5 neue Trends in Deep Learning und künstlicher Intelligenz

Jan 19, 2024

Entdecken Sie fünf aufkommende Trends im Bereich Deep Learning und künstliche Intelligenz: föderiertes Lernen, GANs, XAI, Reinforcement Learning und Transfer Learning.

Deep Learning und künstliche Intelligenz (KI) sind sich schnell entwickelnde Bereiche, in denen ständig neue Technologien auf den Markt kommen. Zu den fünf vielversprechendsten aufkommenden Trends in diesem Bereich gehören föderiertes Lernen, GANs, XAI, Reinforcement Learning und Transfer Learning.

Diese Technologien haben das Potenzial, verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens zu revolutionieren, von der Bilderkennung bis zum Spielen, und bieten spannende neue Möglichkeiten für Forscher und Entwickler gleichermaßen.

Federated Learning ist ein maschineller Lernansatz, der es mehreren Geräten ermöglicht, an einem einzigen Modell zusammenzuarbeiten, ohne ihre Daten mit einem zentralen Server zu teilen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Situationen, in denen der Datenschutz ein Problem darstellt.

Google hat beispielsweise föderiertes Lernen genutzt, um die Genauigkeit seiner Texterkennungstastatur zu verbessern, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden. Modelle für maschinelles Lernen werden typischerweise unter Verwendung zentralisierter Datenquellen entwickelt, was die gemeinsame Nutzung von Benutzerdaten mit einem zentralen Server erfordert. Auch wenn es den Benutzern unangenehm sein könnte, wenn ihre Daten auf einem einzigen Server gesammelt und gespeichert werden, kann diese Strategie zu Datenschutzproblemen führen.

Föderiertes Lernen löst dieses Problem, indem es verhindert, dass Daten jemals an einen zentralen Server gesendet werden, indem Modelle anhand von Daten trainiert werden, die auf den Geräten der Benutzer verbleiben. Da die Trainingsdaten auf den Geräten der Benutzer verblieben, bestand außerdem keine Notwendigkeit, große Datenmengen an einen zentralen Server zu senden, was den Rechen- und Speicherbedarf des Systems verringerte.

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Generierte gegnerische Netzwerke sind eine Art neuronales Netzwerk, mit dem auf Basis bestehender Daten neue, realistische Daten generiert werden können. Beispielsweise wurden GANs verwendet, um realistische Bilder von Menschen, Tieren und sogar Landschaften zu erzeugen. GANs funktionieren, indem sie zwei neuronale Netzwerke gegeneinander antreten lassen, wobei ein Netzwerk gefälschte Daten generiert und das andere Netzwerk versucht zu erkennen, ob die Daten echt oder gefälscht sind.

Generative Adversarial Networks, kurz GANs, haben sich schnell zu einer führenden Technologie zur Generierung realistischer synthetischer Daten entwickelt. GANs sind eine Art neuronale Netzwerkarchitektur, die aus zwei Netzwerken besteht: einem g... https://t.co/moU2Dls8Gk pic.twitter.com/0ZSRkeZe3z

Ein als erklärbare KI bekannter KI-Ansatz zielt darauf ab, die Transparenz und das Verständnis von Modellen des maschinellen Lernens zu erhöhen. XAI ist von entscheidender Bedeutung, da es garantieren kann, dass KI-Systeme unparteiische und faire Entscheidungen treffen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie XAI verwendet werden könnte:

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem eine Finanzorganisation maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kreditantragsteller mit seinem Kredit in Verzug gerät. Bei herkömmlichen Black-Box-Algorithmen hätte die Bank keine Kenntnis vom Entscheidungsprozess des Algorithmus und wäre möglicherweise nicht in der Lage, ihn dem Kreditantragsteller zu erklären.

Mithilfe von XAI konnte der Algorithmus jedoch seine Wahl erklären und es der Bank ermöglichen, zu bestätigen, dass sie auf vernünftigen Überlegungen und nicht auf ungenauen oder diskriminierenden Informationen beruhte. Der Algorithmus könnte beispielsweise festlegen, dass er einen Risiko-Score basierend auf der Kreditwürdigkeit, dem Einkommen und der Beschäftigungshistorie des Antragstellers berechnet. Dieses Maß an Transparenz und Erklärbarkeit kann dazu beitragen, das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken, die Rechenschaftspflicht zu verbessern und letztendlich zu einer besseren Entscheidungsfindung zu führen.

Eine Form des maschinellen Lernens namens Reinforcement Learning beinhaltet das Unterrichten von Agenten, durch Kritik und Anreize zu lernen. Viele Anwendungen, darunter Robotik, Spiele und sogar Banking, haben von dieser Strategie Gebrauch gemacht. Beispielsweise nutzte AlphaGo von DeepMind diesen Ansatz, um sein Gameplay kontinuierlich zu verbessern und schließlich die besten menschlichen Go-Spieler zu besiegen, was die Wirksamkeit des verstärkenden Lernens bei komplexen Entscheidungsaufgaben demonstrierte.

KI kann ein Mittel zu unserer Verbesserung sein. Das interessanteste Papier, das ich zu diesem Thema gesehen habe, ist eine Studie über die Leistung professioneller GO-Spieler vor und nach der Einführung von Leela, der Open-Source-Version von DeepMinds AlphaGo. Die Spielerleistung wurde verbessert. pic.twitter.com/Tk6qxwOftz

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Eine Strategie des maschinellen Lernens namens Transfer Learning beinhaltet die Anwendung zuvor trainierter Modelle, um völlig neue Probleme anzugehen. Wenn für ein neues Problem nur wenige Daten verfügbar sind, ist diese Methode besonders hilfreich.

Beispielsweise haben Forscher Transferlernen genutzt, um Bilderkennungsmodelle, die für einen bestimmten Bildtyp (z. B. Gesichter) entwickelt wurden, an einen anderen Bildtyp – z. B. Tiere – anzupassen.

Dieser Ansatz ermöglicht die Wiederverwendung der erlernten Merkmale, Gewichtungen und Verzerrungen des vorab trainierten Modells in der neuen Aufgabe, was die Leistung des Modells erheblich verbessern und die für das Training erforderliche Datenmenge reduzieren kann.

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