Ez a cikk fordítás. Az eredeti bejegyzést Tatjana Ponorac töltötte fel angolul.

A mélytanulás és a mesterséges intelligencia (MI) folyamatosan fejlődő területek, amelyekben megvan a lehetőség arra, hogy forradalmasítsák a gépi tanulás különböző alkalmazásait. A terület újonnan megjelenő trendjei közé tartozik a federált tanulás, a generatív adverzális hálózatok (GAN), a megmagyarázható mesterséges intelligencia (XAI), a megerősítéses tanulás és a transzfer tanulás. Ezek a technológiák a kutatók és fejlesztők számára izgalmas új lehetőségeket kínálnak a gépi tanulási modellek pontosságának, adatvédelmének és átláthatóságának javítására.

Federált tanulás

A federált tanulás olyan gépi tanulási módszer, amely lehetővé teszi több eszköz egyetlen modellben történő együttműködését anélkül, hogy az adataikat megosztanák egy központi szerverrel. Ehelyett a modellt olyan adatokon tanítják be, amelyek ott maradnak a felhasználók eszközein, és a központi szerverre csak a frissített modellparamétereket küldik vissza. 

Ez a módszer különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor aggályos szempont az adatvédelem, mivel kiküszöböli annak szükségességét, hogy az adatokat egy központi szerverre küldjék a betanításhoz, ezáltal csökkenti az adatvédelmi incidensek kockázatát. A federált tanulás jelentősen csökkentheti a rendszer számítási és tárolási igényeit is, mivel az adatok többsége az eszközökön marad.

Generatív adverzális hálózatok (GAN)

A generatív adverzális hálózatok a neurális hálózatok egy olyan típusát jelenti, amely a meglévő adatok alapján új, valósághű adatokat generál. A GAN-ok úgy működnek, hogy két neurális hálózatot állítanak szembe egymással, és ezek közül az egyik hálózat hamis adatokat generál, a másik hálózat pedig megpróbálja kideríteni, hogy az adatok valódiak vagy hamisak-e. 

Ezzel a módszerrel a GAN-ok a valós adatoktól megkülönböztethetetlen új adatokat tudnak létrehozni, és ennek számos alkalmazási területe van, beleértve a kép- és videókészítést, a zeneszintézist és a természetesnyelv-feldolgozást. A GAN-ok egyik előnye, hogy sokféle kimenetet képesek generálni, amelyek segítségével stabilabb és pontosabb gépi tanulási modelleket lehet betanítani.

Megmagyarázható mesterséges intelligencia (XAI)

A megmagyarázható mesterséges intelligencia (Explainable AI, XAI) a mesterséges intelligencia olyan megközelítése, amelynek célja a gépi tanulási modellek átláthatóságának és érthetőségének növelése. Az XAI azért fontos, mert garantálni tudja, hogy az MI-rendszerek pártatlan és igazságos döntéseket hozzanak. A hagyományos módszerekkel nincs biztosíték arra, hogy az MI-rendszerek pártatlan és igazságos döntéseket hoznak.  A hagyományos fekete dobozos algoritmusok esetében a döntéshozatali folyamat átláthatatlan, ezáltal nehéz megmagyarázni a mögöttes okfejtést. 

Az XAI betekintést tud nyújtani a döntéshozatali folyamatba azáltal, hogy megmagyarázza a döntést befolyásoló tényezőket. Az átláthatóság és a megmagyarázhatóság ilyen szintje hozzájárulhat az MI-rendszerekbe vetett bizalom növeléséhez, az elszámoltathatóság javításához, és végső soron jobb döntéshozatalhoz vezethet. Az XAI-t számos területen alkalmazzák, többek között a pénzügy, az egészségügy és az önvezető járművek területén, ahol nélkülözhetetlen a pontos és átlátható döntéshozatal.

A mesterséges intelligencia és a mélytanulás ilyen újonnan megjelenő trendjeiben komoly lehetőség van arra, hogy forradalmasítsák a különböző iparágakat és alkalmazásokat. Azzal, hogy lehetővé teszi az eszközök együttműködését az adatvédelem veszélyeztetése nélkül, a federált tanulás képes átalakítani azt, ahogyan az adatok birtoklásáról és kezeléséről gondolkodunk. A GAN-ok ezzel szemben realisztikus adatokat tudnak generálni, amelyek segítségével hatékonyabban lehet betanítani a gépi tanulási modelleket, az XAI pedig nagyobb átláthatóságot és megmagyarázhatóságot biztosíthat a döntéshozatalban, ami növeli az MI-rendszerekbe vetett bizalmat.

