5 tendenze emergenti nel deep learning e nell'intelligenza artificiale

Jan 19, 2024

Esplora cinque tendenze emergenti nel deep learning e nell'intelligenza artificiale: apprendimento federato, GAN, XAI, apprendimento per rinforzo e apprendimento di trasferimento.

Il deep learning e l’intelligenza artificiale (AI) sono campi in rapida evoluzione con nuove tecnologie che emergono costantemente. Cinque delle tendenze emergenti più promettenti in quest’area includono l’apprendimento federato, i GAN, XAI, l’apprendimento per rinforzo e l’apprendimento di trasferimento.

Queste tecnologie hanno il potenziale per rivoluzionare varie applicazioni dell’apprendimento automatico, dal riconoscimento delle immagini ai giochi, e offrono nuove entusiasmanti opportunità sia per ricercatori che per sviluppatori.

L'apprendimento federato è un approccio di apprendimento automatico che consente a più dispositivi di collaborare su un unico modello senza condividere i propri dati con un server centrale. Questo approccio è particolarmente utile in situazioni in cui la privacy dei dati è un problema.

Ad esempio, Google ha utilizzato l'apprendimento federato per migliorare la precisione della sua tastiera con testo predittivo senza compromettere la privacy degli utenti. I modelli di machine learning vengono generalmente sviluppati utilizzando origini dati centralizzate, che richiedono la condivisione dei dati degli utenti con un server centrale. Anche se gli utenti potrebbero sentirsi a disagio nel vedere i propri dati raccolti e archiviati su un unico server, questa strategia può generare problemi di privacy.

L'apprendimento federato risolve questo problema impedendo che i dati vengano inviati a un server centrale addestrando i modelli sui dati che rimangono sui dispositivi degli utenti. Inoltre, poiché i dati di allenamento rimanevano sui dispositivi degli utenti, non era necessario inviare enormi volumi di dati a un server centralizzato, riducendo così le esigenze di elaborazione e archiviazione del sistema.

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Le reti avversarie generate sono un tipo di rete neurale che può essere utilizzata per generare dati nuovi e realistici basati su dati esistenti. Ad esempio, i GAN sono stati utilizzati per generare immagini realistiche di persone, animali e persino paesaggi. I GAN funzionano mettendo due reti neurali l'una contro l'altra, con una rete che genera dati falsi e l'altra rete che cerca di rilevare se i dati sono reali o falsi.

Le reti generative avversarie, o GAN in breve, sono rapidamente emerse come una tecnologia leader per la generazione di dati sintetici realistici. I GAN sono un tipo di architettura di rete neurale composta da due reti: una g... https://t.co/moU2Dls8Gk pic.twitter.com/0ZSRkeZe3z

Un approccio all’intelligenza artificiale noto come intelligenza artificiale spiegabile mira ad aumentare la trasparenza e la comprensione dei modelli di apprendimento automatico. XAI è fondamentale perché può garantire che i sistemi di intelligenza artificiale prendano decisioni imparziali ed eque. Ecco un esempio di come potrebbe essere utilizzato XAI:

Consideriamo uno scenario in cui un'organizzazione finanziaria utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la probabilità che un richiedente di un prestito non riesca a onorare il suo prestito. Nel caso degli algoritmi convenzionali della scatola nera, la banca non sarebbe a conoscenza del processo decisionale dell'algoritmo e potrebbe non essere in grado di spiegarlo al richiedente del prestito.

Utilizzando XAI, tuttavia, l’algoritmo potrebbe spiegare la propria scelta, consentendo alla banca di confermare che essa si basava su considerazioni ragionevoli e non su informazioni imprecise o discriminanti. L'algoritmo potrebbe specificare, ad esempio, di aver calcolato un punteggio di rischio basato sul punteggio di credito, sul reddito e sulla storia lavorativa del richiedente. Questo livello di trasparenza e spiegabilità può contribuire ad aumentare la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale, migliorare la responsabilità e, in definitiva, portare a un migliore processo decisionale.

Un tipo di apprendimento automatico chiamato apprendimento per rinforzo prevede l'insegnamento agli agenti di apprendere tramite critiche e incentivi. Molte applicazioni, tra cui la robotica, i giochi e persino il settore bancario, hanno fatto uso di questa strategia. Ad esempio, AlphaGo di DeepMind ha utilizzato questo approccio per migliorare continuamente il proprio gameplay e infine sconfiggere i migliori giocatori di Go umani, dimostrando l'efficacia dell'apprendimento per rinforzo in compiti decisionali complessi.