Syväoppiminen: Useita kerroksia syvältä koneoppimista

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresigh
• Syyskuu 9, 2022

Havainnon yhteenveto

Deep learning (DL), koneoppimisen (ML) tyyppi, tehostaa tekoälyn (AI) sovelluksia oppimalla tiedoista samalla tavalla kuin ihmisen aivotoiminta. Sille löytyy käyttöä useilla aloilla autonomisten ajoneuvojen ja terveydenhuollon diagnoosien tehostamisesta chatbottien tehostamiseen ja kyberturvallisuustoimenpiteiden parantamiseen. Teknologian kyky käsitellä monimutkaisia ​​tehtäviä, analysoida laajoja tietojoukkoja ja tehdä tietoisia ennusteita muokkaa toimialoja ja herättää eettisiä keskusteluja erityisesti tiedonkäytöstä ja yksityisyydestä.

Syvä oppimiskonteksti

Syväoppiminen on ML:n muoto, joka on perusta monille tekoälysovelluksille. DL voi auttaa luokittelutehtävissä suoraan kuvista, tekstistä tai äänestä. Se voi suorittaa data-analytiikkaa ja laiteliitäntöjä, avustaa autonomisten robottien ja itseohjautuvien autojen kanssa sekä suorittaa tieteellistä tutkimusta. DL voi auttaa tunnistamaan malleja ja trendejä ja tuottamaan tarkempia ennusteita. Tämä tekniikka voi myös olla rajapinta teknisten laitteiden, kuten älypuhelimien ja esineiden Internet (IoT) -laitteiden kanssa. 

DL käyttää keinotekoisia hermoverkkoja auttamaan luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) tai tietokonenäön ja puheentunnistuksen kaltaisissa tehtävissä. Neuroverkot voivat myös tarjota sisältösuosituksia, jotka ovat samankaltaisia ​​kuin hakukoneet ja verkkokauppasivustot. 

Syväoppimiseen on neljä pääasiallista lähestymistapaa:

• Ohjattu oppiminen (merkitty data).
• Puoliohjattu oppiminen (puolimerkityt tietojoukot).
• Ohjaamaton oppiminen (ei vaadi tarroja).
• Oppimisen vahvistaminen (algoritmit ovat vuorovaikutuksessa ympäristön, eivät vain näytetietojen kanssa).

Näissä neljässä lähestymistavassa syväoppiminen käyttää hermoverkkoja useilla tasoilla iteratiivisesti oppiakseen datasta, mikä on hyödyllistä, kun etsitään malleja jäsentämättömästä tiedosta. 

Syväoppimisen hermoverkot jäljittelevät ihmisen aivojen rakennetta, jolloin erilaiset neuronit ja solmut yhdistävät ja jakavat tietoa. Syväoppimisessa mitä monimutkaisempi ongelma on, sitä enemmän piilotettuja kerroksia mallissa on. Tämä ML-muoto voi poimia korkean tason ominaisuuksia suurista määristä raakadataa (big data). 

DL voi auttaa tilanteissa, joissa ongelma on liian monimutkainen inhimillisen päättelyn kannalta (esim. tunne-analyysi, verkkosivujen sijoitusten laskeminen) tai ongelmissa, jotka vaativat yksityiskohtaisia ​​ratkaisuja (esim. personointi, biometriset tiedot). 

Häiritsevä vaikutus

Syväoppiminen on tehokas työkalu organisaatioille, jotka haluavat käyttää dataa tietoisempien päätösten tekemiseen. Esimerkiksi neuroverkot voivat parantaa diagnooseja terveydenhuollossa tutkimalla laajoja tietokantoja olemassa olevista sairauksista ja niiden hoidoista, parantamalla potilaiden hoidon hallintaa ja tuloksia. Muita yrityssovelluksia ovat tietokonenäkö, kielen käännökset, optinen merkkien tunnistus ja keskustelukäyttöliittymät (UI), kuten chatbotit ja virtuaaliset avustajat.

Digitaalisen transformaation ja pilvisiirtojen laajalle levinnyt käyttöönotto organisaatioissa asettaa uusia kyberturvallisuushaasteita, joissa DL-teknologioilla voi olla ratkaiseva rooli mahdollisten uhkien tunnistamisessa ja lieventämisessä. Kun yritykset omaksuvat yhä useammin monipilvi- ja hybridistrategioita saavuttaakseen digitaaliset tavoitteensa, IT-tilojen monimutkaisuus, joka kattaa organisaatioiden tai henkilöiden kollektiivisen tietotekniikan, on lisääntynyt merkittävästi. Tämä kasvava monimutkaisuus vaatii edistyneitä ratkaisuja näiden monipuolisten ja monimutkaisten IT-ympäristöjen tehokkaaseen hallintaan, suojaamiseen ja optimointiin.

IT-tilojen kasvu ja jatkuva organisaatiokehitys tarjoavat ketteryyttä ja kustannustehokkuutta, joita tarvitaan kilpailukykyisenä pysymiseen, mutta luovat myös vaikeammin hallittavan ja suojattavan taustajärjestelmän. DL voi auttaa tunnistamaan epänormaalit tai epäsäännölliset kuviot, jotka voivat olla merkki hakkerointiyrityksistä. Tämä ominaisuus voi suojata kriittisiä infrastruktuureja soluttautumiselta.

Syväoppimisen vaikutukset

DL:n laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Autonomiset ajoneuvot, jotka käyttävät syväoppimista vastatakseen paremmin ympäristöolosuhteisiin, parantaakseen tarkkuutta, turvallisuutta ja tehokkuutta.
• Eettiset keskustelut siitä, miten Big Tech kerää ja tallentaa biometrisiä tietoja (esim. kasvojen piirteet, silmien rakenteet, DNA, sormenjälkikuviot).
• Luonnollinen vuorovaikutus ihmisen ja koneiden välillä paranee (esim. älylaitteiden ja puettavien laitteiden käyttö).
• Kyberturvallisuusyritykset käyttävät syväoppimista tunnistaakseen IT-infrastruktuurien heikkoja kohtia.
• Yritykset, jotka käyttävät laajaa valikoimaa ennakoivaa analytiikkaa parantaakseen tuotteita ja palveluita sekä tarjotakseen asiakkailleen räätälöityjä ratkaisuja.
• Hallitukset käsittelevät julkisia tietokantoja julkisten palvelujen tarjoamisen optimoimiseksi, erityisesti kuntien lainkäyttöalueilla.

Pohdittavia kysymyksiä

• Miten syväoppiminen voi muuten auttaa yrityksiä ja hallituksia toimimaan ennakoivasti erilaisissa tilanteissa?
• Mitä muita mahdollisia riskejä tai etuja syväoppimisen käytöstä on?