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

این فناوری‌ها پتانسیل ایجاد انقلابی در کاربردهای مختلف یادگیری ماشین، از تشخیص تصویر گرفته تا بازی، دارند و فرصت‌های جدید و هیجان‌انگیزی را برای محققان و توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهند.

یادگیری فدرال

یادگیری فدرال یک است رویکرد یادگیری ماشینی 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 شرایطی که حفظ حریم خصوصی داده ها یک نگرانی است مفید است.

به عنوان مثال، گوگل از یادگیری فدرال برای بهبود دقت صفحه کلید متنی پیش بینی خود بدون به خطر انداختن حریم خصوصی کاربران استفاده کرده است. مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً با استفاده از منابع داده متمرکز توسعه می‌یابند که به اشتراک‌گذاری داده‌های کاربر با یک سرور مرکزی ضروری است. اگرچه کاربران ممکن است از جمع‌آوری و ذخیره داده‌هایشان در یک سرور احساس ناراحتی کنند، این استراتژی می‌تواند مشکلاتی در حفظ حریم خصوصی ایجاد کند.

یادگیری فدرال این مشکل را با جلوگیری از ارسال داده‌ها به سرور مرکزی با آموزش مدل‌هایی بر روی داده‌هایی که روی دستگاه‌های کاربران باقی می‌مانند، حل می‌کند. همچنین از آنجایی که داده‌های آموزشی روی دستگاه‌های کاربران باقی می‌ماند، نیازی به ارسال حجم عظیمی از داده‌ها به یک سرور متمرکز نبود که باعث کاهش نیازهای محاسباتی و ذخیره‌سازی سیستم می‌شد.

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

شبکه های متخاصم مولد (GAN)

شبکه های متخاصم تولید شده نوعی از شبکه عصبی که می تواند برای تولید داده های جدید و واقعی بر اساس داده های موجود استفاده شود. به عنوان مثال، GAN ها برای تولید تصاویر واقعی از افراد، حیوانات و حتی مناظر استفاده شده اند. GAN ها با قرار دادن دو شبکه عصبی در مقابل یکدیگر کار می کنند، به طوری که 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)

رویکردی به هوش مصنوعی که به هوش مصنوعی قابل توضیح معروف است، با هدف افزایش شفافیت و درک مدل های یادگیری ماشینی. XAI بسیار مهم است زیرا می تواند تضمین 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 سازمان مالی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی احتمال عدم پرداخت وام توسط متقاضی وام استفاده می‌کند. در مورد متعارف الگوریتم های جعبه سیاه، بانک اطلاعاتی در مورد فرآیند تصمیم گیری الگوریتم ندارد و ممکن است نتواند آن را به متقاضی وام توضیح دهد.

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

یادگیری تقویتی

نوعی از یادگیری ماشینی به نام یادگیری تقویتی شامل آموزش عوامل برای یادگیری از طریق انتقاد و مشوق است. بسیاری از برنامه ها، از جمله رباتیک، بازی و حتی بانکداری از این استراتژی استفاده کرده اند. به عنوان مثال، AlphaGo شرکت DeepMind از این رویکرد برای بهبود مستمر گیم پلی خود و در نهایت شکست دادن بازیکنان برتر انسان Go استفاده کرد و کارایی یادگیری تقویتی را در وظایف تصمیم گیری پیچیده نشان داد.

مربوط: 7 ربات انسان نمای پیشرفته در جهان

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.

به عنوان مثال، محققان از یادگیری انتقالی برای تطبیق مدل‌های تشخیص تصویر که برای نوع خاصی از تصویر (مانند چهره‌ها) توسعه یافته‌اند، با نوع متفاوتی از تصویر – به عنوان مثال، حیوانات – استفاده کرده‌اند.

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، که می تواند عملکرد مدل را به طور قابل توجهی بهبود بخشد و مقدار داده های مورد نیاز برای آموزش را کاهش دهد.