Fünf große Trends im Deep Learning im Jahr 2022

Deep Learning kann als eine Form des maschinellen Lernens definiert werden, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert und mehrere Verarbeitungsebenen nutzt, um nach und nach bessere und fortschrittlichere Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Im Wesentlichen handelt es sich lediglich um eine ausgefeiltere Anwendung von Plattformen für künstliche Intelligenz und maschinellem Lernen.

Hier sind einige der angesagten Trends beim Deep Learning:

Modellskalierung

Derzeit konzentriert sich ein Großteil der Begeisterung beim Deep Learning auf die Skalierung großer, relativ allgemeiner Modelle, die heute als Basismodelle bekannt sind. Sie demonstrieren überraschende Fähigkeiten wie die Generierung neuartiger Texte, die Generierung von Bildern aus Texten und die Generierung von Videos aus Texten. Jede Technik, die ein KI-Modell erweitert, erweitert Deep Learning um mehr Möglichkeiten. Dies spiegelt sich in Algorithmen wider, die über einfache Antworten hinausgehen und vielfältige Antworten und Aktionen bieten, die tiefer in Daten, Präferenzen und potenzielle Aktionen eintauchen.

Erweiterung der Skalierungsgrenzen

Allerdings ist nicht jeder davon überzeugt, dass die Skalierung neuronaler Netze weiterhin zu Ergebnissen führen wird. Es gibt einige Debatten darüber, wie weit wir bei der Intelligenz allein aufgrund der Größenordnung gehen können.

Aktuelle Modelle sind in mehreren Aspekten begrenzt, z. B. was mit neuronalen Netzen allein erreicht werden kann und welche neuen Wege entdeckt werden, um neuronale Netze mit anderen KI-Paradigmen zu kombinieren.

KI- und Modelltraining

Bei künstlicher Intelligenz geht es nicht um sofortige Erkenntnisse. Deep-Learning-Plattformen brauchen Zeit, um Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen, die in der realen Welt allgemein anwendbar sind. Die gute Nachricht ist, dass sich KI-Plattformen schnell weiterentwickeln, um den Anforderungen des Modelltrainings gerecht zu werden.

Plattformen für künstliche Intelligenz erleben grundlegende Innovationen und erreichen schnell den gleichen Reifegrad wie Datenanalysen, anstatt Wochen zu brauchen, um genug zu lernen, um nützlich zu sein. Mit zunehmender Datenmenge werden Deep-Learning-Modelle immer ressourcenintensiver und erfordern enorme Mengen an Rechenleistung, um Millionen von Vorhersagen, Validierungen und Neukalibrierungen durchzuführen. Grafikprozessoren werden immer besser, um diese Berechnung bewältigen zu können, und KI-Plattformen entwickeln sich weiter, um mit den Anforderungen des Modelltrainings Schritt zu halten. Unternehmen können ihre KI-Plattformen auch durch die Kombination von Open-Source-Projekten und kommerziellen Technologien verbessern.

Fähigkeiten, Bereitstellungsgeschwindigkeit, unterstützte Algorithmentypen und Systemflexibilität müssen bei Entscheidungen berücksichtigt werden.

Containerisierte Workloads

Deep-Learning-Workloads werden zunehmend zentralisiert, was den autonomen Betrieb weiter unterstützt. Die Containertechnologie ermöglicht Unternehmen Isolation, Portabilität, unbegrenzte Skalierbarkeit und dynamisches Verhalten in MLOps. Dadurch wird das KI-Infrastrukturmanagement automatisierter, einfacher und benutzerfreundlicher als zuvor.

Containerisierung ist der Schlüssel, und Kubernetes wird die Integration cloudnativer MLOps in ausgereiftere Technologien unterstützen. Um mit diesem Trend Schritt zu halten, können Unternehmen ihre KI-Workloads neben Kubernetes in flexibleren Cloud-Umgebungen ausführen.

Präskriptive Modellierung ist besser als prädiktive Modellierung

Die Modellierung hat in den letzten Jahren viele Phasen durchlaufen. Erste Versuche versuchten, Trends anhand historischer Daten vorherzusagen. Dies hat einen gewissen Wert, berücksichtigt jedoch keine Faktoren wie Umstände, plötzliche Verkehrsspitzen und Veränderungen der Marktkräfte. Insbesondere spielten Echtzeitdaten bei frühen prädiktiven Modellierungsbemühungen keine wirkliche Rolle.

Da unstrukturierte Daten immer wichtiger werden, möchten Unternehmen sie nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Mit zunehmender Rechenleistung gewinnen Echtzeitanalysen plötzlich an Bedeutung. Die enormen Datenmengen, die durch soziale Medien generiert werden, haben die Nachfrage nach Echtzeit-Informationsverarbeitung erhöht.

Was hat das mit KI, Deep Learning und Automatisierung zu tun?

Viele aktuelle und frühere Implementierungen von KI in der Industrie verlassen sich darauf, dass KI den Menschen über einige erwartete Ereignisse informiert, und der Mensch verfügt dann über das Expertenwissen, um zu wissen, welche Maßnahmen er ergreifen muss . Immer mehr Anbieter greifen auf künstliche Intelligenz zurück, die zukünftige Ereignisse vorhersagen und entsprechend handeln kann.

Dies öffnet die Tür zu effizienteren Deep-Learning-Netzwerken. Da mehrschichtige neuronale Netze weiterhin Echtzeitdaten verwenden, kann künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um den Menschen immer mehr zu entlasten. Mithilfe von Deep Learning können prädiktive Entscheidungen auf der Grundlage historischer Echtzeit- und Analysedaten getroffen werden, anstatt Entscheidungen menschlichen Experten zu überlassen.

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