2022年深度學習的五大趨勢

深度學習可以被定義為一種基於人工神經網路的機器學習形式，它利用多個處理層，以便逐步從資料中提取更好和更高級的見解。本質上，它只是人工智慧平台和機器學習的一種更複雜的應用。

以下是深度學習領域的一些熱門趨勢：

模型擴展

目前，深度學習的許多令人興奮點都集中在擴展大型、相對通用的模型，也就是現在稱為基礎模型。他們正在展示出令人驚訝的能力，例如生成新穎的文字、從文字生成圖像以及從文字生成影片。任何擴展AI模型的技術都為深度學習增加更多功能。這在演算法中得到了體現，這些演算法超越了對多方面答案和行動的簡單回應，這些答案和行動更深入地挖掘了數據、偏好和潛在行動。

擴大規模限制

然而，並不是每個人都相信擴展神經網路的規模會繼續取得成果。僅憑規模，能在智能方面走多遠還存在一些爭議。

目前的模型在幾個方面受到限制，例如單獨使用神經網路可以實現哪些功能，以及將發現哪些新方法將神經網路與其他AI範例結合。

AI與模型訓練

人工智慧並不是即時的洞察力。深度學習平台需要時間來分析資料集、識別模式，並開始得出在現實世界中具有廣泛適用性的結論。好消息是，AI平台正在迅速發展，以滿足模型訓練的需求。

人工智慧平台正在經歷根本性的創新，並迅速達到與數據分析相同的成熟度水平，而不是花幾週時間學習足夠的知識才能發揮作用。隨著資料集變得越來越大，深度學習模型的資源消耗越來越大，需要大量的處理能力來進行數百萬次的預測、驗證和重新校準。圖形處理單元正在改進以處理這種計算，AI平台正在進化以跟上模型訓練的需求。企業也可以透過結合開源專案和商業技術來增強其AI平台。

在做決策時，必須考慮技能、部署速度、支援的演算法種類以及系統的彈性。

容器化工作負載

深度學習工作負載越來越集中化，進一步支援自主操作。容器技術使組織在MLOps中具有隔離性、可移植性、無限的可擴展性和動態行為。因此，AI基礎設施管理將變得比以前更自動化、更容易、更友善。

容器化是關鍵，Kubernetes將幫助雲端原生MLOps與更成熟的技術整合。為了跟上這一趨勢，企業可以發現他們的AI工作負載與Kubernetes一起運行在更靈活的雲端環境中。

規範性建模優於預測性建模

在過去的許多年中，建模經歷了許多階段。最初的嘗試試圖從歷史數據預測趨勢。這有一定的價值，但沒有考慮環境、突然的流量高峰和市場力量的變化等因素。特別是，即時數據在早期的預測建模工作中沒有發揮真正的作用。

隨著非結構化資料變得越來越重要，企業希望對其進行挖掘以收集洞察力。隨著處理能力的提高，即時分析突然變得突出。社群媒體產生的大量數據更增加了對即時資訊處理的需求。

這與人工智慧、深度學習和自動化有什麼關係

目前和以前的許多行業實施的人工智慧，都依賴人工智慧通知人類一些預期事件，然後人類有專家知識知道要採取什麼行動。越來越多的供應商正在轉向能夠預測未來事件並採取相應行動的人工智慧。

這為更有效的深度學習網路打開了大門。隨著多層神經網路不斷使用即時數據，人工智慧可以用來減輕人類越來越多的工作量。深度學習可以用來根據歷史、即時和分析資料來制定預測決策，而不是將決策提交給人類專家。

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