​​Практическое применение ML-технологий 🤖

Машинное обучение уже применяется во всех сферах деятельности человека. В предыдущих постах мы рассказали вам про историю машинного обучения, а также цели, которые оно преследует. Но рассказ был бы неполным без обзора достижений настоящего времени и перспектив. Ещё в 2017 году под управлением Стэнфордского университета был запущен новый индекс AI100 для отслеживания динамики в сфере искусственного интеллекта. Согласно его отчёту за 2021 год, наблюдается существенный прогресс в областях:

• Распознавание речи
Эти технологии совершили большой скачок в последние пять лет, что привело к развитию архитектур с расширенными возможностями обучения. Особого внимания заслуживают языковые модели нейронных сетей ELMo, GPT, mT5 и BERT.

• Компьютерное зрение и обработка изображений
В настоящее время технология обработки изображений получила широкое распространение и используется как для целей создания фона видеоконференций, так и для генерации фотореалистичных изображений, известных как «дипфейки».

• Робототехника
В последние пять лет наблюдается устойчивый прогресс в интеллектуальной робототехнике, управляемой машинным обучением. Двуногие и четвероногие роботы, промышленные роботы, распознающие предметы и хватающие выборочно их на впечатляющей скорости, продолжают своё наступление. На улицах Москвы уже курсируют беспилотные автомобили Sber Automotive Technologies, сейчас они проходят проверку высокой влажностью, отрицательной температурой, плохой обзорностью и тяжёлой дорожной обстановкой.

• Беспилотный транспорт
Создание таких машин требует интеграции ряда технологических областей, включая данные с датчиков, планирование, прогнозирование динамики автомобиля и принятие решений искусственным интеллектом. Тем не менее автономные транспортные средства уже работают в некоторых местах, таких как Феникс, штат Аризона, где вождение и погодные условия особенно благоприятны (в России же программа беспилотного такси находится на финальной стадии согласования, а запуск программы ожидается в 2022 году).

Основная технология, стоящая за большинством наиболее заметных достижений, — это машинное обучение, особенно «глубокое обучение» (в том числе генеративно-состязательные сети или GAN).

Продолжение следует…