A megerősítéses tanulás olyan gépi tanulási módszer, amelyben egy ágens úgy tanulja meg, hogyan viselkedjen egy környezetben, hogy műveleteket hajt végre, és ezekről jutalom vagy büntetés formájában visszajelzést kap. Az ágens tanul a cselekedeteiből, és ennek megfelelően módosítja a viselkedését, hogy idővel maximalizálja az összegyűjtött jutalmat.

A megerősítéses tanulás segítségével olyan játékos ágenseket fejlesztettek ki, amelyek legyőzték az emberi bajnokokat olyan játékokban, mint a go és a sakk. A technikát a robotikában is alkalmazzák, ahol az ágensek megtanulják, hogyan kezeljék a tárgyakat, vagy miként navigáljanak a környezetben.

Transzfer tanulás

A transzfer tanulás olyan technika, amelynek segítségével a gépi tanulási modellek az egyik feladatban szerzett tudást fel tudják használni egy másik, de kapcsolódó feladatban nyújtott teljesítményük javítására. Egy képeken lévő tárgyak felismerésére betanított modellt például egy konkrét adathalmazzal finomhangolni lehet egy új tartományban lévő tárgyak felismerésére.

A transzfer tanulást nagy pontosságú modellek kifejlesztésére használják a képfelismerés, a természetesnyelv-feldolgozás és a beszédfelismerés területén. Arra is használták már, hogy csökkentsék a modell betanításához szükséges címkézett adatok mennyiségét, ami miatt értékes technikának számít olyan helyzetekben, amikor kevés a címkézett adat.

CIFDAQ és MI

A CIFDAQ egy innovatív blokkláncprojekt, amely a mesterséges intelligencia felhasználásával hatékony és biztonságos kereskedési megoldásokat kínál. A mesterséges intelligencia CIFDAQ projektben való alkalmazásának egyik fő előnye, hogy lehetővé teszi a hibák felderítését és az intelligens szerződések minőségének javítását.

A gépi tanulási technikák használatának köszönhetően a projekt különböző programozási nyelveken képes kódot elemezni, így biztosítja, hogy az intelligens szerződések hibamentesek és biztonságosak legyenek. Emellett a projekt MI-technológiát használ a tőzsde és a pénztárcák biztonságának erősítésére, ezáltal védelmet nyújt a hekkerekkel és a csalással szemben.

A CIFDAQ projekt egyedi beleegyezési és adattárolási mechanizmusai szintén javítják a blokklánc általános hatékonyságát és teljesítményét. Az árak meghatározásához MI-algoritmusokat használó NFT piactérrel a CIFDAQ élen jár az MI blokklánctérben történő alkalmazásában.

A CIFDAQ ezenkívül chatbotokkal is rendelkezik, amelyek segítséget nyújtanak a felhasználóknak a CIFDAQ metaverzumon belül. Ezek a chatbotok az MI-technológia kiaknázásával zökkenőmentes élményt és valós idejű, napi 24 órás támogatást nyújtanak a felhasználóknak.

Összefoglalva, a mélytanulás és a mesterséges intelligencia ezen öt, újonnan megjelenő trendje forradalmasíthatja a gépi tanulás különböző alkalmazásait. A federált tanulás javíthatja az adatvédelmi szempontokat, a GAN-ok realisztikus adatokat generálhatnak, az XAI növelheti a gépi tanulási modellek átláthatóságát és érthetőségét, a megerősítéses tanulás játékos ágenseket fejleszthet, a transzfer tanulás pedig javíthatja a különböző feladatokban nyújtott teljesítményt. 

A CIFDAQ egy innovatív blokkláncprojekt, amely az MI-technológia kiaknázásával hatékony és biztonságos kereskedési megoldásokat kínál. A CIFDAQ a mesterséges intelligencia kódelemzésre, a biztonság növelésére és a felhasználói támogatás nyújtására való felhasználásával az MI-innováció élvonalába tartozik a blokklánctérben.

Forrás: https://www.linkedin.com/pulse/5-emerging-trends-deep-learning-ai-watch-2023-cifdaq/