Глыбокае навучанне: некалькі слаёў глыбокага машыннага навучання

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresigh
• Верасень 9, 2022

Кароткі агляд

Глыбокае навучанне (DL), тып машыннага навучання (ML), удасканальвае прыкладанні штучнага інтэлекту (AI), вывучаючы даныя спосабамі, падобнымі да працы чалавечага мозгу. Ён знаходзіць прымяненне ў розных сферах: ад удасканалення аўтаномных транспартных сродкаў і дыягностыкі аховы здароўя да забеспячэння чат-ботаў і паляпшэння мер кібербяспекі. Здольнасць гэтай тэхналогіі вырашаць складаныя задачы, аналізаваць велізарныя наборы даных і рабіць абгрунтаваныя прагнозы фарміруе галіны і выклікае этычныя дэбаты, асабліва вакол выкарыстання даных і прыватнасці.

Глыбокі кантэкст навучання

Глыбокае навучанне - гэта форма ML, якая з'яўляецца асновай для многіх прыкладанняў штучнага інтэлекту. DL можа дапамагчы з задачамі класіфікацыі непасрэдна з малюнкаў, тэксту або гуку. Ён можа праводзіць аналіз дадзеных і ўзаемадзеянне прылад, дапамагаць з аўтаномнымі робатамі і беспілотнымі аўтамабілямі, а таксама праводзіць навуковыя даследаванні. DL можа дапамагчы вызначыць заканамернасці і тэндэнцыі і зрабіць больш дакладныя прагнозы. Гэтая тэхналогія можа таксама ўзаемадзейнічаць з тэхналагічнымі прыладамі, такімі як смартфоны і прылады Інтэрнэту рэчаў (IoT). 

DL выкарыстоўвае штучныя нейронавыя сеткі для аказання дапамогі ў выкананні задач, падобных да апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) або камп'ютэрнага зроку і распазнавання маўлення. Нейронавыя сеткі таксама могуць прадастаўляць рэкамендацыі па змесце, падобныя на тыя, што ёсць у пошукавых сістэмах і на сайтах электроннай камерцыі. 

Ёсць чатыры асноўныя падыходы да глыбокага навучання:

• Кантраляванае навучанне (пазначаныя даныя).
• Напаўнагляднае навучанне (напаўпазначаныя наборы даных).
• Навучанне без нагляду (ярлыкі не патрабуюцца).
• Навучанне з падмацаваннем (алгарытмы ўзаемадзейнічаюць з асяроддзем, а не толькі з узорамі дадзеных).

У гэтых чатырох падыходах глыбокае навучанне выкарыстоўвае нейронавыя сеткі на некалькіх узроўнях для ітэратыўнага вывучэння дадзеных, што карысна пры пошуку шаблонаў у неструктураванай інфармацыі. 

Нейронныя сеткі ў глыбокім навучанні імітуюць структуру чалавечага мозгу з рознымі нейронамі і вузламі, якія злучаюцца і абменьваюцца інфармацыяй. Пры глыбокім навучанні чым складаней праблема, тым больш схаваных слаёў будзе ў мадэлі. Гэтая форма ML можа здабываць функцыі высокага ўзроўню з вялікіх аб'ёмаў неапрацаваных даных (вялікія даныя). 

DL можа дапамагчы ў сітуацыях, калі праблема занадта складаная для чалавечых разважанняў (напрыклад, аналіз пачуццяў, падлік рэйтынгаў вэб-старонак) або ў праблемах, якія патрабуюць падрабязных рашэнняў (напрыклад, персаналізацыя, біяметрыя). 

Разбуральнае ўздзеянне

Глыбокае навучанне - гэта магутны інструмент для арганізацый, якія жадаюць выкарыстоўваць дадзеныя для прыняцця больш абгрунтаваных рашэнняў. Напрыклад, нейронавыя сеткі могуць палепшыць дыягностыку ў ахове здароўя шляхам вывучэння шырокіх баз даных аб існуючых захворваннях і іх лячэнні, паляпшэння кіравання пацыентамі і вынікаў. Іншыя карпаратыўныя прыкладанні ўключаюць камп'ютэрны зрок, моўныя пераклады, аптычнае распазнаванне сімвалаў і гутарковы карыстальніцкі інтэрфейс (UI), напрыклад чат-боты і віртуальныя памочнікі.

Шырокае прыняцце арганізацыямі лічбавай трансфармацыі і воблачнай міграцыі стварае новыя праблемы кібербяспекі, дзе тэхналогіі DL могуць адыграць вырашальную ролю ў выяўленні і змякчэнні магчымых пагроз. Па меры таго, як прадпрыемствы ўсё часцей выкарыстоўваюць шматвоблачныя і гібрыдныя стратэгіі для дасягнення сваіх лічбавых мэтаў, значна ўзрасла складанасць ІТ-сферы, якая ахоплівае калектыўныя інфармацыйна-тэхналагічныя актывы арганізацый і прыватных асоб. Гэта ўзрастаючая складанасць патрабуе перадавых рашэнняў для эфектыўнага кіравання, бяспекі і аптымізацыі гэтых разнастайных і складаных ІТ-асяроддзяў.

Рост ІТ-маёмасці і пастаяннае арганізацыйнае развіццё забяспечваюць гнуткасць і рэнтабельнасць, неабходныя для падтрымання канкурэнтаздольнасці, але таксама ствараюць больш складаную бэкэнд для эфектыўнага кіравання і абароны. DL можа дапамагчы ў ідэнтыфікацыі ненармальных або бязладных шаблонаў, якія могуць быць прыкметай спробаў узлому. Гэтая функцыя можа абараніць важныя інфраструктуры ад пранікнення.

Наступствы глыбокага навучання

Больш шырокія наступствы DL могуць уключаць: 

• Аўтаномныя транспартныя сродкі выкарыстоўваюць глыбокае навучанне, каб лепш рэагаваць на ўмовы навакольнага асяроддзя, павышаць дакладнасць, бяспеку і эфектыўнасць.
• Этычныя дэбаты аб тым, як Big Tech збірае і захоўвае біяметрычныя дадзеныя (напрыклад, рысы твару, структуру вачэй, ДНК, узоры адбіткаў пальцаў).
• Паляпшэнне натуральных узаемадзеянняў паміж людзьмі і машынамі (напрыклад, выкарыстанне разумных прылад і нацельных прылад).
• Кампаніі па кібербяспецы выкарыстоўваюць глыбокае навучанне для выяўлення слабых месцаў у ІТ-інфраструктурах.
• Кампаніі, якія прымяняюць шырокі спектр прагнастычнай аналітыкі для паляпшэння прадуктаў і паслуг і прапануюць кліентам гіперналаджаныя рашэнні.
• Урады апрацоўваюць публічныя базы даных для аптымізацыі аказання дзяржаўных паслуг, асабліва ў муніцыпальных юрысдыкцыях.

Пытанні для разгляду

• Як яшчэ глыбокае навучанне можа дапамагчы кампаніям і ўрадам дзейнічаць актыўна ў розных сітуацыях?
• Якія яшчэ патэнцыйныя рызыкі або перавагі выкарыстання глыбокага навучання?