Ikaskuntza sakona: ikaskuntza automatikoaren hainbat geruza sakon

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Foresigh
• September 9, 2022

Ikuspegiaren laburpena

Ikaskuntza sakona (DL), ikaskuntza automatikoaren (ML) mota batek, adimen artifizialaren (AI) aplikazioak hobetzen ditu datuetatik giza garunaren funtzioaren antzeko moduan ikasiz. Hainbat esparrutan aurkitzen du erabilera, ibilgailu autonomoak eta osasun-diagnostikoak hobetzen hasi eta txat-botak elikatzen eta zibersegurtasun neurriak hobetzen. Teknologiak zeregin konplexuak kudeatzeko, datu multzo zabalak aztertzeko eta iragarpen informatuak egiteko duen gaitasuna industriak moldatzen ari da eta eztabaida etikoak pizten ari da, batez ere datuen erabileraren eta pribatutasunaren inguruan.

Ikaskuntza sakoneko testuingurua

Deep learning ML-ren forma bat da, AI aplikazio askoren oinarria dena. DL-k sailkapen-zereginetan lagun dezake zuzenean irudietatik, testuetatik edo soinuetatik. Datuen analisia eta gailuen interfazea egin dezake, robot autonomoekin eta auto gidatzen duten autoekin lagundu eta esplorazio zientifikoa egin dezake. DL ereduak eta joerak identifikatzen eta iragarpen zehatzagoak egiten lagun dezake. Teknologia honek gailu teknologikoekin ere interfaze egin dezake, hala nola, telefono adimendunekin eta Gauzen Interneteko (IoT) gailuekin. 

DL-k neurona-sare artifizialak erabiltzen ditu hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) edo ordenagailu bidezko ikusmenaren eta hizketa-ezagutzaren antzeko zereginetan laguntzeko. Sare neuronalek bilatzaileetan eta merkataritza elektronikoko guneetan aurkitzen diren edukien gomendioak ere eman ditzakete. 

Ikaskuntza sakonerako lau ikuspegi nagusi daude:

• Ikaskuntza gainbegiratua (etiketatutako datuak).
• Ikaskuntza erdi-gainbegiratua (erdi etiketatutako datu multzoak).
• Gainbegiratu gabeko ikaskuntza (ez da etiketarik behar).
• Indartze ikaskuntza (algoritmoek ingurunearekin elkarreragiten dute, ez lagin-datuekin bakarrik).

Lau ikuspegi hauetan, ikaskuntza sakonak sare neuronalak hainbat mailatan erabiltzen ditu datuetatik modu iteratiboan ikasteko, eta hori onuragarria da egituratu gabeko informazioan ereduak bilatzeko. 

Ikaskuntza sakoneko neurona-sareek giza garuna nola egituratzen den imitatzen dute, eta hainbat neurona eta nodo informazioa konektatzen eta partekatzen dute. Ikaskuntza sakonean, arazoa zenbat eta konplexuagoa izan, orduan eta ezkutuko geruza gehiago egongo dira ereduan. ML forma honek goi-mailako ezaugarriak atera ditzake datu gordina kopuru handietatik (datu handiak). 

DL-k arazoa giza arrazoibiderako konplexuegia den egoeretan lagun dezake (adibidez, sentimenduen analisia, web orrialdeen sailkapenak kalkulatzea) edo irtenbide zehatzak behar dituzten arazoetan (adibidez, pertsonalizazioa, biometria). 

Eragin disruptiboa

Deep learning tresna indartsua da datuak erabakiak informatuagoak hartzeko erabili nahi dituzten erakundeentzat. Esaterako, neurona-sareek osasungintzako diagnostikoak hobe ditzakete, dauden gaixotasunen eta haien tratamenduen datu-base zabalak aztertuz, pazienteen arretaren kudeaketa eta emaitzak hobetuz. Beste enpresa-aplikazio batzuk ordenagailu bidezko ikusmena, hizkuntza-itzulpenak, karaktereen ezagupen optikoa eta elkarrizketa-erabiltzaile-interfazeak (UI) dira, esaterako, txat-botak eta laguntzaile birtualak.

Erakundeek eraldaketa digitala eta hodeiko migrazioa oso hedatuta hartzeak zibersegurtasun erronka berriak aurkezten ditu, non DL teknologiek eginkizun erabakigarria izan dezaketen mehatxuak identifikatu eta arintzeko. Enpresek gero eta gehiago hartzen dituzten hodei anitzeko estrategiak eta hibridoak beren helburu digitalak lortzeko, IT estazioen konplexutasuna, erakundeen edo pertsonen informazio teknologikoen aktibo kolektiboak barne hartuta, nabarmen areagotu da. Gero eta handiagoa den konplexutasun honek irtenbide aurreratuak behar ditu IT ingurune anitz eta korapilatsu hauek modu eraginkorrean kudeatzeko, ziurtatzeko eta optimizatzeko.

IT estamentuen hazkundeak eta antolakuntzaren etengabeko garapenak lehiakorra izaten jarraitzeko beharrezkoak diren arintasuna eta kostu-eraginkortasuna eskaintzen ditu, baina modu eraginkorrean kudeatzeko eta babesteko backend zailagoa ere sortzen dute. DL-k hacking saiakeren seinale izan daitezkeen eredu anormalak edo irregularrak identifikatzen lagun dezake. Ezaugarri honek azpiegitura kritikoak infiltratu ez daitezen babes ditzake.

Ikaskuntza sakonaren ondorioak

DLren ondorio zabalagoak izan daitezke: 

• Ibilgailu autonomoak ikaskuntza sakona erabiltzen dute ingurumen-baldintzei hobeto erantzuteko, zehaztasuna, segurtasuna eta eraginkortasuna hobetzeko.
• Big Tech-ek datu biometrikoak (adibidez, aurpegiko ezaugarriak, begien egiturak, DNA, hatz-marken ereduak) nola biltzen eta gordetzen dituen eztabaida etikoak.
• Gizakien eta makinen arteko interakzio naturalak hobetzen ari dira (adibidez, gailu adimendunak eta eramangarriak erabiliz).
• Zibersegurtasun-enpresek ikaskuntza sakona erabiltzen dute IT azpiegituretako puntu ahulak identifikatzeko.
• Produktu eta zerbitzuak hobetzeko eta bezeroei irtenbide hiperpertsonalizatuak eskaintzeko analisi iragarle sorta zabala aplikatzen duten enpresak.
• Gobernuek datu-base publikoak prozesatzen dituzte zerbitzu publikoen eskaintza optimizatzeko, batez ere udal jurisdikzioen artean.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Bestela, nola lagun diezaieke deep learning enpresei eta gobernuei egoera ezberdinei proaktiboki jarduten?
• Zeintzuk dira ikaskuntza sakona erabiltzearen beste arrisku edo onura potentzialak?