Топ-5 новых тенденций в области глубокого обучения и искусственного интеллекта

Глубокое обучение и искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающиеся области, в которых постоянно появляются новые технологии. Пять наиболее многообещающих новых тенденций в этой области включают федеративное обучение, GAN, XAI, обучение с подкреплением и трансферное обучение.

Эти технологии могут произвести революцию в различных приложениях машинного обучения, от распознавания изображений до игр, и предложить новые захватывающие возможности как исследователям, так и разработчикам.

федеративное обучение

Федеративное обучение — это подход, позволяющий анализировать данные непосредственно у их источников и объединять результаты таким образом, чтобы результаты анализа были не хуже, чем в традиционных подходах. Этот подход к машинному обучению позволяет нескольким устройствам работать вместе над одной и той же моделью, не передавая свои данные центральному серверу, что особенно полезно в ситуациях, когда конфиденциальность данных является проблемой.

Например, Google использовала федеративное обучение, чтобы повысить точность своей предиктивной текстовой клавиатуры без ущерба для конфиденциальности пользователей. Модели машинного обучения обычно разрабатываются с использованием централизованных источников данных, которые требуют, чтобы клиентские данные передавались на центральный сервер. Пользователи могут чувствовать себя некомфортно из-за того, что их данные собираются и хранятся на одном сервере. Хуже того, эта стратегия может привести к проблемам с конфиденциальностью.

Федеративное обучение решает эту проблему, предотвращая отправку данных на центральный сервер путем обучения моделей на данных, которые остаются на устройствах пользователей. Кроме того, поскольку обучающие данные остаются на устройствах пользователей, нет необходимости отправлять огромные объемы данных на централизованный сервер, что снижает потребности системы в вычислениях и хранении.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Генеративно-состязательная сеть (сокращенно GAN) — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, построенный на комбинации двух нейронных сетей, одна из которых генерирует выборки, а другая пытается отличить правильные выборки от неправильных. Этот тип нейронных сетей можно использовать для создания новых реалистичных данных из существующих данных. Например, GAN использовались для создания реалистичных изображений людей, животных и даже ландшафтов. GAN работают, сталкивая две нейронные сети друг с другом, причем одна сеть генерирует поддельные данные, а другая сеть пытается определить, являются ли данные реальными или поддельными.

Объяснимый ИИ (XAI)

Объяснимый ИИ (XAI), также известный как интерпретируемый ИИ, представляет собой подход к искусственному интеллекту, направленный на повышение прозрачности и понимания моделей машинного обучения. XAI имеет решающее значение, поскольку он может гарантировать, что системы ИИ принимают беспристрастные и справедливые решения. Вот пример того, как можно использовать XAI:

Рассмотрим сценарий, в котором финансовое учреждение использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать вероятность невыплаты кредита заявителем. В случае обычных алгоритмов «черного ящика» банк не будет знать о процессе принятия решений алгоритмом и может быть не в состоянии объяснить его заявителю на получение кредита.

Однако с помощью XAI алгоритм мог объяснить свой выбор, позволяя банку подтвердить, что он был основан на разумных соображениях, а не на неточной или дискриминационной информации. Алгоритм может указать, например, что он вычисляет оценку риска на основе кредитного рейтинга, дохода и опыта работы заявителя. Такой уровень прозрачности и объяснимости может помочь повысить доверие к системам ИИ, улучшить подотчетность и, в конечном итоге, привести к более эффективному принятию решений.

Однако обучение ИИ с использованием методов XAI — далеко не единственный способ, с помощью которого ИИ может революционизировать финансовые услуги.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — один из методов машинного обучения, в ходе которого тестируемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики это один из видов кибернетического эксперимента.

Тип машинного обучения, называемый обучением с подкреплением, включает в себя обучение агентов критике и стимулам. Многие приложения, включая робототехнику, игры и даже банковское дело, использовали эту стратегию. Например, AlphaGo от DeepMind применила этот подход, чтобы постоянно улучшать свой игровой процесс и, в конечном итоге, победить лучших игроков в го, продемонстрировав эффективность обучения с подкреплением в сложных задачах принятия решений.

Трансферное обучение

Трансферное обучение — это подмножество машинного обучения, целью которого является применение знаний, полученных от одной задачи, к другой целевой задаче. Стратегия машинного обучения, называемая трансферным обучением, включает в себя применение ранее обученных моделей для решения совершенно новых задач. Когда для решения новой задачи доступно мало данных, этот метод особенно полезен.

Например, исследователи использовали трансферное обучение, чтобы адаптировать модели распознавания изображений, разработанные для определенного типа изображений (например, лиц), к другому типу изображений, например, животных.

Этот подход позволяет повторно использовать изученные функции предварительно обученной модели в новой задаче, что может значительно повысить производительность модели и уменьшить объем данных, необходимых для обучения.