Hluboké učení: Několik vrstev hlubokého strojového učení

• Autor:
• jméno autora

  Předpověď Quantumrun
• Září 9, 2022

Shrnutí statistik

Hluboké učení (DL), typ strojového učení (ML), vylepšuje aplikace umělé inteligence (AI) učením se z dat způsoby podobnými funkci lidského mozku. Využití nachází v různých oblastech, od vylepšování autonomních vozidel a zdravotnických diagnóz až po napájení chatbotů a zlepšování opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti. Schopnost této technologie zvládat složité úkoly, analyzovat rozsáhlé soubory dat a činit informované předpovědi formuje průmyslová odvětví a vyvolává etické debaty, zejména o používání dat a soukromí.

Hluboký učební kontext

Hluboké učení je forma ML, která je základem mnoha aplikací umělé inteligence. DL může pomoci s klasifikačními úkoly přímo z obrázků, textu nebo zvuku. Může provádět analýzu dat a propojovat zařízení, pomáhat s autonomními roboty a samořídícími auty a provádět vědecký průzkum. DL může pomoci identifikovat vzory a trendy a vytvářet přesnější předpovědi. Tato technologie může také komunikovat s technologickými zařízeními, jako jsou chytré telefony a zařízení internetu věcí (IoT). 

DL využívá umělé neuronové sítě, které pomáhají s úkoly podobnými zpracování přirozeného jazyka (NLP) nebo počítačovému vidění a rozpoznávání řeči. Neuronové sítě mohou také poskytovat doporučení obsahu podobná těm, která se nacházejí ve vyhledávačích a na stránkách elektronického obchodu. 

Existují čtyři hlavní přístupy k hlubokému učení:

• Učení pod dohledem (označené údaje).
• Semi-supervised learning (semi-labeled datasets).
• Učení bez dozoru (žádné štítky).
• Posílení učení (algoritmy interagují s prostředím, nejen se vzorovými daty).

V těchto čtyřech přístupech hluboké učení využívá neuronové sítě na několika úrovních, aby se iterativně učilo z dat, což je výhodné při hledání vzorů v nestrukturovaných informacích. 

Neuronové sítě v hlubokém učení napodobují, jak je strukturován lidský mozek, přičemž různé neurony a uzly se propojují a sdílejí informace. V hlubokém učení platí, že čím složitější problém, tím více skrytých vrstev bude v modelu. Tato forma ML dokáže extrahovat funkce na vysoké úrovni z velkého množství nezpracovaných dat (velká data). 

DL může pomoci v situacích, kdy je problém příliš složitý pro lidské uvažování (např. analýza sentimentu, výpočet hodnocení webových stránek) nebo problémy, které vyžadují podrobná řešení (např. personalizace, biometrie). 

Rušivý dopad

Hluboké učení je mocný nástroj pro organizace, které chtějí využívat data k informovanějšímu rozhodování. Neuronové sítě mohou například zlepšit diagnózy ve zdravotnictví studiem rozsáhlých databází existujících nemocí a jejich léčby, zlepšením řízení péče o pacienty a výsledků. Mezi další podnikové aplikace patří počítačové vidění, jazykové překlady, optické rozpoznávání znaků a konverzační uživatelská rozhraní (UI), jako jsou chatboti a virtuální asistenti.

Široké přijetí digitální transformace a migrace do cloudu organizacemi představuje nové výzvy v oblasti kybernetické bezpečnosti, kde technologie DL mohou hrát klíčovou roli při identifikaci a zmírňování potenciálních hrozeb. S tím, jak podniky stále více přijímají multicloudové a hybridní strategie k dosažení svých digitálních cílů, výrazně eskalovala složitost IT zařízení, která zahrnují kolektivní aktiva informačních technologií organizací nebo jednotlivců. Tato rostoucí složitost vyžaduje pokročilá řešení pro efektivní správu, zabezpečení a optimalizaci těchto různorodých a složitých IT prostředí.

Růst IT nemovitostí a pokračující organizační rozvoj poskytují agilitu a nákladovou efektivitu, která je nezbytná pro udržení konkurenceschopnosti, ale také vytváří obtížnější backend pro efektivní správu a ochranu. DL může pomoci při identifikaci abnormálních nebo nevyzpytatelných vzorců, které mohou být známkou pokusů o hackování. Tato funkce může chránit kritickou infrastrukturu před infiltrací.

Důsledky hlubokého učení

Širší důsledky DL mohou zahrnovat: 

• Autonomní vozidla využívající hluboké učení k lepší reakci na podmínky prostředí, zlepšení přesnosti, bezpečnosti a účinnosti.
• Etické debaty o tom, jak Big Tech shromažďuje a ukládá biometrická data (např. rysy obličeje, struktury očí, DNA, vzory otisků prstů).
• Zlepšují se přirozené interakce mezi lidmi a stroji (např. pomocí chytrých zařízení a nositelných zařízení).
• Společnosti zabývající se kybernetickou bezpečností využívající hluboké učení k identifikaci slabých míst v IT infrastruktuře.
• Společnosti používající širokou škálu prediktivní analýzy ke zlepšení produktů a služeb a nabízet klientům hyper-přizpůsobená řešení.
• Vlády zpracovávající veřejné databáze za účelem optimalizace poskytování veřejných služeb, zejména v rámci městských jurisdikcí.

Otázky k zamyšlení

• Jak jinak může hluboké učení pomoci společnostem a vládám jednat proaktivně v různých situacích?
• Jaká jsou další potenciální rizika nebo výhody používání hlubokého učení?