یادگیری عمیق: چندین لایه عمیق از یادگیری ماشین

• نویسنده:
• نام نویسنده

  Quantumrun Foresigh
• سپتامبر 9، 2022

خلاصه بینش

یادگیری عمیق (DL)، نوعی از یادگیری ماشینی (ML)، برنامه های هوش مصنوعی (AI) را با یادگیری از داده ها به روش هایی مشابه عملکرد مغز انسان افزایش می دهد. در زمینه‌های مختلف، از افزایش وسایل نقلیه خودران و تشخیص‌های مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا تقویت ربات‌های گفتگو و بهبود اقدامات امنیت سایبری، کاربرد پیدا می‌کند. توانایی این فناوری برای رسیدگی به وظایف پیچیده، تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های گسترده و پیش‌بینی‌های آگاهانه، صنایع را شکل می‌دهد و بحث‌های اخلاقی را به‌ویژه در مورد استفاده از داده‌ها و حفظ حریم خصوصی بالا می‌برد.

زمینه یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شکلی از ML است که اساس بسیاری از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی است. DL می تواند به وظایف طبقه بندی مستقیماً از تصاویر، متن یا صدا کمک کند. این می تواند تجزیه و تحلیل داده ها و رابط دستگاه را انجام دهد، به ربات های خودران و ماشین های خودران کمک کند و کاوش های علمی را انجام دهد. DL می تواند به شناسایی الگوها و روندها و ایجاد پیش بینی های دقیق تری کمک کند. این فناوری همچنین می‌تواند با دستگاه‌های فناوری مانند تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) ارتباط برقرار کند. 

DL از شبکه های عصبی مصنوعی برای کمک به کارهایی مشابه پردازش زبان طبیعی (NLP) یا بینایی کامپیوتری و تشخیص گفتار استفاده می کند. شبکه های عصبی همچنین ممکن است توصیه های محتوایی مشابه آنچه در موتورهای جستجو و سایت های تجارت الکترونیک یافت می شود ارائه دهند. 

چهار رویکرد اصلی برای یادگیری عمیق وجود دارد:

• یادگیری تحت نظارت (داده های دارای برچسب).
• یادگیری نیمه نظارتی (مجموعه داده های نیمه برچسب دار).
• یادگیری بدون نظارت (بدون نیاز به برچسب).
• یادگیری تقویتی (الگوریتم ها با محیط تعامل دارند، نه فقط داده های نمونه).

در این چهار رویکرد، یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی در سطوح مختلف برای یادگیری مکرر از داده‌ها استفاده می‌کند، که هنگام جستجوی الگوها در اطلاعات بدون ساختار مفید است. 

شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق، ساختار مغز انسان را تقلید می‌کنند، با نورون‌ها و گره‌های مختلف که اطلاعات را به هم متصل می‌کنند و به اشتراک می‌گذارند. در یادگیری عمیق، هر چه مسئله پیچیده تر باشد، لایه های پنهان بیشتری در مدل وجود خواهد داشت. این شکل از ML می تواند ویژگی های سطح بالا را از مقادیر زیادی داده خام (داده های بزرگ) استخراج کند. 

DL ممکن است در موقعیت‌هایی که مشکل برای استدلال انسانی بسیار پیچیده است (مانند تجزیه و تحلیل احساسات، محاسبه رتبه‌های صفحه وب) یا مسائلی که نیاز به راه‌حل‌های دقیق دارند (مانند شخصی‌سازی، بیومتریک) کمک کند. 

تاثیر مخرب

یادگیری عمیق ابزاری قدرتمند برای سازمان هایی است که مایلند از داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه تر استفاده کنند. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی می‌توانند با مطالعه پایگاه‌های اطلاعاتی گسترده بیماری‌های موجود و درمان‌های آنها، بهبود مدیریت مراقبت از بیمار و نتایج، تشخیص‌ها را در مراقبت‌های بهداشتی بهبود بخشند. سایر برنامه های کاربردی سازمانی شامل بینایی کامپیوتر، ترجمه زبان، تشخیص نوری کاراکتر و رابط های کاربر مکالمه (UI) مانند چت بات ها و دستیاران مجازی است.

پذیرش گسترده تحول دیجیتال و مهاجرت ابری توسط سازمان‌ها، چالش‌های امنیت سایبری جدیدی را ارائه می‌کند که در آن فناوری‌های DL می‌توانند نقش مهمی در شناسایی و کاهش تهدیدات بالقوه ایفا کنند. همانطور که کسب و کارها به طور فزاینده ای استراتژی های چند ابری و ترکیبی را برای دستیابی به اهداف دیجیتال خود اتخاذ می کنند، پیچیدگی املاک فناوری اطلاعات، که دارایی های فناوری اطلاعات جمعی سازمان ها یا افراد را در بر می گیرد، به طور قابل توجهی افزایش یافته است. این پیچیدگی فزاینده نیازمند راه‌حل‌های پیشرفته برای مدیریت، ایمن و بهینه‌سازی این محیط‌های متنوع و پیچیده فناوری اطلاعات است.

رشد املاک فناوری اطلاعات و توسعه سازمانی مستمر، چابکی و مقرون به صرفه بودن مورد نیاز برای رقابتی ماندن را فراهم می‌کند، اما همچنین پشتوانه دشوارتری را برای مدیریت و محافظت مؤثر ایجاد می‌کند. DL می تواند در شناسایی الگوهای غیرعادی یا نامنظم که ممکن است نشانه ای از تلاش برای هک باشد کمک کند. این ویژگی می تواند زیرساخت های حیاتی را از نفوذ محافظت کند.

مفاهیم یادگیری عمیق

پیامدهای گسترده تر DL ممکن است شامل موارد زیر باشد: 

• وسایل نقلیه خودران با استفاده از یادگیری عمیق برای پاسخگویی بهتر به شرایط محیطی، بهبود دقت، ایمنی و کارایی.
• بحث‌های اخلاقی در مورد نحوه جمع‌آوری و ذخیره داده‌های بیومتریک (به عنوان مثال، ویژگی‌های چهره، ساختار چشم، DNA، الگوهای اثر انگشت) توسط Big Tech.
• فعل و انفعالات طبیعی بین انسان و ماشین در حال بهبود (به عنوان مثال، استفاده از دستگاه های هوشمند و پوشیدنی).
• شرکت های امنیت سایبری از یادگیری عمیق برای شناسایی نقاط ضعف زیرساخت های فناوری اطلاعات استفاده می کنند.
• شرکت‌هایی که طیف گسترده‌ای از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای بهبود محصولات و خدمات به کار می‌گیرند و راه‌حل‌های بسیار سفارشی‌سازی شده را به مشتریان ارائه می‌دهند.
• دولت ها پایگاه های داده عمومی را برای بهینه سازی ارائه خدمات عمومی، به ویژه در میان حوزه های قضایی شهرداری، پردازش می کنند.

سوالاتی که باید در نظر گرفته شود

• چگونه یادگیری عمیق می تواند به شرکت ها و دولت ها کمک کند تا در موقعیت های مختلف به طور فعال عمل کنند؟
• سایر خطرات یا مزایای بالقوه استفاده از یادگیری عمیق چیست؟