تحولات جدید در یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی
یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی در سال‌های اخیر تحولات بسیاری را تجربه کرده‌اند. این تحولات امکانات جدیدی در حوزه های مختلفی را بوجود آورده و تغییرات قابل توجهی در این زمینه به وجود آورده است.
یکی از تحولات اساسی در یادگیری ماشینی، استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر است. شبکه‌های عصبی عمیق که به عنوان یک شاخه از یادگیری عمیق معرفی می‌شوند، قادر به یادگیری و تفسیر اطلاعات پیچیده‌تری هستند که با استفاده از روش‌های سنتی قابل دسترسی نیستند. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، می‌توان انتظار داشت که در برخی زمینه‌ها مانند تشخیص صدا، تشخیص تصویر و ترجمه خودکار از سطوح عملکرد بسیار بهتری بهره ببریم.
یکی دیگر از تحولات جدید در این حوزه، تکنیک‌های مدل‌سازی مولد است. تکنیک‌های مدل‌سازی مولد، امکان ایجاد و تولید داده‌های جدیدی را با استفاده از الگوریتم‌های تولید داده امکان‌پذیر می‌سازند. این تکنیک‌ها برای مواردی مانند ساخت چهره‌های انسان مصنوعی، تصویرسازی مبتنی بر متن و تولید موسیقی استفاده می‌شوند.
استفاده از الگوریتم‌های منتگرس با نمایش‌های چندجمله‌ای نیز یکی از تحولات جدید در یادگیری ماشینی است. این الگوریتم‌ها قادر به تصمیم‌گیری با داده‌هایی هستند که بر مبنای ویژگی‌های مختلف، در دسته‌های چندجمله‌ای قرار می‌گیرند. با استفاده از این الگوریتم‌ها می‌توان داده‌هایی را مدل کرد که قبلا در دسته‌بندی‌های دوجمله‌ای مدل‌سازی می‌شدند.
یکی از مسائل مهم در زمینه یادگیری ماشینی، رفتار عدالت در اعمال الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است با اعمال نیابتی بر روی داده‌هایی که به آنها آموزش داده شده‌اند، تبعیض ایجاد کنند. استفاده از تمرکز ویژگی (Feature Bias)، راه حلی برای این مسئله است که در آن وجود ویژگی‌هایی که ممکن است تبعیض ایجاد کنند؛ خود به عنوان ویژگی جداگانه تشخیص داده می‌شود.
یکی دیگر از تحولات جدید در این حوزه، کاربرد یادگیری ماشینی در حوزه حقوق است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، می‌توان قوانین و مقررات حقوقی را تجزیه و تحلیل کرده و به ارائه راهکارهای قانونی برای مشکلات حقوقی پیش رفت.
سایر تحولات در این حوزه شامل استفاده از یادگیری تقویتی برای ساخت عامل‌های هوشمند، استفاده از روش‌های یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی داده‌ها، استفاده از الگوریتم‌های تولید داده محدودیت شده برای آموزش، و استفاده از روش‌های یادگیری با تمرکز بر داده (Data-centric) می‌شوند.
به طور کلی، تحولات جدید در یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی امکانات بیشتری را برای حل مسائل پیچیده و چالش‌برانگیز فراهم کرده‌اند و باعث پیشرفت قابل توجهی در این زمینه شده‌اند.
منابع:
۱. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444.
۲. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.