Deep learning: Flere lag dybt af maskinlæring

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresigh
• September 9, 2022

Oversigt over indsigt

Deep learning (DL), en type maskinlæring (ML), forbedrer kunstig intelligens (AI) applikationer ved at lære fra data på måder, der ligner den menneskelige hjernefunktion. Det finder anvendelse på forskellige områder, fra forbedring af autonome køretøjer og sundhedsdiagnoser til at drive chatbots og forbedre cybersikkerhedsforanstaltninger. Teknologiens evne til at håndtere komplekse opgaver, analysere enorme datasæt og komme med informerede forudsigelser former industrier og rejser etiske debatter, især omkring databrug og privatliv.

Dyb læringskontekst

Deep learning er en form for ML, der er grundlaget for mange AI-applikationer. DL kan hjælpe med klassificeringsopgaver direkte fra billeder, tekst eller lyd. Den kan udføre dataanalyse og enhedsgrænseflader, assistere med autonome robotter og selvkørende biler og udføre videnskabelig udforskning. DL kan hjælpe med at identificere mønstre og tendenser og producere mere præcise forudsigelser. Denne teknologi kan også interface med teknologiske enheder, såsom smartphones og Internet of Things (IoT) enheder. 

DL bruger kunstige neurale netværk til at hjælpe med opgaver, der ligner naturlig sprogbehandling (NLP) eller computersyn og talegenkendelse. Neurale netværk kan også give indholdsanbefalinger svarende til dem, der findes i søgemaskiner og e-handelswebsteder. 

Der er fire hovedtilgange til dyb læring:

• Superviseret læring (mærkede data).
• Semi-superviseret læring (semi-mærkede datasæt).
• Uovervåget læring (ingen etiketter påkrævet).
• Forstærkende læring (algoritmer interagerer med miljøet, ikke kun prøvedataene).

I disse fire tilgange anvender deep learning neurale netværk på flere niveauer til iterativt at lære af data, hvilket er en fordel, når man leder efter mønstre i ustruktureret information. 

De neurale netværk i deep learning efterligner, hvordan den menneskelige hjerne er opbygget, med forskellige neuroner og noder, der forbinder og deler information. I deep learning gælder det, at jo mere kompleks problemstillingen er, jo flere skjulte lag vil der være i modellen. Denne form for ML kan udtrække funktioner på højt niveau fra store mængder rådata (big data). 

DL kan hjælpe i situationer, hvor problemet er for komplekst til menneskelige ræsonnementer (f.eks. sentimentanalyse, beregning af websiderangeringer) eller problemer, der kræver detaljerede løsninger (f.eks. personalisering, biometri). 

Forstyrrende påvirkning

Deep learning er et kraftfuldt værktøj for organisationer, der ønsker at bruge data til at træffe mere informerede beslutninger. For eksempel kan neurale netværk forbedre diagnoser i sundhedsvæsenet ved at studere omfattende databaser over eksisterende sygdomme og deres behandlinger, hvilket forbedrer patientbehandlingsstyring og resultater. Andre virksomhedsapplikationer omfatter computersyn, sprogoversættelser, optisk tegngenkendelse og samtalebrugergrænseflader (UI) som chatbots og virtuelle assistenter.

Organisationers udbredte anvendelse af digital transformation og cloud-migrering giver nye cybersikkerhedsudfordringer, hvor DL-teknologier kan spille en afgørende rolle i at identificere og afbøde potentielle trusler. Efterhånden som virksomheder i stigende grad anvender multi-cloud- og hybridstrategier for at nå deres digitale mål, er kompleksiteten af ​​it-ejendomme, der omfatter organisationers eller enkeltpersoners kollektive informationsteknologiske aktiver, eskaleret betydeligt. Denne voksende kompleksitet kræver avancerede løsninger til effektivt at administrere, sikre og optimere disse forskelligartede og indviklede it-miljøer.

Væksten i it-ejendomme og den fortsatte organisationsudvikling giver den fleksibilitet og omkostningseffektivitet, der kræves for at forblive konkurrencedygtig, men skaber også en vanskeligere backend at administrere og sikre effektivt. DL kan hjælpe med at identificere unormale eller uregelmæssige mønstre, der kan være et tegn på hackingforsøg. Denne funktion kan beskytte kritiske infrastrukturer mod at blive infiltreret.

Implikationer af dyb læring

Bredere implikationer af DL kan omfatte: 

• Autonome køretøjer, der bruger dyb læring til bedre at reagere på miljøforhold, forbedre nøjagtighed, sikkerhed og effektivitet.
• Etiske debatter om, hvordan biometriske data (f.eks. ansigtstræk, øjenstrukturer, DNA, fingeraftryksmønstre) indsamles og opbevares af Big Tech.
• Naturlige interaktioner mellem mennesker og maskiner forbedres (f.eks. brug af smarte enheder og wearables).
• Cybersikkerhedsvirksomheder bruger deep learning til at identificere svage punkter i it-infrastrukturer.
• Virksomheder, der anvender en bred vifte af prædiktiv analyse for at forbedre produkter og tjenester og tilbyder hyper-tilpassede løsninger til kunder.
• Regeringer, der behandler offentlige databaser for at optimere levering af offentlige tjenester, især blandt kommunale jurisdiktioner.

Spørgsmål at overveje

• Hvordan kan deep learning ellers hjælpe virksomheder og regeringer med at agere proaktivt i forskellige situationer?
• Hvad er de andre potentielle risici eller fordele ved at bruge deep learning?