روندهای نوظهور در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

روندهای نوظهور در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

تمبر زمان: 2 مه 2023، 6:00 صبح
روندهای نوظهور در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هوش داده پلاتوبلاک چین. جستجوی عمودی Ai.
  • هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به چهره فناوری در همه بخش ها در سراسر جهان است.
  • روندهای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی برای کشف در زمینه هوش مصنوعی بسیار مهم است.
  • پنج گرایش یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در حال ظهور را کاوش کنید: یادگیری فدرال، GANs، XAI، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی.

یادگیری عمیق و هوش مصنوعی (AI) ابزارهای تصمیم گیری سریع در حال رشد در دنیای فناوری هستند. آنها توسط فناوری های نوظهور جدید که همیشه در حال ظهور هستند، تغذیه شده اند. یادگیری فدرال، GANs، XAI، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی پنج مورد از امیدوارکننده‌ترین مفاهیم نوظهور این حوزه هستند.

این فناوری‌ها می‌توانند برنامه‌های یادگیری ماشین را از شناسایی تصویر به بازی تبدیل کنند. آنها چشم اندازهای جدید و هیجان انگیزی را برای محققان و توسعه دهندگان به طور یکسان ارائه می دهند.

آموزش فدراسیون

یادگیری فدرال یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به چندین دستگاه اجازه می دهد تا روی یک مدل واحد با هم کار کنند. آنها این کار را بدون به اشتراک گذاشتن داده های خود با سرور مرکزی انجام می دهند. این روش به ویژه در مواردی که حفظ حریم خصوصی داده ها مشکل است مفید است.

برای مثال گوگل از یادگیری فدرال استفاده کرده است. این کار برای افزایش دقت صفحه کلید متن پیش بینی کننده آن و حفظ حریم خصوصی کاربر است.

یادگیری فدرال به این موضوع می پردازد. آنها این کار را با آموزش مدل‌هایی بر روی داده‌هایی که روی دستگاه‌های کاربران باقی می‌مانند به جای ارسال آن به سرور مرکزی انجام می‌دهند.

علاوه بر این، از آنجایی که داده‌های آموزشی روی دستگاه‌های کاربران باقی می‌ماند، نیازی به ارسال مقادیر انبوه داده به یک سرور متمرکز نیست. این امر نیازهای محاسباتی و ذخیره سازی سیستم را کاهش داد.

شبکه متخاصم عمومی در هوش مصنوعی

شبکه های متخاصم تولید شده شکلی از شبکه عصبی هستند که می توانند برای تولید داده های جدید و واقعی از داده های جمع آوری شده قبلی استفاده شوند. به عنوان مثال، GAN ها برای ایجاد تصاویری واقعی از انسان ها، حیوانات و حتی مناظر استفاده شده اند. GAN ها با قرار دادن دو شبکه عصبی در برابر یکدیگر عمل می کنند، به طوری که یک شبکه داده های جعلی ایجاد می کند و دیگری تلاش می کند تا واقعی یا ساختگی بودن داده ها را تعیین کند.

هوش مصنوعی قابل توضیح

هوش مصنوعی قابل توضیح یک روش هوش مصنوعی است که به دنبال بهبود شفافیت و درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. XAI بسیار مهم است زیرا تضمین می کند که سیستم های هوش مصنوعی قضاوت های عینی و منصفانه می کنند. در اینجا مثالی از نحوه استفاده از XAI آورده شده است:

سناریوی زیر را در نظر بگیرید: یک موسسه مالی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی خطر عدم پرداخت وام توسط یک برنامه وام استفاده می‌کند. در مورد الگوریتم‌های جعبه سیاه سنتی، بانک از فرآیند تصمیم‌گیری الگوریتم بی‌اطلاع است و نمی‌تواند آن را به متقاضی وام توضیح دهد.

همچنین می توانید بخوانید: چگونه آفریقا می تواند از هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال استفاده کند؟

با این حال، با استفاده از XAI، الگوریتم می تواند تصمیم خود را توضیح دهد. این به بانک اجازه داد تا تأیید کند که بر اساس عوامل عقلانی است نه داده‌های اشتباه یا تبعیض‌آمیز. به عنوان مثال، الگوریتم ممکن است بیان کند که امتیاز ریسک را بر اساس امتیاز اعتباری، درآمد و سابقه شغلی متقاضی محاسبه کرده است.

این سطح از شفافیت و توضیح پذیری می تواند به افزایش اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی و بهبود پاسخگویی کمک کند. در نهایت، می تواند منجر به تصمیم گیری بهتر شود.

تقویت یادگیری

یادگیری تقویتی نوعی یادگیری ماشینی است که شامل آموزش عوامل برای یادگیری از طریق انتقاد و تشویق است. این روش در کاربردهای مختلفی از جمله رباتیک، بازی و حتی بانکداری مورد استفاده قرار گرفته است. برای مثال، AlphaGo شرکت DeepMind از این استراتژی برای بهبود مستمر بازی‌های خود و در نهایت شکست دادن بازیکنان برتر انسان Go استفاده کرد و کارایی یادگیری تقویتی را در وظایف تصمیم‌گیری پیچیده نشان داد.

بخوانید: چگونه هوش مصنوعی صنعت بازی های ویدئویی را تغییر می دهد

انتقال یادگیری

یک استراتژی یادگیری ماشینی به نام یادگیری انتقال شامل استفاده از مدل‌های آموزش دیده قبلی برای رسیدگی به مسائل جدید است. هنگامی که اطلاعات کمی برای یک مشکل جدید در دسترس است، این روش به ویژه مفید است.

برای مثال، محققان از یادگیری انتقالی برای تطبیق مدل‌های تشخیص تصویر که برای نوع خاصی از تصویر (مانند چهره‌ها) توسعه یافته‌اند، استفاده کرده‌اند. این کار برای اعمال یک مدل مشابه برای نوع متفاوتی از تصویر انجام می شود. مثلا حیوانات.

این رویکرد امکان استفاده مجدد از ویژگی های آموخته شده، وزن ها و سوگیری های مدل از پیش آموزش دیده را در کار جدید فراهم می کند. این می تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل را بهبود بخشد و مقدار داده های مورد نیاز برای آموزش را کاهش دهد.

تمبر زمان:

بیشتر از وب 3 آفریقا