Βαθιά μάθηση: Πολλά επίπεδα μηχανικής μάθησης σε βάθος

ΠΙΣΤΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ:
Πιστωτικά Εικόνα
iStock

Βαθιά μάθηση: Πολλά επίπεδα μηχανικής μάθησης σε βάθος

Βαθιά μάθηση: Πολλά επίπεδα μηχανικής μάθησης σε βάθος

Κείμενο υπότιτλου
Η βαθιά εκμάθηση έχει επιτρέψει διάφορες διακοπές, όπως η αυτοματοποίηση και η ανάλυση δεδομένων, βοηθώντας την τεχνητή νοημοσύνη να γίνει πιο έξυπνη από ποτέ.
    • Συγγραφέας:
    • όνομα συγγραφέα
      Quantumrun Foresigh
    • Σεπτέμβριος 9, 2022

    Περίληψη Insight

    Η βαθιά μάθηση (DL), ένας τύπος μηχανικής μάθησης (ML), ενισχύει τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης (AI) μαθαίνοντας από δεδομένα με τρόπους παρόμοιους με τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Βρίσκει χρήση σε διάφορους τομείς, από τη βελτίωση των αυτόνομων οχημάτων και τις διαγνώσεις υγειονομικής περίθαλψης μέχρι την τροφοδοσία των chatbot και τη βελτίωση των μέτρων ασφάλειας στον κυβερνοχώρο. Η ικανότητα της τεχνολογίας να χειρίζεται σύνθετες εργασίες, να αναλύει τεράστια σύνολα δεδομένων και να κάνει τεκμηριωμένες προβλέψεις διαμορφώνει τις βιομηχανίες και εγείρει ηθικές συζητήσεις, ειδικά σχετικά με τη χρήση δεδομένων και το απόρρητο.

    Πλαίσιο βαθιάς μάθησης

    Το Deep Learning είναι μια μορφή ML που αποτελεί τη βάση για πολλές εφαρμογές AI. Το DL μπορεί να βοηθήσει με εργασίες ταξινόμησης απευθείας από εικόνες, κείμενο ή ήχο. Μπορεί να διεξάγει αναλύσεις δεδομένων και διεπαφή συσκευών, να βοηθά με αυτόνομα ρομπότ και αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και να εκτελεί επιστημονική εξερεύνηση. Το DL μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό προτύπων και τάσεων και να παράγει πιο ακριβείς προβλέψεις. Αυτή η τεχνολογία μπορεί επίσης να διασυνδέεται με τεχνολογικές συσκευές, όπως smartphone και συσκευές Internet of Things (IoT). 

    Η DL χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να βοηθήσει με εργασίες παρόμοιες με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) ή την αναγνώριση όρασης και ομιλίας από υπολογιστή. Τα νευρωνικά δίκτυα μπορεί επίσης να παρέχουν συστάσεις περιεχομένου παρόμοιες με αυτές που βρίσκονται σε μηχανές αναζήτησης και ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου. 

    Υπάρχουν τέσσερις κύριες προσεγγίσεις για τη βαθιά μάθηση:

    • Εποπτευόμενη μάθηση (δεδομένα με ετικέτα).
    • Ημι-εποπτευόμενη μάθηση (ημι-επισημασμένα σύνολα δεδομένων).
    • Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη (δεν απαιτούνται ετικέτες).
    • Ενισχυτική μάθηση (οι αλγόριθμοι αλληλεπιδρούν με το περιβάλλον, όχι μόνο με τα δείγματα δεδομένων).

    Σε αυτές τις τέσσερις προσεγγίσεις, η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα σε διάφορα επίπεδα για να μαθαίνει επαναληπτικά από δεδομένα, κάτι που είναι ωφέλιμο όταν αναζητάτε μοτίβα σε μη δομημένες πληροφορίες. 

    Τα νευρωνικά δίκτυα στη βαθιά μάθηση μιμούνται πώς είναι δομημένος ο ανθρώπινος εγκέφαλος, με διάφορους νευρώνες και κόμβους που συνδέουν και μοιράζονται πληροφορίες. Στη βαθιά μάθηση, όσο πιο σύνθετο είναι το πρόβλημα, τόσο περισσότερα κρυφά επίπεδα θα υπάρχουν στο μοντέλο. Αυτή η μορφή ML μπορεί να εξάγει χαρακτηριστικά υψηλού επιπέδου από μεγάλες ποσότητες ακατέργαστων δεδομένων (μεγάλα δεδομένα). 

    Η DL μπορεί να βοηθήσει σε καταστάσεις όπου το πρόβλημα είναι πολύ περίπλοκο για ανθρώπινη λογική (π.χ. ανάλυση συναισθήματος, υπολογισμός κατάταξης ιστοσελίδων) ή ζητήματα που απαιτούν λεπτομερείς λύσεις (π.χ. εξατομίκευση, βιομετρικά στοιχεία). 

    Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

    Η βαθιά μάθηση είναι ένα ισχυρό εργαλείο για οργανισμούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα για να λάβουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις. Για παράδειγμα, τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να βελτιώσουν τις διαγνώσεις στην υγειονομική περίθαλψη μελετώντας εκτεταμένες βάσεις δεδομένων για υπάρχουσες ασθένειες και τις θεραπείες τους, βελτιώνοντας τη διαχείριση και τα αποτελέσματα της φροντίδας των ασθενών. Άλλες εταιρικές εφαρμογές περιλαμβάνουν την όραση υπολογιστή, τις μεταφράσεις γλώσσας, την οπτική αναγνώριση χαρακτήρων και τις διεπαφές χρήστη συνομιλίας (UI) όπως τα chatbot και οι εικονικοί βοηθοί.

    Η ευρεία υιοθέτηση του ψηφιακού μετασχηματισμού και της μετανάστευσης cloud από οργανισμούς παρουσιάζει νέες προκλήσεις στον κυβερνοχώρο, όπου οι τεχνολογίες DL μπορούν να διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στον εντοπισμό και τον μετριασμό πιθανών απειλών. Καθώς οι επιχειρήσεις υιοθετούν ολοένα και περισσότερο πολυσύννεφα και υβριδικές στρατηγικές για να επιτύχουν τους ψηφιακούς τους στόχους, η πολυπλοκότητα των περιουσιακών στοιχείων πληροφορικής, που περιλαμβάνει τα συλλογικά περιουσιακά στοιχεία τεχνολογίας πληροφοριών οργανισμών ή ατόμων, έχει κλιμακωθεί σημαντικά. Αυτή η αυξανόμενη πολυπλοκότητα απαιτεί προηγμένες λύσεις για την αποτελεσματική διαχείριση, ασφάλεια και βελτιστοποίηση αυτών των ποικίλων και περίπλοκων περιβαλλόντων πληροφορικής.

    Η ανάπτυξη των κτημάτων πληροφορικής και η συνεχής οργανωτική ανάπτυξη παρέχουν την ευελιξία και τη σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας που απαιτούνται για να παραμείνουμε ανταγωνιστικοί, αλλά επίσης δημιουργούν ένα πιο δύσκολο backend για αποτελεσματική διαχείριση και προστασία. Το DL μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό μη φυσιολογικών ή ασταθών μοτίβων που μπορεί να αποτελούν ένδειξη προσπαθειών εισβολής. Αυτή η δυνατότητα μπορεί να προστατεύσει κρίσιμες υποδομές από διείσδυση.

    Επιπτώσεις της βαθιάς μάθησης

    Οι ευρύτερες επιπτώσεις του DL μπορεί να περιλαμβάνουν: 

    • Αυτόνομα οχήματα που χρησιμοποιούν βαθιά εκμάθηση για να ανταποκρίνονται καλύτερα στις περιβαλλοντικές συνθήκες, να βελτιώνουν την ακρίβεια, την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητα.
    • Ηθικές συζητήσεις σχετικά με το πώς συλλέγονται και αποθηκεύονται βιομετρικά δεδομένα (π.χ. χαρακτηριστικά προσώπου, δομές ματιών, DNA, μοτίβα δακτυλικών αποτυπωμάτων) από τη Big Tech.
    • Βελτιώνονται οι φυσικές αλληλεπιδράσεις μεταξύ ανθρώπων και μηχανών (π.χ. χρήση έξυπνων συσκευών και φορητών συσκευών).
    • Οι εταιρείες κυβερνοασφάλειας χρησιμοποιούν βαθιά μάθηση για να εντοπίσουν τα αδύνατα σημεία στις υποδομές πληροφορικής.
    • Εταιρείες που εφαρμόζουν ένα ευρύ φάσμα προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για να βελτιώσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες και να προσφέρουν υπέρ-προσαρμοσμένες λύσεις στους πελάτες.
    • Οι κυβερνήσεις επεξεργάζονται δημόσιες βάσεις δεδομένων για τη βελτιστοποίηση της παροχής δημόσιων υπηρεσιών, ειδικά μεταξύ των δημοτικών δικαιοδοσιών.

    Ερωτήσεις προς εξέταση

    • Πώς αλλιώς μπορεί η βαθιά μάθηση να βοηθήσει τις εταιρείες και τις κυβερνήσεις να ενεργούν προληπτικά σε διαφορετικές καταστάσεις;
    • Ποιοι είναι οι άλλοι πιθανοί κίνδυνοι ή οφέλη από τη χρήση της βαθιάς μάθησης;