Profunda lernado: Pluraj tavoloj profundaj de maŝina lernado

• Aŭtoro:
• Aŭtora nomo

  Quantumrun Foresigh
• Septembro 9, 2022

Enrigarda resumo

Profunda lernado (DL), speco de maŝinlernado (ML), plibonigas aplikojn de artefarita inteligenteco (AI) per lernado de datumoj en manieroj similaj al homa cerba funkcio. Ĝi trovas uzon en diversaj kampoj, de plibonigo de aŭtonomaj veturiloj kaj sanaj diagnozoj ĝis funkciigado de babilrotoj kaj plibonigo de cibersekurecaj mezuroj. La kapablo de la teknologio pritrakti kompleksajn taskojn, analizi vastajn datumajn arojn kaj fari informitajn antaŭdirojn formas industriojn kaj estigas etikajn debatojn, precipe ĉirkaŭ uzado de datumoj kaj privateco.

Profunda lerna kunteksto

Profunda lernado estas formo de ML, kiu estas la bazo por multaj AI-aplikoj. DL povas helpi kun klasifikaj taskoj rekte de bildoj, teksto aŭ sono. Ĝi povas fari datumajn analizojn kaj interfacon de aparatoj, helpi per aŭtonomaj robotoj kaj memveturaj aŭtoj kaj efektivigi sciencan esploradon. DL povas helpi identigi ŝablonojn kaj tendencojn kaj produkti pli precizajn prognozojn. Ĉi tiu teknologio ankaŭ povas interligi kun teknologiaj aparatoj, kiel inteligentaj telefonoj kaj Interreto de Aĵoj (IoT) aparatoj. 

DL uzas artefaritajn neŭralajn retojn por helpi kun taskoj similaj al naturlingva prilaborado (NLP) aŭ komputila vizio kaj parolrekono. Neŭralaj retoj ankaŭ povas provizi enhavajn rekomendojn similajn al tiuj trovitaj en serĉiloj kaj retkomercaj retejoj. 

Estas kvar ĉefaj aliroj al profunda lernado:

• Kontrolita lernado (etikeditaj datumoj).
• Semi-kontrolita lernado (duonetikeditaj datumaroj).
• Nekontrolita lernado (neniuj etikedoj necesas).
• Plifortiga lernado (algoritmoj interagas kun la medio, ne nur la specimenaj datumoj).

En ĉi tiuj kvar aliroj, profunda lernado utiligas neŭralajn retojn sur pluraj niveloj por ripete lerni de datenoj, kio estas utila dum serĉado de ŝablonoj en nestrukturitaj informoj. 

La neŭralaj retoj en profunda lernado imitas kiel la homa cerbo estas strukturita, kun diversaj neŭronoj kaj nodoj ligantaj kaj dividante informojn. En profunda lernado, ju pli kompleksa la problemo, des pli kaŝitaj tavoloj estos en la modelo. Ĉi tiu formo de ML povas ĉerpi altnivelajn funkciojn el grandaj kvantoj da krudaj datumoj (grandaj datumoj). 

DL povas helpi en situacioj kie la problemo estas tro kompleksa por homa rezonado (ekz., sentanalizo, kalkulado de retpaĝaj rangoj) aŭ problemoj kiuj postulas detalajn solvojn (ekz., personigo, biometriko). 

Disrompa efiko

Profunda lernado estas potenca ilo por organizoj kiuj deziras uzi datumojn por fari pli informitajn decidojn. Ekzemple, neŭralaj retoj povas plibonigi diagnozojn en sanservo studante ampleksajn datumbazojn de ekzistantaj malsanoj kaj iliaj traktadoj, plibonigante paciencan prizorgadon kaj rezultojn. Aliaj entreprenaj aplikoj inkluzivas komputilan vizion, lingvajn tradukojn, optikan signorekonon kaj konversaciajn uzantinterfacojn (UI) kiel babilbots kaj virtualaj asistantoj.

La ĝeneraligita adopto de cifereca transformo kaj nuba migrado de organizoj prezentas novajn cibersekurecajn defiojn, kie DL-teknologioj povas ludi decidan rolon por identigi kaj mildigi eblajn minacojn. Ĉar entreprenoj ĉiam pli adoptas multnubajn kaj hibridajn strategiojn por atingi siajn ciferecajn celojn, la komplekseco de IT-bienoj, ampleksante la kolektivajn informteknologiajn aktivaĵojn de organizoj aŭ individuoj, signife pligrandiĝis. Ĉi tiu kreskanta komplekseco postulas altnivelajn solvojn por efike administri, sekurigi kaj optimumigi ĉi tiujn diversajn kaj malsimplajn IT-mediojn.

La kresko de IT-bienoj kaj daŭra organiza evoluo disponigas la lertecon kaj kostefikecon necesan por resti konkurenciva sed ankaŭ krei pli malfacilan backend por administri kaj protekti efike. DL povas helpi identigi eksternormajn aŭ nekonstantajn ŝablonojn, kiuj povas esti signo de pirataj provoj. Ĉi tiu funkcio povas protekti kritikajn infrastrukturojn kontraŭ infiltriĝo.

Implikoj de profunda lernado

Pli larĝaj implicoj de DL povas inkludi: 

• Aŭtonomaj veturiloj uzante profundan lernadon por pli bone respondi al mediaj kondiĉoj, plibonigi precizecon, sekurecon kaj efikecon.
• Etikaj debatoj pri kiel biometrikaj datumoj (ekz. vizaĝaj trajtoj, okulstrukturoj, DNA, fingrospuraj ŝablonoj) estas kolektitaj kaj stokitaj de Big Tech.
• Naturaj interagoj inter homoj kaj maŝinoj pliboniĝantaj (ekz., uzante inteligentajn aparatojn kaj porteblajn).
• Cibersekurecaj kompanioj uzante profundan lernadon por identigi malfortajn punktojn en IT-infrastrukturoj.
• Firmaoj aplikantaj ampleksan gamon de prognozaj analizoj por plibonigi produktojn kaj servojn kaj oferti hiper-adaptitajn solvojn al klientoj.
• Registaroj traktantaj publikajn datumbazojn por optimumigi publikservan liveron, precipe inter municipaj jurisdikcioj.

Konsiderindaj demandoj

• Kiel alie profunda lernado povas helpi kompaniojn kaj registarojn agi proaktive al malsamaj situacioj?
• Kio estas la aliaj eblaj riskoj aŭ avantaĝoj de uzado de profunda lernado?