Duboko učenje: Nekoliko slojeva dubokog mašinskog učenja

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresigh
• Septembar 9, 2022

Sažetak uvida

Duboko učenje (DL), vrsta mašinskog učenja (ML), poboljšava aplikacije umjetne inteligencije (AI) učenjem iz podataka na način sličan funkciji ljudskog mozga. Koristi se u različitim poljima, od poboljšanja autonomnih vozila i zdravstvenih dijagnoza do pokretanja chatbotova i poboljšanja mjera kibernetičke sigurnosti. Sposobnost tehnologije da se nosi sa složenim zadacima, analizira ogromne skupove podataka i daje informirana predviđanja oblikuje industrije i pokreće etičke debate, posebno oko korištenja podataka i privatnosti.

Kontekst dubokog učenja

Duboko učenje je oblik ML-a koji je osnova za mnoge AI aplikacije. DL može pomoći u zadacima klasifikacije direktno iz slika, teksta ili zvuka. Može provoditi analizu podataka i povezivanje uređaja, pomoći s autonomnim robotima i samovozećim automobilima i provoditi naučna istraživanja. DL može pomoći u identifikaciji obrazaca i trendova i proizvesti preciznija predviđanja. Ova tehnologija se također može povezati s tehnološkim uređajima, kao što su pametni telefoni i uređaji Interneta stvari (IoT). 

DL koristi umjetne neuronske mreže za pomoć u zadacima sličnim obradi prirodnog jezika (NLP) ili kompjuterskom vidu i prepoznavanju govora. Neuronske mreže također mogu pružiti preporuke sadržaja slične onima koje se nalaze u tražilicama i stranicama za e-trgovinu. 

Postoje četiri glavna pristupa dubokom učenju:

• Učenje pod nadzorom (označeni podaci).
• Polu-nadgledano učenje (polu-označeni skupovi podataka).
• Učenje bez nadzora (nisu potrebne oznake).
• Učenje s pojačanjem (algoritmi stupaju u interakciju s okolinom, a ne samo s uzorkom podataka).

U ova četiri pristupa, duboko učenje koristi neuronske mreže na nekoliko nivoa za iterativno učenje iz podataka, što je korisno kada se traže obrasci u nestrukturiranim informacijama. 

Neuronske mreže u dubokom učenju oponašaju kako je ljudski mozak strukturiran, s različitim neuronima i čvorovima koji se povezuju i dijele informacije. U dubokom učenju, što je problem složeniji, više će biti skrivenih slojeva u modelu. Ovaj oblik ML može izdvojiti karakteristike visokog nivoa iz velikih količina sirovih podataka (veliki podaci). 

DL može pomoći u situacijama kada je problem previše složen za ljudsko rezonovanje (npr. analiza osjećaja, izračunavanje ranga web stranica) ili pitanja koja zahtijevaju detaljna rješenja (npr. personalizacija, biometrija). 

Ometajući uticaj

Duboko učenje je moćan alat za organizacije koje žele koristiti podatke za donošenje informiranih odluka. Na primjer, neuronske mreže mogu poboljšati dijagnoze u zdravstvu proučavanjem opsežnih baza podataka o postojećim bolestima i njihovim tretmanima, poboljšavajući upravljanje brigom o pacijentima i ishode. Ostale poslovne aplikacije uključuju kompjuterski vid, prevode jezika, optičko prepoznavanje znakova i konverzacijski korisnički interfejs (UI) kao što su chatbotovi i virtuelni asistenti.

Široko usvajanje digitalne transformacije i migracije oblaka od strane organizacija predstavlja nove izazove sajber sigurnosti, gdje DL tehnologije mogu igrati ključnu ulogu u identifikaciji i ublažavanju potencijalnih prijetnji. Kako kompanije sve više usvajaju multi-cloud i hibridne strategije za postizanje svojih digitalnih ciljeva, složenost IT posjeda, koji obuhvataju kolektivna sredstva informacione tehnologije organizacija ili pojedinaca, značajno je eskalirala. Ova rastuća složenost zahtijeva napredna rješenja za efikasno upravljanje, sigurnost i optimizaciju ovih raznolikih i zamršenih IT okruženja.

Rast IT posjeda i kontinuirani organizacijski razvoj obezbjeđuju agilnost i isplativost potrebnu da ostanete konkurentni, ali i stvaraju teži pozadinu za efikasno upravljanje i zaštitu. DL može pomoći u identifikaciji abnormalnih ili nepravilnih obrazaca koji mogu biti znak pokušaja hakovanja. Ova funkcija može zaštititi kritičnu infrastrukturu od infiltracije.

Implikacije dubokog učenja

Šire implikacije DL mogu uključivati: 

• Autonomna vozila koja koriste duboko učenje kako bi bolje odgovorila na uslove okoline, poboljšala tačnost, sigurnost i efikasnost.
• Etičke debate o tome kako Big Tech prikuplja i pohranjuje biometrijske podatke (npr. crte lica, strukture oka, DNK, obrasci otisaka prstiju).
• Poboljšanje prirodnih interakcija između ljudi i mašina (npr. korištenje pametnih uređaja i nosivih uređaja).
• Kompanije koje se bave sajber-bezbednošću koriste duboko učenje da identifikuju slabe tačke u IT infrastrukturama.
• Kompanije koje primjenjuju širok spektar prediktivne analitike kako bi poboljšale proizvode i usluge i ponudile klijentima hiper-prilagođena rješenja.
• Vlade obrađuju javne baze podataka kako bi optimizirale pružanje javnih usluga, posebno među općinskim jurisdikcijama.

Pitanja koja treba razmotriti

• Kako inače duboko učenje može pomoći kompanijama i vladama da proaktivno djeluju u različitim situacijama?
• Koji su drugi potencijalni rizici ili prednosti korištenja dubokog učenja?