As 10 principais tendências e previsões de aprendizado profundo a serem observadas em 2022

Aprendizagem profunda é um dos ramos mais atraentes do aprendizado de máquina que está dominando o setor de tecnologia

A IA e o aprendizado de máquina são considerados os alicerces da transformação tecnológica na indústria moderna. A integração de algoritmos de aprendizado de máquina em operações de negócios tornou as empresas mais inteligentes e eficientes. À medida que a próxima mudança de paradigma na computação está em andamento, a evolução do aprendizado profundo também chamou a atenção de especialistas da indústria e gigantes da tecnologia. Atualmente, a tecnologia de aprendizado profundo é parte integrante das indústrias globais. As redes neurais artificiais estão no centro da revolução do aprendizado profundo. As tendências de aprendizado profundo previstas por especialistas revelam que esse avanço do ML e suas tecnologias adjacentes minimizou as taxas de erro gerais e também melhorou o desempenho das redes para uma tarefa específica. Neste artigo, listamos as principais previsões e tendências de aprendizado profundo que os entusiastas da tecnologia podem observar em 2022.

• Aprendizagem profunda independente: Embora o DL tenha se destacado em vários campos, a dependência da tecnologia em grandes quantidades de dados e poder de computação sempre foi uma de suas limitações. Mas o ano de 2022 pode testemunhar a integração da aprendizagem não supervisionada em EaD, onde em vez de treinar um sistema com dados rotulados, ele é treinado para auto-rotular os próprios dados usando formas brutas de informação.
• Integração de modelos híbridos: O ano de 2022 pode testemunhar a convergência da IA ​​simbólica e do aprendizado profundo. A IA simbólica inicialmente dominou o domínio da tecnologia nos anos 70 ou 80, onde a máquina aprendeu a interpretar seu ambiente criando representações simbólicas internas do problema e analisando as decisões humanas sobre o mesmo. Esses modelos híbridos terão como objetivo usar as vantagens da IA ​​simbólica e integrá-la ao aprendizado profundo para soluções aprimoradas.
• Usando aprendizagem profunda em neurociência: Várias operações de pesquisa em neurologia revelaram que o cérebro humano é composto de nervos neurais. Essas redes neurais artificiais no computador são sinônimos das que os humanos possuem em seus cérebros. Com a ajuda desse fenômeno, cientistas e pesquisadores conseguiram descobrir milhares de remédios e teorias em neurologia. O aprendizado profundo forneceu o impulso tão necessário que a neurociência exigia há muito tempo.

• Aprendizado profundo full-stack: Estamos nos movendo em direção a um futuro em que a demanda por aprendizado profundo full-stack continuará a crescer. Isso resultará na criação de várias estruturas e bibliotecas que permitirão aos usuários de tecnologia e engenheiros automatizar as tarefas de remessas e várias outras atividades. Também ajudará os engenheiros a se adaptarem rapidamente às novas necessidades e processos de negócios.
• Redes adversárias gerais (GAN): GANs fornecem uma abordagem para modelagem generativa usando algoritmos de aprendizado profundo e redes neurais convolucionais. Ele produz amostras que podem ser usadas para verificar a rede discriminativa e o conteúdo injustificado para equilibrar os processos e aumentar a precisão.
• Aprendizagem profunda do sistema 2: Os especialistas acreditam que o sistema 2 DL permitirá a generalização da distribuição dos dados. Atualmente, os sistemas precisam treinar e testar conjuntos de dados com uma distribuição semelhante. O System 2 DL tornará isso possível usando dados do mundo real, que também não são uniformes.
• Mergulhe no uso de redes neurais convolucionais: Os modelos CNN são amplamente usados ​​em atividades de visão computacional, como a identificação de objetos, rostos e imagens. Mas, além das CNNs, os sistemas visuais humanos também podem reconhecê-los sob diferentes origens, ângulos e pontos de vista. Ao tentar identificar imagens em conjuntos de dados de objetos do mundo real, as CNNs experimentam uma queda de 40% -50% no desempenho.
• Maior uso de inteligência de ponta: A inteligência de borda transforma os métodos de aquisição e processamento de dados. Ele converte os procedimentos de dispositivos de armazenamento de dados na nuvem para a borda. O advento da EI tornou os dispositivos de armazenamento de dados um tanto independentes, movendo a tomada de decisão para mais perto da fonte de dados.
• Aprendizagem multimodal em EAD: A IA ficou melhor em multimodalidades dentro de um único modelo de ML, como texto, visão, fala e outras tecnologias. Os desenvolvedores agora estão tentando integrar essas modalidades no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo para melhorar a rede e a eficiência nas tarefas.
• Nível superior de PNL: Atualmente, a PNL baseada em ML está em seu estágio inicial. Porém, atualmente, não existe um algoritmo que permita aos sistemas de PNL identificar os significados de diferentes palavras em diferentes situações e agir de acordo. A implementação do DL aumentará a eficácia desses sistemas de PNL e ajudará as máquinas a entender as consultas dos clientes rapidamente.

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