Lima trend utama dalam pembelajaran mendalam pada tahun 2022

Pembelajaran mendalam boleh ditakrifkan sebagai satu bentuk pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf tiruan yang menggunakan pelbagai lapisan pemprosesan untuk mengekstrak cerapan yang lebih baik dan lebih maju daripada data secara progresif. Pada asasnya, ia hanyalah aplikasi platform kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang lebih canggih.

Berikut ialah beberapa trend hangat dalam pembelajaran mendalam:

Pelanjutan model

Pada masa ini, banyak perkara menarik tentang pembelajaran mendalam Tertumpu pada memanjangkan model yang besar dan agak umum, kini dikenali sebagai model asas. Mereka menunjukkan kebolehan yang mengejutkan seperti menjana teks novel, menjana imej daripada teks dan menjana video daripada teks. Sebarang teknik yang memanjangkan model AI menambahkan lebih banyak keupayaan kepada pembelajaran mendalam. Ini dicerminkan dalam algoritma yang melangkaui respons mudah kepada jawapan dan tindakan pelbagai rupa yang menggali lebih mendalam ke dalam data, pilihan dan tindakan yang berpotensi.

Had Penskalaan

Walau bagaimanapun, tidak semua orang yakin bahawa penskalaan rangkaian saraf akan terus membuahkan hasil. Terdapat beberapa perdebatan tentang sejauh mana kita boleh pergi dalam kecerdasan berdasarkan skala sahaja.

Model semasa adalah terhad dalam beberapa cara, seperti apa yang boleh dicapai menggunakan rangkaian saraf sahaja, dan apakah cara baharu yang akan ditemui untuk menggabungkan rangkaian saraf dengan paradigma AI yang lain.

latihan AI dan model

Kecerdasan buatan bukanlah cerapan segera. Platform pembelajaran mendalam mengambil masa untuk menganalisis set data, mengenal pasti corak dan mula membuat kesimpulan yang mempunyai kebolehgunaan luas dalam dunia nyata. Berita baiknya ialah platform AI sedang berkembang pesat untuk memenuhi keperluan latihan model.

Platform kecerdasan buatan mengalami inovasi radikal dan cepat mencapai tahap kematangan yang sama seperti analisis data, dan bukannya mengambil masa berminggu-minggu untuk belajar cukup untuk menjadi berguna. Apabila set data semakin besar, model pembelajaran mendalam menjadi semakin intensif sumber, memerlukan sejumlah besar kuasa pemprosesan untuk membuat berjuta-juta ramalan, pengesahan dan penentukuran semula. Unit pemprosesan grafik bertambah baik untuk mengendalikan pengiraan ini, dan platform AI berkembang untuk bersaing dengan permintaan latihan model. Perusahaan juga boleh meningkatkan platform AI mereka dengan menggabungkan projek sumber terbuka dan teknologi komersial.

Kemahiran, kelajuan penggunaan, jenis algoritma yang disokong dan fleksibiliti sistem mesti dipertimbangkan semasa membuat keputusan.

Beban kerja terkurung

Beban kerja pembelajaran mendalam semakin terpusat, seterusnya menyokong operasi autonomi. Teknologi kontena membolehkan organisasi dengan pengasingan, mudah alih, skalabiliti tanpa had dan tingkah laku dinamik dalam MLOps. Akibatnya, pengurusan infrastruktur AI akan menjadi lebih automatik, lebih mudah dan lebih mesra berbanding sebelum ini.

Pembekalan adalah penting dan Kubernetes akan membantu MLOps asli awan disepadukan dengan teknologi yang lebih matang. Untuk mengikuti aliran ini, perusahaan boleh mencari beban kerja AI mereka berjalan bersama Kubernetes dalam persekitaran awan yang lebih fleksibel.

Pemodelan preskriptif lebih baik daripada pemodelan ramalan

Pemodelan telah melalui banyak peringkat sejak beberapa tahun yang lalu. Percubaan awal cuba meramalkan arah aliran daripada data sejarah. Ini mempunyai beberapa nilai, tetapi tidak mengambil kira faktor seperti keadaan, lonjakan trafik yang mendadak dan perubahan dalam kuasa pasaran. Khususnya, data masa nyata tidak memainkan peranan sebenar dalam usaha pemodelan ramalan awal.

Memandangkan data tidak berstruktur menjadi semakin penting, perniagaan ingin melombongnya untuk mendapatkan cerapan. Apabila kuasa pemprosesan meningkat, analitik masa nyata tiba-tiba menjadi menonjol. Sejumlah besar data yang dijana oleh media sosial telah meningkatkan permintaan untuk pemprosesan maklumat masa nyata.

Apakah kaitannya dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam dan automasi

Banyak pelaksanaan semasa dan sebelumnya bagi kecerdasan buatan dalam industri bergantung pada kecerdasan buatan untuk memberitahu manusia tentang beberapa peristiwa yang dijangkakan? manusia kemudian mempunyai pakar Pengetahuan tahu apa tindakan yang perlu diambil. Peningkatan bilangan vendor beralih kepada kecerdasan buatan yang boleh meramalkan peristiwa masa depan dan bertindak sewajarnya.

Ini membuka pintu kepada rangkaian pembelajaran mendalam yang lebih cekap. Memandangkan rangkaian saraf berbilang lapisan terus menggunakan data masa nyata, kecerdasan buatan boleh digunakan untuk melegakan lebih banyak beban kerja daripada manusia. Pembelajaran mendalam boleh digunakan untuk membuat keputusan ramalan berdasarkan data sejarah, masa nyata dan analisis, dan bukannya menyerahkan keputusan kepada pakar manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Lima trend utama dalam pembelajaran mendalam pada tahun 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!