Sügav õpe: masinõppe mitu kihti

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresigh
• September 9, 2022

Ülevaate kokkuvõte

Süvaõpe (DL), masinõppe tüüp, täiustab tehisintellekti (AI) rakendusi, õppides andmetest inimese ajufunktsiooniga sarnasel viisil. Seda kasutatakse erinevates valdkondades, alates autonoomsete sõidukite täiustamisest ja tervishoiudiagnoosidest kuni vestlusrobotite toitamiseni ja küberturvalisuse meetmete täiustamiseni. Tehnoloogia võime lahendada keerulisi ülesandeid, analüüsida suuri andmekogumeid ja teha teadlikke ennustusi kujundab tööstusi ja tõstatab eetilisi arutelusid, eriti andmete kasutamise ja privaatsuse üle.

Sügav õppimise kontekst

Süvaõpe on ML-i vorm, mis on paljude tehisintellekti rakenduste aluseks. DL saab abistada klassifitseerimistoimingutega otse piltide, teksti või heli põhjal. See võib läbi viia andmeanalüüsi ja seadmete liidestamist, abistada autonoomsete robotite ja isejuhtivate autodega ning viia läbi teadusuuringuid. DL võib aidata tuvastada mustreid ja suundumusi ning koostada täpsemaid prognoose. See tehnoloogia võib liidestada ka tehnoloogiliste seadmetega, nagu nutitelefonid ja asjade Interneti (IoT) seadmed. 

DL kasutab tehisnärvivõrke, et aidata täita ülesandeid, mis on sarnased loomuliku keele töötlemise (NLP) või arvutinägemise ja kõnetuvastusega. Närvivõrgud võivad samuti pakkuda sisusoovitusi, mis on sarnased otsingumootorites ja e-kaubanduse saitidel leiduvatele. 

Sügaval õppimisel on neli peamist lähenemisviisi:

• Juhendatud õpe (märgistatud andmed).
• Pooljuhitud õpe (poolmärgistatud andmekogumid).
• Õppimine juhendamata (silte pole vaja).
• Õppimise tugevdamine (algoritmid suhtlevad keskkonnaga, mitte ainult näidisandmetega).

Nendes neljas lähenemisviisis kasutab süvaõpe närvivõrke mitmel tasandil, et iteratiivselt andmetest õppida, mis on kasulik struktureerimata teabe mustrite otsimisel. 

Süvaõppe närvivõrgud jäljendavad inimese aju struktuuri, kusjuures erinevad neuronid ja sõlmed ühendavad ja jagavad teavet. Süvaõppe puhul on seda keerulisem probleem, seda rohkem on mudelis peidetud kihte. See ML-i vorm suudab eraldada kõrgetasemelisi funktsioone suurtest algandmetest (suurandmetest). 

DL võib aidata olukordades, kus probleem on inimliku arutluskäigu jaoks liiga keeruline (nt sentimentide analüüs, veebilehtede järjestuste arvutamine) või probleemide korral, mis nõuavad üksikasjalikke lahendusi (nt isikupärastamine, biomeetria). 

Häiriv mõju

Süvaõpe on võimas tööriist organisatsioonidele, kes soovivad kasutada andmeid teadlikumate otsuste tegemiseks. Näiteks võivad närvivõrgud parandada diagnoose tervishoius, uurides ulatuslikke andmebaase olemasolevate haiguste ja nende ravimeetodite kohta, parandades patsientide ravi juhtimist ja tulemusi. Muud ettevõtterakendused hõlmavad arvutinägemist, keele tõlkeid, optilist märgituvastust ja vestluskasutajaliideseid (UI), nagu vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid.

Digitaalse ümberkujundamise ja pilve migratsiooni laialdane kasutuselevõtt organisatsioonide poolt esitab uusi küberturvalisuse väljakutseid, kus DL-tehnoloogiad võivad mängida olulist rolli võimalike ohtude tuvastamisel ja leevendamisel. Kuna ettevõtted kasutavad oma digitaalsete eesmärkide saavutamiseks üha enam mitme pilve- ja hübriidstrateegiaid, on IT-alade keerukus, mis hõlmab organisatsioonide või üksikisikute kollektiivseid infotehnoloogiavarasid, oluliselt suurenenud. See kasvav keerukus nõuab täiustatud lahendusi nende mitmekesiste ja keerukate IT-keskkondade tõhusaks haldamiseks, kaitsmiseks ja optimeerimiseks.

IT-alade kasv ja jätkuv organisatsiooni areng tagavad konkurentsis püsimiseks vajaliku paindlikkuse ja kuluefektiivsuse, kuid loovad ka keerulisema taustasüsteemi, mida tõhusalt hallata ja kaitsta. DL võib aidata tuvastada ebanormaalseid või korrapäratuid mustreid, mis võivad olla häkkimiskatsete tunnuseks. See funktsioon võib kaitsta kriitilisi infrastruktuure sissetungimise eest.

Süvaõppe tagajärjed

DL-i laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Autonoomsed sõidukid, mis kasutavad süvaõpet, et paremini reageerida keskkonnatingimustele, parandada täpsust, ohutust ja tõhusust.
• Eetilised arutelud selle üle, kuidas Big Tech kogub ja salvestab biomeetrilisi andmeid (nt näoomadused, silmade struktuurid, DNA, sõrmejälgede mustrid).
• Paraneb loomulik interaktsioon inimeste ja masinate vahel (nt nutiseadmete ja kantavate seadmete kasutamine).
• Küberturvalisuse ettevõtted kasutavad IT-infrastruktuuride nõrkade kohtade tuvastamiseks süvaõpet.
• Ettevõtted, kes kasutavad laia valikut ennustavat analüütikat, et täiustada tooteid ja teenuseid ning pakkuda klientidele kohandatud lahendusi.
• Valitsused töötlevad avalikke andmebaase, et optimeerida avalike teenuste osutamist, eriti kohalikes jurisdiktsioonides.

Küsimused, mida kaaluda

• Kuidas muidu saab süvaõpe aidata ettevõtetel ja valitsustel erinevates olukordades ennetavalt tegutseda?
• Millised on süvaõppe kasutamise muud võimalikud riskid või eelised?