Diep leer: Verskeie lae diep van masjienleer

BEELDKREDIET:
Image krediet
iStock

Diep leer: Verskeie lae diep van masjienleer

Diep leer: Verskeie lae diep van masjienleer

Subopskrif teks
Diep leer het verskeie ontwrigtings soos outomatisering en data-analise moontlik gemaak, wat KI gehelp het om slimmer as ooit te word.
    • Author:
    • Author naam
      Quantumrun Foresigh
    • September 9, 2022

    Insig opsomming

    Diep leer (DL), 'n tipe masjienleer (ML), verbeter kunsmatige intelligensie (KI) toepassings deur uit data te leer op maniere soortgelyk aan menslike breinfunksie. Dit vind gebruik in verskeie velde, van die verbetering van outonome voertuie en gesondheidsorgdiagnoses tot die aandryf van chatbots en die verbetering van kuberveiligheidsmaatreëls. Die tegnologie se vermoë om komplekse take te hanteer, omvangryke datastelle te ontleed en ingeligte voorspellings te maak is besig om nywerhede te vorm en etiese debatte te opper, veral oor datagebruik en privaatheid.

    Diep leerkonteks

    Diep leer is 'n vorm van ML wat die basis is vir baie KI-toepassings. DL kan help met klassifikasietake direk vanaf beelde, teks of klank. Dit kan data-analise en toestelkoppelvlakke uitvoer, help met outonome robotte en selfbesturende motors, en wetenskaplike verkenning uitvoer. DL kan help om patrone en neigings te identifiseer en meer akkurate voorspellings te produseer. Hierdie tegnologie kan ook koppel met tegnologiese toestelle, soos slimfone en Internet of Things (IoT) toestelle. 

    DL gebruik kunsmatige neurale netwerke om te help met take soortgelyk aan natuurlike taalverwerking (NLP) of rekenaarvisie en spraakherkenning. Neurale netwerke kan ook inhoudaanbevelings verskaf soortgelyk aan dié wat in soekenjins en e-handelwebwerwe gevind word. 

    Daar is vier hoofbenaderings tot diep leer:

    • Leer onder toesig (gemerkte data).
    • Semi-toesig leer (semi-gemerkte datastelle).
    • Leer sonder toesig (geen etikette nodig nie).
    • Versterkingsleer (algoritmes werk in wisselwerking met die omgewing, nie net die steekproefdata nie).

    In hierdie vier benaderings gebruik diep leer neurale netwerke op verskeie vlakke om iteratief uit data te leer, wat voordelig is wanneer daar na patrone in ongestruktureerde inligting gesoek word. 

    Die neurale netwerke in diep leer boots hoe die menslike brein gestruktureer is, met verskeie neurone en nodusse wat inligting verbind en deel. In diep leer, hoe meer kompleks die probleem is, hoe meer versteekte lae sal daar in die model wees. Hierdie vorm van ML kan hoëvlakkenmerke uit groot hoeveelhede rou data (groot data) onttrek. 

    DL kan help in situasies waar die probleem te kompleks is vir menslike redenasie (bv. sentimentanalise, berekening van webbladrange) of kwessies wat gedetailleerde oplossings vereis (bv. verpersoonliking, biometrie). 

    Ontwrigtende impak

    Diep leer is 'n kragtige hulpmiddel vir organisasies wat data wil gebruik om meer ingeligte besluite te neem. Neurale netwerke kan byvoorbeeld diagnoses in gesondheidsorg verbeter deur uitgebreide databasisse van bestaande siektes en hul behandelings te bestudeer, wat pasiëntsorgbestuur en -uitkomste verbeter. Ander ondernemingstoepassings sluit in rekenaarvisie, taalvertalings, optiese karakterherkenning en gespreksgebruikerskoppelvlakke (UI) soos chatbots en virtuele assistente.

    Die wydverspreide aanvaarding van digitale transformasie en wolkmigrasie deur organisasies bied nuwe kuberveiligheidsuitdagings, waar DL-tegnologie 'n deurslaggewende rol kan speel om potensiële bedreigings te identifiseer en te versag. Namate besighede toenemend multi-wolk- en hibriede strategieë aanneem om hul digitale doelwitte te bereik, het die kompleksiteit van IT-landgoedere, wat die kollektiewe inligtingstegnologiebates van organisasies of individue insluit, aansienlik toegeneem. Hierdie groeiende kompleksiteit vereis gevorderde oplossings om hierdie diverse en ingewikkelde IT-omgewings doeltreffend te bestuur, te beveilig en te optimaliseer.

    Die groei van IT-landgoedere en voortgesette organisasie-ontwikkeling verskaf die behendigheid en koste-effektiwiteit wat nodig is om mededingend te bly, maar skep ook 'n moeiliker agterkant om doeltreffend te bestuur en te beveilig. DL kan help om abnormale of wisselvallige patrone te identifiseer wat 'n teken van inbraakpogings kan wees. Hierdie kenmerk kan kritieke infrastruktuur beskerm teen geïnfiltreer word.

    Implikasies van diep leer

    Wyer implikasies van DL kan die volgende insluit: 

    • Outonome voertuie wat diep leer gebruik om beter op omgewingstoestande te reageer, akkuraatheid, veiligheid en doeltreffendheid te verbeter.
    • Etiese debatte oor hoe biometriese data (bv. gesigseienskappe, oogstrukture, DNA, vingerafdrukpatrone) deur Big Tech versamel en gestoor word.
    • Natuurlike interaksies tussen mense en masjiene wat verbeter (bv. die gebruik van slimtoestelle en draagbare items).
    • Kuberveiligheidsmaatskappye wat diep leer gebruik om swak punte in IT-infrastruktuur te identifiseer.
    • Maatskappye wat 'n wye reeks voorspellende analise toepas om produkte en dienste te verbeter en bied hipergepasmaakte oplossings aan kliënte.
    • Regerings wat openbare databasisse verwerk om openbare dienslewering te optimaliseer, veral onder munisipale jurisdiksies.

    Vrae om te oorweeg

    • Hoe anders kan diep leer maatskappye en regerings help om proaktief op te tree in verskillende situasies?
    • Wat is die ander potensiële risiko's of voordele van die gebruik van diep leer?

    Insig verwysings

    Die volgende gewilde en institusionele skakels is vir hierdie insig verwys: