5 گرایش در حال ظهور در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی


پنج گرایش در حال ظهور در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را کاوش کنید: یادگیری یکپارچه، GANs، XAI، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی.

یادگیری عمیق و هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال پیشرفت هستند و فناوری‌های جدید همیشه در حال ظهور هستند. پنج مورد از امیدوارکننده ترین روندهای در حال ظهور در این زمینه عبارتند از یادگیری یکپارچه، GANs، XAI، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی.

این فناوری‌ها پتانسیل ایجاد انقلابی در برنامه‌های یادگیری ماشین، از تشخیص تصویر گرفته تا بازی، دارند و فرصت‌های هیجان‌انگیزی را برای محققان و توسعه‌دهندگان به طور یکسان ارائه می‌کنند.

یادگیری فدرال

یادگیری یکپارچه یک رویکرد یادگیری ماشینی است که به چندین دستگاه اجازه می دهد تا در یک مدل واحد بدون اشتراک گذاری داده های خود با یک سرور مرکزی همکاری کنند. این رویکرد به ویژه در مواردی مفید است که حفظ حریم خصوصی داده ها یک نگرانی است.

به عنوان مثال، گوگل از یادگیری یکپارچه برای بهبود دقت صفحه کلید متنی پیش بینی بدون به خطر انداختن حریم خصوصی کاربران استفاده کرد. مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً با استفاده از منابع داده متمرکز توسعه می‌یابند که نیاز به اشتراک‌گذاری داده‌های کاربر با یک سرور مرکزی دارند. در حالی که کاربران ممکن است از جمع آوری و ذخیره داده های خود در یک سرور ناراحت نباشند، این استراتژی می تواند منجر به مشکلات حفظ حریم خصوصی شود.

یادگیری فدرال این مشکل را با آموزش مدل هایی بر روی داده های باقی مانده در دستگاه های کاربران حل می کند و از ارسال داده ها به سرور مرکزی جلوگیری می کند. علاوه بر این، از آنجایی که داده های آموزشی روی دستگاه های کاربران باقی می ماند، نیازی به ارسال حجم زیادی از داده ها به سرور مرکزی نیست و این امر باعث کاهش نیازهای محاسباتی و ذخیره سازی سیستم می شود.

مطالب مرتبط: مایکروسافت در حال توسعه تراشه هوش مصنوعی خود برای تقویت ChatGPT: Report است

شبکه های رقیب تولید کننده (GAN)

شبکه های متخاصم تولید شده نوعی شبکه عصبی هستند که می توانند برای تولید داده های جدید و واقعی بر اساس داده های موجود استفاده شوند. به عنوان مثال، GAN ها برای ایجاد تصاویر واقعی از افراد، حیوانات و حتی مناظر استفاده شده اند. GAN ها با تقابل دو شبکه عصبی کار می کنند. یک شبکه داده های جعلی تولید می کند و شبکه دیگر سعی می کند واقعی یا جعلی بودن داده ها را تشخیص دهد.

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

یک رویکرد هوش مصنوعی که به عنوان هوش مصنوعی قابل توضیح شناخته می‌شود، با هدف افزایش شفافیت و درک مدل‌های یادگیری ماشینی است. XAI بسیار مهم است زیرا می تواند اطمینان حاصل کند که سیستم های هوش مصنوعی تصمیمات بی طرفانه و منصفانه می گیرند. در اینجا مثالی از نحوه استفاده از XAI آورده شده است:

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک موسسه مالی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی احتمال عدم پرداخت وام متقاضی وام استفاده می‌کند. در مورد الگوریتم‌های جعبه سیاه سنتی، بانک هیچ اطلاعی از فرآیند تصمیم‌گیری الگوریتم ندارد و ممکن است نتواند آن را برای متقاضی وام توضیح دهد.

با این حال، الگوریتم با استفاده از XAI می‌تواند انتخاب خود را توضیح دهد و بانک را قادر می‌سازد تا تأیید کند که بر اساس قضاوت‌های منطقی به جای اطلاعات نادرست یا متمایز بوده است. برای مثال، الگوریتم ممکن است نشان دهد که امتیاز ریسک را بر اساس امتیاز اعتباری، درآمد و سابقه شغلی متقاضی محاسبه می‌کند. این سطح از شفافیت و توضیح‌پذیری می‌تواند منجر به افزایش اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی، بهبود پاسخگویی و در نهایت تصمیم‌گیری بهتر شود.

یادگیری تقویتی

یکی از انواع یادگیری ماشینی به نام یادگیری تقویتی شامل عواملی است که یادگیری را از طریق انتقاد و تشویق آموزش می دهند. بسیاری از اپلیکیشن ها از جمله رباتیک، بازی و حتی بانکداری از این استراتژی بهره مند شده اند. به عنوان مثال، AlphaGo شرکت DeepMind از این رویکرد برای بهبود مستمر گیم پلی خود استفاده کرد و در نهایت بهترین بازیکنان انسانی Go را شکست داد و کارایی یادگیری تقویتی را در وظایف تصمیم گیری پیچیده نشان داد.

مطالب مرتبط: 7 ربات انسان نمای پیشرفته در جهان

انتقال یادگیری

یک استراتژی یادگیری ماشینی به نام یادگیری انتقال شامل استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده برای رسیدگی به مشکلات جدید است. این روش به ویژه زمانی مفید است که داده های کمی برای یک مشکل جدید وجود داشته باشد.

به عنوان مثال، محققان از یادگیری انتقال برای تطبیق مدل‌های تشخیص تصویر که برای یک نوع تصویر خاص (مانند چهره‌ها) ایجاد شده‌اند، با یک نوع تصویر متفاوت (مانند حیوانات) استفاده کردند.

این رویکرد می تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل را بهبود بخشد و مقدار داده های مورد نیاز برای آموزش را با اجازه دادن به ویژگی های آموخته شده، وزن ها و انحرافات مدل آموزش داده شده قبلی برای استفاده مجدد در کار جدید کاهش دهد.




نویسنده: Alice Ivey

اشتراک گذاری و حمایت

امیر کرمی

امیر کرمی

کارشناس تولید محتوا و علاقه مند به ارز دیجیتال و دنیای فناوری 😉

دیدگاهتان را بنویسید