Aprenentatge profund: diverses capes d'aprenentatge automàtic

• autor:
• nom de l'autor

  Quantumrun Foresigh
• Setembre 9, 2022

Resum d'informació

L'aprenentatge profund (DL), un tipus d'aprenentatge automàtic (ML), millora les aplicacions d'intel·ligència artificial (IA) aprenent de les dades de manera similar a la funció del cervell humà. Troba ús en diversos camps, des de la millora dels vehicles autònoms i els diagnòstics sanitaris fins a l'alimentació de chatbots i la millora de les mesures de ciberseguretat. La capacitat de la tecnologia per gestionar tasques complexes, analitzar grans conjunts de dades i fer prediccions informades està configurant les indústries i generant debats ètics, especialment sobre l'ús de les dades i la privadesa.

Context d'aprenentatge profund

L'aprenentatge profund és una forma de ML que és la base de moltes aplicacions d'IA. DL pot ajudar amb les tasques de classificació directament des d'imatges, text o so. Pot dur a terme anàlisis de dades i interfície de dispositius, ajudar amb robots autònoms i cotxes autònoms i executar exploració científica. DL pot ajudar a identificar patrons i tendències i produir prediccions més precises. Aquesta tecnologia també pot interactuar amb dispositius tecnològics, com ara telèfons intel·ligents i dispositius d'Internet de les coses (IoT). 

DL utilitza xarxes neuronals artificials per ajudar amb tasques similars al processament del llenguatge natural (NLP) o la visió per ordinador i el reconeixement de la parla. Les xarxes neuronals també poden oferir recomanacions de contingut similars a les que es troben als motors de cerca i als llocs de comerç electrònic. 

Hi ha quatre enfocaments principals per a l'aprenentatge profund:

• Aprenentatge supervisat (dades etiquetades).
• Aprenentatge semisupervisat (conjunts de dades semietiquetats).
• Aprenentatge no supervisat (no calen etiquetes).
• Aprenentatge de reforç (els algorismes interactuen amb l'entorn, no només les dades de mostra).

En aquests quatre enfocaments, l'aprenentatge profund utilitza xarxes neuronals en diversos nivells per aprendre iterativament de les dades, cosa que és beneficiós quan es busquen patrons en informació no estructurada. 

Les xarxes neuronals de l'aprenentatge profund imiten com s'estructura el cervell humà, amb diverses neurones i nodes connectant i compartint informació. En l'aprenentatge profund, com més complex sigui el problema, més capes amagades hi haurà al model. Aquesta forma de ML pot extreure funcions d'alt nivell de grans quantitats de dades en brut (big data). 

DL pot ajudar en situacions en què el problema és massa complex per al raonament humà (p. ex., anàlisi de sentiments, càlcul de classificacions de pàgines web) o problemes que requereixen solucions detallades (p. ex., personalització, biometria). 

Impacte disruptiu

L'aprenentatge profund és una eina poderosa per a les organitzacions que volen utilitzar les dades per prendre decisions més informades. Per exemple, les xarxes neuronals poden millorar els diagnòstics en l'assistència sanitària mitjançant l'estudi de bases de dades àmplies de malalties existents i els seus tractaments, millorant la gestió i els resultats de l'atenció al pacient. Altres aplicacions empresarials inclouen visió per computador, traduccions d'idiomes, reconeixement òptic de caràcters i interfícies d'usuari conversacionals (UI) com ara chatbots i assistents virtuals.

L'adopció generalitzada de la transformació digital i la migració al núvol per part de les organitzacions presenta nous reptes de ciberseguretat, on les tecnologies DL poden tenir un paper crucial per identificar i mitigar amenaces potencials. A mesura que les empreses adopten cada cop més estratègies multinúvol i híbrides per assolir els seus objectius digitals, la complexitat dels estaments informàtics, que inclouen els actius col·lectius de tecnologia de la informació d'organitzacions o individus, ha augmentat significativament. Aquesta complexitat creixent requereix solucions avançades per gestionar, assegurar i optimitzar de manera eficient aquests entorns informàtics diversos i complexos.

El creixement dels estaments informàtics i el desenvolupament organitzatiu continuat proporcionen l'agilitat i la rendibilitat necessàries per mantenir-se competitius, però també creen un backend més difícil de gestionar i salvaguardar de manera eficaç. DL pot ajudar a identificar patrons anormals o erràtics que poden ser un signe d'intents de pirateria. Aquesta característica pot protegir les infraestructures crítiques de la infiltració.

Implicacions de l'aprenentatge profund

Les implicacions més àmplies de la DL poden incloure: 

• Vehicles autònoms que utilitzen l'aprenentatge profund per respondre millor a les condicions ambientals, millorar la precisió, la seguretat i l'eficiència.
• Debats ètics sobre com Big Tech recull i emmagatzema les dades biomètriques (per exemple, trets facials, estructures oculars, ADN, patrons d'empremtes dactilars).
• Les interaccions naturals entre humans i màquines milloren (p. ex., utilitzant dispositius intel·ligents i wearables).
• Empreses de ciberseguretat que utilitzen l'aprenentatge profund per identificar els punts febles de les infraestructures de TI.
• Empreses que apliquen una àmplia gamma d'analítica predictiva per millorar productes i serveis i oferir solucions hiper-personalitzades als clients.
• Els governs processen bases de dades públiques per optimitzar la prestació de serveis públics, especialment entre les jurisdiccions municipals.

Preguntes a tenir en compte

• De quina altra manera l'aprenentatge profund pot ajudar les empreses i els governs a actuar de manera proactiva davant diferents situacions?
• Quins són els altres riscos o beneficis potencials d'utilitzar l'aprenentatge profund?