Lawom nga pagkat-on: Daghang mga layer sa lawom nga pagkat-on sa makina

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresegh
• Septiyembre 9, 2022

Katingbanan sa panabut

Ang lawom nga pagkat-on (DL), usa ka matang sa pagkat-on sa makina (ML), nagpauswag sa mga aplikasyon sa artificial intelligence (AI) pinaagi sa pagkat-on gikan sa datos sa mga paagi nga parehas sa paggana sa utok sa tawo. Nakapangita kini nga gamit sa lainlaing natad, gikan sa pagpaayo sa mga awtonomous nga mga awto ug pag-diagnose sa pag-atiman sa kahimsog hangtod sa pagpaandar sa mga chatbot ug pagpaayo sa mga lakang sa cybersecurity. Ang katakus sa teknolohiya sa pagdumala sa mga komplikado nga buluhaton, pag-analisar sa daghang mga set sa datos, ug paghimo sa nahibal-an nga mga panagna nag-umol sa mga industriya ug nagpataas sa mga debate sa pamatasan, labi na sa palibot sa paggamit sa datos ug pagkapribado.

Lalim nga konteksto sa pagkat-on

Ang lawom nga pagkat-on usa ka porma sa ML nga mao ang sukaranan sa daghang mga aplikasyon sa AI. Makatabang ang DL sa mga buluhaton sa klasipikasyon direkta gikan sa mga imahe, teksto, o tunog. Mahimo kining magpahigayon ug data analytics ug device interfacing, makatabang sa mga autonomous nga robot ug self-driving nga mga sakyanan, ug magpatuman sa siyentipikong eksplorasyon. Makatabang ang DL sa pag-ila sa mga sumbanan ug mga uso ug makahimo og mas tukma nga mga panagna. Kini nga teknolohiya mahimo usab nga mag-interface sa mga teknolohikal nga aparato, sama sa mga smartphone ug mga aparato sa Internet of Things (IoT). 

Gigamit sa DL ang mga artipisyal nga neural network aron makatabang sa mga buluhaton nga susama sa pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP) o panan-awon sa kompyuter ug pag-ila sa sinultihan. Ang mga neural network mahimo usab nga maghatag mga rekomendasyon sa sulud nga parehas sa makita sa mga search engine ug mga site sa e-commerce. 

Adunay upat ka nag-unang pamaagi sa lawom nga pagkat-on:

• Gibantayan nga pagkat-on (gimarkahan nga datos).
• Semi-supervised nga pagkat-on (semi-labeled datasets).
• Wala gibantayan nga pagkat-on (walay mga label nga gikinahanglan).
• Pagpalig-on sa pagkat-on (ang mga algorithm nakig-interact sa palibot, dili lang sa sample data).

Niining upat ka mga pamaagi, ang lawom nga pagkat-on naggamit sa mga neural network sa daghang lebel aron kanunay nga makat-on gikan sa datos, nga mapuslanon kung nangita alang sa mga sumbanan sa wala’y istruktura nga kasayuran. 

Ang mga neural network sa lawom nga pagkat-on nagsundog kung giunsa pagkahan-ay ang utok sa tawo, nga adunay lainlaing mga neuron ug node nga nagkonektar ug nagpaambit sa kasayuran. Sa lawom nga pagkat-on, mas komplikado ang problema, mas daghang mga tinago nga mga lut-od ang anaa sa modelo. Kini nga porma sa ML mahimong makuha ang taas nga lebel nga mga bahin gikan sa daghang mga hilaw nga datos (dako nga datos). 

Mahimong motabang ang DL sa mga sitwasyon diin ang problema komplikado kaayo alang sa tawhanong pangatarungan (pananglitan, pagtuki sa sentimento, pagkalkula sa mga ranggo sa web page) o mga isyu nga nanginahanglan og detalyadong mga solusyon (pananglitan, personalization, biometrics). 

Makasamok nga epekto

Ang lawom nga pagkat-on usa ka kusgan nga himan alang sa mga organisasyon nga gusto mogamit mga datos aron makahimo og labi ka nahibal-an nga mga desisyon. Pananglitan, ang mga neural network makapauswag sa mga pagdayagnos sa pag-atiman sa panglawas pinaagi sa pagtuon sa daghang mga database sa naglungtad nga mga sakit ug sa ilang mga pagtambal, pagpaayo sa pagdumala sa pag-atiman sa pasyente ug mga sangputanan. Ang ubang mga aplikasyon sa negosyo naglakip sa computer vision, hubad sa pinulongan, optical character recognition, ug conversational user interface (UI) sama sa chatbots ug virtual assistants.

Ang kaylap nga pagsagop sa digital nga pagbag-o ug paglalin sa panganod sa mga organisasyon nagpresentar sa bag-ong mga hagit sa cybersecurity, diin ang mga teknolohiya sa DL mahimong adunay hinungdanon nga papel sa pag-ila ug pagpagaan sa mga potensyal nga hulga. Samtang ang mga negosyo labi nga nagsagop sa multi-cloud ug hybrid nga mga estratehiya aron makab-ot ang ilang mga digital nga katuyoan, ang pagkakomplikado sa IT estates, nga naglangkob sa kolektibong mga asset sa teknolohiya sa impormasyon sa mga organisasyon o indibidwal, miuswag pag-ayo. Kining nagkadako nga pagkakomplikado nanginahanglan og mga advanced nga solusyon aron epektibong madumala, masiguro, ug ma-optimize kining lainlain ug makuti nga IT environment.

Ang pag-uswag sa IT estates ug padayon nga pag-uswag sa organisasyon naghatag sa agility ug cost-effectiveness nga gikinahanglan aron magpabilin nga kompetisyon apan maghimo usab og mas lisud nga backend aron madumala ug mapanalipdan nga epektibo. Makatabang ang DL sa pag-ila sa dili normal o dili maayo nga mga pattern nga mahimong timaan sa mga pagsulay sa pag-hack. Kini nga bahin makapanalipod sa mga kritikal nga imprastraktura gikan sa pagkalusot.

Mga implikasyon sa lawom nga pagkat-on

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa DL mahimong maglakip sa: 

• Autonomous nga mga salakyanan nga naggamit ug lawom nga pagkat-on aron mas maayo nga motubag sa mga kahimtang sa kalikopan, mapaayo ang katukma, kaluwasan, ug kahusayan.
• Ang mga debate sa pamatasan bahin sa kung giunsa ang biometric data (pananglitan, mga kinaiya sa nawong, istruktura sa mata, DNA, mga pattern sa fingerprint) gikolekta ug gitipigan sa Big Tech.
• Ang natural nga interaksyon tali sa mga tawo ug mga makina nga nag-uswag (pananglitan, paggamit sa mga smart device ug mga gamit nga magamit).
• Ang mga kompanya sa cybersecurity nga naggamit sa lawom nga pagkat-on aron mahibal-an ang mga huyang nga punto sa mga imprastraktura sa IT.
• Ang mga kompanya nga nag-aplay sa daghang halapad nga predictive analytics aron mapaayo ang mga produkto ug serbisyo ug nagtanyag mga hyper-customized nga solusyon sa mga kliyente.
• Ang mga gobyerno nagproseso sa mga pampublikong database aron ma-optimize ang paghatud sa serbisyo publiko, labi na sa mga hurisdiksyon sa munisipyo.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Sa unsang paagi ang lawom nga pagkat-on makatabang sa mga kompanya ug gobyerno sa paglihok nga aktibo sa lainlaing mga sitwasyon?
• Unsa ang ubang mga potensyal nga risgo o benepisyo sa paggamit sa lawom nga pagkat-on?