Dərin Öyrənmə: Dərin öyrənmə maşınlara böyük həcmdə məlumat əsasında öyrənmək və
qərarlar qəbul etmək imkanı verməklə süni intellektdə inqilab etdi. Çox qatlı neyron şəbəkələri
kompüter görmə, təbii dilin işlənməsi və nitqin tanınması da daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə
uğurla tətbiq edilmişdir.
Natural Language Processing (NLP): NLP maşınlara insan dilini daha effektiv anlamağa və
yaratmağa imkan verən əhəmiyyətli irəliləyişlər gördü. Sözlərin yerləşdirilməsi, təkrarlanan
neyron şəbəkələri (RNN) və transformator modelləri (məsələn, BERT, GPT) kimi texnikalar dil
tərcüməsi, hisslərin təhlili və mətnin ümumiləşdirilməsi kimi təkmilləşdirilmiş tapşırıqlara malikdir.
Proqnozlaşdırılan Analitika: Məlumat analitikası üsulları daha təkmilləşərək təşkilatlara böyük verilənlər bazasından qiymətli fikirlər çıxarmağa imkan verir. Proqnozlaşdırıcı analitika gələcək hadisələrlə bağlı proqnozlar vermək üçün statistik modelləşdirmə və maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edir, bizneslərə prosesləri optimallaşdırmağa, qərar qəbul etməyi təkmilləşdirməyə və anomaliyaları aşkar etməyə imkan verir.
İzah edilə bilən AI: AI sistemləri daha mürəkkəbləşdikcə izah edilə bilənliyə ehtiyac artdı. Tədqiqatçılar süni intellekt modelləri tərəfindən qəbul edilən qərarları şərh etmək və izah etmək üçün üsullar hazırlayır, istifadəçilərə nəticələrin arxasında duran məntiqi başa düşməyə imkan verir və AI sistemlərində şəffaflığı və etibarı təmin edir.
Edge Computing: Əşyaların İnterneti (IoT) cihazlarının çoxalması ilə kənar hesablamalara doğru keçid baş verdi. Edge computing hesablama gücünü məlumat mənbəyinə yaxınlaşdırır, gecikmə müddətini azaldır və bulud infrastrukturuna çox etibar etmədən real vaxt rejimində məlumatların təhlili və AI nəticəsinə birbaşa cihazlarda imkan verir.
Federativ Öyrənmə: Federativ öyrənmə, məlumatları mərkəzi serverə ötürmədən modellərə mərkəzləşdirilməmiş məlumat mənbələrində təlim keçməyə imkan verir. Bu yanaşma bir çox tərəflər arasında əməkdaşlığa və bilik mübadiləsinə imkan verməklə yanaşı, məlumatların məxfiliyini qoruyur. Onun səhiyyə, maliyyə və məlumat məxfiliyinin vacib olduğu digər sahələrdə tətbiqləri var.
Generativ Modellər: Generativ rəqib şəbəkələr (GANs) və variasiya avtokodlayıcıları (VAE) kimi generativ modellər real və yeni məlumat nümunələri yaratmağı öyrənərək AI sahəsini inkişaf etdirmişdir. GAN-lar şəkil sintezi, video yaratmaq və mətndən şəkilə tərcümə kimi vəzifələr üçün istifadə edilmişdir.
Etik süni intellekt və qərəzliliyin azaldılması: Süni intellekt daha geniş yayıldıqca, etika və qərəzlə bağlı narahatlıqlar ön plana çıxdı. Tədqiqatçılar və praktiklər süni intellekt sistemlərində ədalətliliyi, hesabatlılığı və şəffaflığı təmin edərək, bu narahatlıqları həll etmək üçün çərçivələr və üsullar hazırlamaq üzərində fəal işləyirlər.
Asiman Xəlili
Vətən Naminə Mətbuat Xidməti
