Tendências de Ponta Sobre Machine Learning em 2019

Tendências de Ponta Sobre Machine Learning em 2019

April 16, 2019

Machine learning e tendências de inteligência artificial têm sido manchetes nos últimos anos.

Enquanto a maioria das pessoas pensa que isso é apenas para robôs, é muito mais do que isso. Na verdade, você provavelmente interage com alguma forma de IA regularmente.

Porém, como na maioria das tendências tecnológicas, o machine learning ainda está avançando e 2019 não é exceção. Para ter uma ideia do que poderá ser possível nos próximos anos, veja algumas dessas tendências inovadoras.

Cibersegurança Obtém um Impulso

Você não pode assistir aos noticiários da noite ou ficar on-line sem ouvir falar de outro incidente de segurança cibernética. Como as estatísticas das OSC apontam, a segurança cibernética é um problema crescente. A estatística mais surpreendente é que leva a maioria das organizações em média 191 dias para descobrir que elas foram violadas.

É aqui que o machine learning entra em ação. Os hackers estão sempre introduzindo novas formas de ataque, mas as empresas de inteligência artificial estão reagindo, criando um software que aprende com os ataques cibernéticos para fortalecer a segurança naturalmente e antecipar potenciais ataques futuros.

Interações Deceptivamente Reais

Já pensou que robôs poderiam substituir os seres humanos? Avanços nas redes geradoras de adversários, ou GANs, levarão a machine learning ao próximo nível em 2019. Essa tendência permite que as redes concorrentes trabalhem para frente e para trás até que a rede geradora engane a rede discriminadora (aquela que diz se algo é real ou AI ). Neste ponto, o resultado é tão enganadoramente real que computadores e pessoas têm dificuldade em dizer a diferença.

Por outro lado, os deepfakes, que vêm de GANs, já estão causando problemas, criando falsas gravações de vídeo e áudio e desenvolvendo imagens falsas quase perfeitas. O truque para essa tendência é garantir que ela seja usada apenas para o bem.

Aprendizado de Reforço Profundo Cresce

Em 2018, a aprendizagem de reforço profundo permitiu a criação de novas tecnologias, nomeadamente robôs mais realistas. No entanto, a tendência de 2019 é usar o DRL em mais aplicações, como a eliminação do congestionamento de tráfego, melhorando os semáforos.

As possibilidades são bastante infinitas com essa tendência. A idéia é usar o aprendizado de máquina para permitir que o software de inteligência artificial analise não apenas o ambiente, mas ajuste e melhore continuamente, exatamente como uma pessoa real faria.

É claro que também há usos mais simples, como personalizar a experiência de um usuário on-line. Desde mostrar as notícias perfeitas até os produtos certos, esse tipo de aprendizado de máquina especializado pode criar uma experiência on-line muito mais pessoal.

Pesquisa do MIT

Não deve ser surpreendente que o MIT esteja na vanguarda quando se trata de avanços do machine learning. Afinal, eles são uma das universidades de maior prestígio em tecnologia da informação. Geralmente, é o MIT que ajuda a apresentar as tendências mais recentes em tecnologia, juntamente com tendências de inteligência artificial.

Algumas das formas mais recentes que o MIT tem usado o machine learning incluem:

  • Monitoramento de doenças - Algumas doenças, como Parkinson, podem ser monitoradas por meio de sinais de rádio para detectar possíveis problemas, permitindo que os pacientes tenham uma vida mais independente.
  • Criação de ambientes de trabalho mais envolventes - Uma tela especializada cria o ambiente de trabalho perfeito com base nas sugestões do funcionário.
  • Edição automática de música - O software de inteligência artificial analisou mais de 60 horas de videoclipes para aprender a selecionar e editar automaticamente sons de vários instrumentos para tornar o processo mais rápido e melhor.
  • Melhores roteiros - Novas tecnologias em GPS estão sempre saindo e agora o machine learning está ajudando a criar melhores roteiros a partir de imagens aéreas. No momento, os mapas são até 45% mais precisos, mas a precisão aprimorada é uma tendência do machine learning que continua evoluindo.
  • Diagnosticar depressão - De todas as tecnologias mais recentes, esta pode ser uma das tendências mais impressionantes. Com as taxas de depressão e suicídio sendo tão altas, ser capaz de diagnosticar a depressão apenas a partir dos padrões de fala pode ajudar a salvar vidas. Este é outro grande exemplo dos benefícios positivos da IA e do machine learning.

Machine Learning Automatizado

Foi apenas uma questão de tempo até os computadores aprenderem com outros computadores. Esse é o conceito por trás do machine learning automatizado ou AutoML. Isso permite que o software de inteligência artificial automatize o processo de machine learning muito além do que uma pessoa poderia fazer manualmente. Essa tendência é projetada para ajudar ainda mais o machine learning em um ritmo muito mais rápido.

Machine Learning Continuando a Evoluir

A maior tendência em machine learning é quanto ele continua a evoluir. Na verdade, as tendências da inteligência artificial estão rapidamente se tornando parte da maioria das tendências tecnológicas de alguma forma. Tudo o que você precisa fazer é olhar para onde o machine learning começou a ver como os algoritmos de ontem avançaram para nos fornecer algumas das tecnologias mais incríveis até hoje.

As tendências tecnológicas continuam impressionantes, mas é uma boa ideia ficar de olho na inteligência artificial e no machine learning, pois elas se tornam uma grande parte da tecnologia que você usa hoje e no futuro.

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