یادگیری ماشین

PyTorch، یک کتابخانه متن‌باز یادگیری ماشین برای پایتون براساس Torch است که برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می‌‌شود. توسعه‌دهنده اصلی PyTorch گروه پژوهش هوش مصنوعی فیس‌بوک است.

تحولات ناشی از پیشرفت هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، تأثیر قابل‌توجهی بر ارتباطات بی‌سیم گذاشته است. تأثیری متقابل که از یک‌سو، امکان استفاده از هوش مصنوعی در لبه شبکه را فراهم کرده و از سوی دیگر، دستگاه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین را قادر ساخته که با در اختیار داشتن حجم عظیمی از داده و توان پردازشی، خود را ارتقا دهند و حتی با دیگر دستگاه‌ها و عامل‌های هوشمند تعامل داشته باشند. در آینده هر وسیله‌ای امکان اتصال به شبکه را داشته و تقریبا همه دستگاه‌ها قادر به جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها خواهند بود. در چنین دنیایی که دستگاه‌های روی شبکه به‌طور پیوسته در حال جمع‌آوری، آنالیز و مخابره داده هستند، نه‌تنها با یک شبکه مخابراتی بسیار پیش‌رو روبه‌رو هستیم، بلکه با یک شبکه پویا و پیچیده از عامل‌های هوشمندی روبه‌رو خواهیم بود که می‌توانند به‌طور خودمختار عمل کرده و با مدیریت تبادل داده‌ها و نحوه مصرف توان، یک سامانه منسجم پردازشی ـ ارتباطی را تشکیل دهند؛ شبکه‌ای فراتر از آنچه در دوران 5G تجربه خواهیم کرد. ما اکنون در انتظار دوران 6G هستیم.

کمک ماشین‌ها به بهتر دیدن ما، از نتایج مهم استفاده از روش‌های پردازش تصویر و یادگیری ماشین در دنیای جدید است. تقویت آنچه می‌بینیم کمک بزرگی در زندگی روزمره ما خواهد بود. به‌طور مثال ماشین‌های بینایی که در پزشکی استفاده می‌شوند، هنوز قابل‌اعتماد نیستند و به‌راحتی فریب می‌خورند. آثار چنین ایرادی هم می‌تواند به قیمت جان انسان‌ها تمام شود و در خوش‌بینانه‌ترین حالت، ضرر مالی به‌ آن‌ها بزند

ما همیشه از ماشین‌ها برای ساده‌تر شدن کارهای خود استفاده کرده‌ایم. ماشین‌ها در حالت ایده‌آل می‌توانند ساعت‌ها و حتی روزها بدون خستگی و این‌که مرتکب اشتباه شوند، به وظایف خود عمل کنند. بینایی یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی است که همیشه در پی افزودن آن به ماشین‌های خود بوده‌ایم. ماشین‌هایی که بتوانند ببینند، کاربردهای زیادی دارند. یکی از این کاربردها یافتن عسل تقلبی است!