2022년 딥러닝의 5가지 주요 트렌드

딥 러닝은 데이터에서 더 나은 고급 통찰력을 점진적으로 추출하기 위해 여러 계층의 처리를 활용하는 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 한 형태로 정의할 수 있습니다. 본질적으로 이는 인공 지능 플랫폼과 기계 학습을 더욱 정교하게 적용한 것입니다.

다음은 딥 러닝의 몇 가지 뜨거운 추세입니다.

모델 확장

현재 딥 러닝에 대한 관심의 대부분은 현재 기본 모델로 알려진 크고 비교적 일반적인 모델의 확장에 초점을 맞추고 있습니다. 그들은 새로운 텍스트를 생성하고, 텍스트에서 이미지를 생성하고, 텍스트에서 비디오를 생성하는 등 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. AI 모델을 확장하는 모든 기술은 딥 러닝에 더 많은 기능을 추가합니다. 이는 다면적인 답변에 대한 단순한 응답을 넘어 데이터, 선호도, 잠재적인 행동을 더 깊이 파고드는 행동에 반영됩니다.

규모 한계 확장

그러나 모든 사람이 신경망 확장이 계속해서 결과를 낳을 것이라고 확신하는 것은 아닙니다. 규모만으로 지능이 얼마나 멀리 갈 수 있는지에 대한 논쟁이 있습니다.

현재 모델은 신경망만 사용하여 무엇을 달성할 수 있는지, 신경망을 다른 AI 패러다임과 결합하면 어떤 새로운 방법이 발견될 것인지 등 여러 면에서 제한되어 있습니다.

AI 및 모델 훈련

인공지능은 즉각적인 통찰력이 아닙니다. 딥 러닝 플랫폼은 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 현실 세계에 광범위하게 적용할 수 있는 결론을 도출하는 데 시간이 걸립니다. 좋은 소식은 AI 플랫폼이 모델 훈련의 요구 사항을 충족하기 위해 빠르게 발전하고 있다는 것입니다.

인공 지능 플랫폼은 유용할 만큼 충분히 학습하는 데 몇 주가 걸리지 않고 근본적인 혁신을 경험하고 데이터 분석과 동일한 수준의 성숙도에 빠르게 도달하고 있습니다. 데이터 세트가 커짐에 따라 딥 러닝 모델은 점점 더 리소스 집약적이 되어 수백만 건의 예측, 검증 및 재보정을 수행하기 위해 엄청난 양의 처리 능력이 필요합니다. 이러한 계산을 처리하기 위해 그래픽 처리 장치가 개선되고 있으며, AI 플랫폼은 모델 교육 요구 사항을 충족하기 위해 발전하고 있습니다. 기업은 오픈 소스 프로젝트와 상용 기술을 결합하여 AI 플랫폼을 향상시킬 수도 있습니다.

결정을 내릴 때 기술, 배포 속도, 지원되는 알고리즘 유형 및 시스템 유연성을 고려해야 합니다.

컨테이너화된 워크로드

딥 러닝 워크로드가 점점 중앙화되고 자율 운영을 더욱 지원하고 있습니다. 컨테이너 기술을 통해 조직은 MLOps에서 격리, 이동성, 무제한 확장성 및 동적 동작을 구현할 수 있습니다. 결과적으로 AI 인프라 관리는 이전보다 더욱 자동화되고, 쉽고, 친숙해질 것입니다.

컨테이너화가 핵심이며 Kubernetes는 클라우드 기반 MLOps가 보다 성숙한 기술과 통합되도록 돕습니다. 이러한 추세에 발맞추기 위해 기업은 보다 유연한 클라우드 환경에서 Kubernetes와 함께 실행되는 AI 워크로드를 찾을 수 있습니다.

규정적 모델링이 예측 모델링보다 낫습니다.

모델링은 지난 수년 동안 여러 단계를 거쳤습니다. 과거 데이터로부터 추세를 예측하려는 초기 시도가 있었습니다. 이는 어느 정도 가치가 있지만 상황, 갑작스러운 트래픽 급증, 시장 세력의 변화와 같은 요인을 고려하지 않습니다. 특히, 실시간 데이터는 초기 예측 모델링 노력에서 실질적인 역할을 하지 못했습니다.

구조화되지 않은 데이터가 점점 더 중요해짐에 따라 기업은 통찰력을 얻기 위해 이를 마이닝하고 싶어합니다. 처리 능력이 향상되면서 실시간 분석이 갑자기 중요해졌습니다. 소셜 미디어에서 생성되는 엄청난 양의 데이터로 인해 실시간 정보 처리에 대한 수요가 증가했습니다.

이것이 AI, 딥 러닝 및 자동화와 어떤 관련이 있나요?

업계에서 현재 및 이전에 AI를 구현한 많은 경우 AI를 사용하여 예상되는 이벤트를 인간에게 알리고 인간은 어떤 조치를 취해야 할지 알 수 있는 전문 지식을 갖게 됩니다. . 점점 더 많은 공급업체가 미래의 사건을 예측하고 그에 따라 조치를 취할 수 있는 인공 지능으로 눈을 돌리고 있습니다.

이것은 보다 효율적인 딥 러닝 네트워크의 문을 열어줍니다. 다층 신경망이 실시간 데이터를 계속 사용함에 따라 인공 지능을 사용하여 인간의 작업 부하를 점점 더 많이 줄일 수 있습니다. 딥 러닝을 사용하면 인간 전문가에게 결정을 제출하는 대신 과거, 실시간 및 분석 데이터를 기반으로 예측 결정을 내릴 수 있습니다.

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