5 tendências emergentes em aprendizado profundo e inteligência artificial

Jan 19, 2024

Explore cinco tendências emergentes em aprendizado profundo e inteligência artificial: aprendizado federado, GANs, XAI, aprendizado por reforço e aprendizado por transferência.

O aprendizado profundo e a inteligência artificial (IA) estão evoluindo rapidamente, com novas tecnologias surgindo constantemente. Cinco das tendências emergentes mais promissoras nessa área incluem aprendizado federado, GANs, XAI, aprendizado por reforço e aprendizado por transferência.

Essas tecnologias têm o potencial de revolucionar várias aplicações de aprendizado de máquina, desde reconhecimento de imagem até jogos, e oferecem novas oportunidades empolgantes para pesquisadores e desenvolvedores.

O aprendizado federado é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que vários dispositivos colaborem em um único modelo sem compartilhar seus dados com um servidor central. Essa abordagem é particularmente útil em situações em que a privacidade dos dados é uma preocupação.

Por exemplo, o Google usou o aprendizado federado para melhorar a precisão de seu teclado preditivo de texto sem comprometer a privacidade dos usuários. Os modelos de aprendizado de máquina geralmente são desenvolvidos usando fontes de dados centralizadas, o que exige o compartilhamento de dados do usuário com um servidor central. Embora os usuários possam se sentir desconfortáveis ​​com seus dados sendo coletados e armazenados em um único servidor, essa estratégia pode gerar problemas de privacidade.

O aprendizado federado resolve esse problema impedindo que os dados sejam enviados a um servidor central treinando modelos nos dados que permanecem nos dispositivos dos usuários. Além disso, como os dados de treinamento permaneciam nos dispositivos dos usuários, não havia necessidade de enviar grandes volumes de dados para um servidor centralizado, o que diminuía as necessidades de computação e armazenamento do sistema.

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As redes adversárias geradas são um tipo de rede neural que pode ser usada para gerar dados novos e realistas com base nos dados existentes. Por exemplo, os GANs têm sido usados ​​para gerar imagens realistas de pessoas, animais e até paisagens. As GANs funcionam colocando duas redes neurais uma contra a outra, com uma rede gerando dados falsos e a outra rede tentando detectar se os dados são reais ou falsos.

Generative Adversarial Networks, ou GANs para abreviar, emergiram rapidamente como uma tecnologia líder para gerar dados sintéticos realistas. GANs são um tipo de arquitetura de rede neural que consiste em duas redes: a g... https://t.co/moU2Dls8Gk pic.twitter.com/0ZSRkeZe3z

Uma abordagem para IA conhecida como IA explicável visa aumentar a transparência e a compreensão dos modelos de aprendizado de máquina. O XAI é crucial porque pode garantir que os sistemas de IA tomem decisões imparciais e justas. Aqui está um exemplo de como o XAI pode ser usado:

Considere um cenário em que uma organização financeira usa algoritmos de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um solicitante de empréstimo entrar em inadimplência. No caso dos algoritmos de caixa-preta convencionais, o banco não teria conhecimento do processo de tomada de decisão do algoritmo e poderia não ser capaz de explicá-lo ao requerente do empréstimo.

Usando o XAI, no entanto, o algoritmo poderia explicar sua escolha, permitindo ao banco confirmar que se baseou em considerações razoáveis, em vez de informações imprecisas ou discriminatórias. O algoritmo pode especificar, por exemplo, que calculou uma pontuação de risco com base na pontuação de crédito, renda e histórico de emprego do requerente. Esse nível de transparência e explicabilidade pode ajudar a aumentar a confiança nos sistemas de IA, melhorar a responsabilidade e, por fim, levar a uma melhor tomada de decisão.

Um tipo de aprendizado de máquina chamado aprendizado por reforço inclui ensinar os agentes a aprender por meio de críticas e incentivos. Muitas aplicações, incluindo robótica, jogos e até bancos, fizeram uso dessa estratégia. Por exemplo, o AlphaGo da DeepMind usou essa abordagem para melhorar continuamente sua jogabilidade e, eventualmente, derrotar os melhores jogadores humanos de Go, demonstrando a eficácia do aprendizado por reforço em tarefas complexas de tomada de decisão.