を予測しようとしました。これにはある程度の価値はありますが、状況、トラフィックの突然の急増、市場の力の変化などの要因は考慮されていません。特に、リアルタイム データは、初期の予測モデリングの取り組みにおいて実際の役割を果たしませんでした。

非構造化データの重要性が高まるにつれ、企業は非構造化データをマイニングして洞察を収集したいと考えています。処理能力が向上するにつれて、リアルタイム分析が突然注目されるようになりました。ソーシャルメディアによって生成される大量のデータにより、リアルタイムの情報処理の需要が高まっています。

これは人工知能、ディープラーニング、自動化と何の関係がありますか

現在および過去の業界における人工知能の実装の多くは、人工知能に依存して、予想されるイベントを人間に通知し、その後、人間には専門家がおり、知識は取るべき行動を知っています。将来のイベントを予測し、それに応じて行動できる人工知能に注目するベンダーが増えています。

これにより、より効率的な深層学習ネットワークへの扉が開かれます。多層ニューラル ネットワークがリアルタイム データを使用し続けるにつれて、人工知能を使用して人間の作業負荷をますます軽減できるようになります。ディープラーニングを使用すると、人間の専門家に決定を下すのではなく、履歴データ、リアルタイムデータ、分析データに基づいて予測的な決定を下すことができます。

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