Djip learen: Ferskate lagen djip fan masine learen

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresigh
• Septimber 9, 2022

Ynsjoch gearfetting

Djip learen (DL), in soarte fan masine learen (ML), ferbettert applikaasjes foar keunstmjittige yntelliginsje (AI) troch te learen fan gegevens op manieren dy't fergelykber binne mei minsklike harsensfunksje. It fynt gebrûk op ferskate fjilden, fan it ferbetterjen fan autonome auto's en diagnoses foar sûnenssoarch oant it oandriuwen fan chatbots en it ferbetterjen fan cyberfeiligensmaatregels. It fermogen fan 'e technology om komplekse taken te behanneljen, grutte datasets te analysearjen en ynformeare foarsizzingen te meitsjen foarmje yndustry en ferheegje etyske debatten, foaral oer gegevensgebrûk en privacy.

Djippe learkontekst

Djip learen is in foarm fan ML dy't de basis is foar in protte AI-applikaasjes. DL kin helpe by klassifikaasjetaken direkt fan ôfbyldings, tekst of lûd. It kin gegevensanalytyk en apparaat ynterfacing útfiere, assistearje mei autonome robots en selsridende auto's, en wittenskiplike ferkenning útfiere. DL kin helpe by it identifisearjen fan patroanen en trends en produsearje krekter foarsizzings. Dizze technology kin ek ynterface mei technologyske apparaten, lykas smartphones en Internet of Things (IoT) apparaten. 

DL brûkt keunstmjittige neurale netwurken om te helpen mei taken dy't fergelykber binne mei natuerlike taalferwurking (NLP) as komputerfisy en spraakherkenning. Neurale netwurken kinne ek oanbefellings foar ynhâld leverje lykas dy fûn yn sykmasjines en e-commerce siden. 

D'r binne fjouwer haadbenaderingen foar djip learen:

• Begeliede learen (labele gegevens).
• Semi-supervised learning (semi-labeled datasets).
• Learje sûnder tafersjoch (gjin labels nedich).
• Fersterking learen (algoritmen ynteraksje mei de omjouwing, net allinnich de stekproef gegevens).

Yn dizze fjouwer oanpakken brûkt djip learen neurale netwurken op ferskate nivo's om iteratyf te learen fan gegevens, wat foardielich is as jo sykje nei patroanen yn net-strukturearre ynformaasje. 

De neuronale netwurken yn djip learen mimike hoe't it minsklik brein is strukturearre, mei ferskate neuroanen en knopen dy't ynformaasje ferbine en diele. Yn djip learen, hoe komplekser it probleem, de mear ferburgen lagen sille der yn it model wêze. Dizze foarm fan ML kin funksjes op hege nivo's ekstrahearje út grutte hoemannichten rûge gegevens (grutte gegevens). 

DL kin helpe yn situaasjes wêr't it probleem te kompleks is foar minsklike redenearring (bygelyks sentimintanalyze, berekkenjen fan websiderangen) of problemen dy't detaillearre oplossingen nedich binne (bgl. personalisaasje, biometry). 

Disruptive ynfloed

Djip learen is in krêftich ark foar organisaasjes dy't gegevens wolle brûke om mear ynformeare besluten te nimmen. Bygelyks, neuronale netwurken kinne diagnoaze ferbetterje yn sûnenssoarch troch wiidweidige databases te studearjen fan besteande sykten en har behannelingen, ferbetterjen fan pasjintesoarchbehear en resultaten. Oare ûndernimmingsapplikaasjes omfetsje komputerfisy, taaloersettingen, optyske karakterherkenning, en konversaasje brûkersynterfaces (UI) lykas chatbots en firtuele assistinten.

De wiidferspraat oannimmen fan digitale transformaasje en wolkmigraasje troch organisaasjes presintearret nije útdagings foar cybersecurity, wêrby't DL-technologyen in krúsjale rol kinne spylje by it identifisearjen en mitigearjen fan potinsjele bedrigingen. As bedriuwen hieltyd mear strategyen foar meardere wolken en hybride oannimme om har digitale doelen te berikken, is de kompleksiteit fan IT-landgoederen, omfiemet de kollektive ynformaasjetechnology-aktiva fan organisaasjes as partikulieren, signifikant eskalearre. Dizze tanimmende kompleksiteit fereasket avansearre oplossingen om dizze ferskate en yngewikkelde IT-omjouwings effisjint te behearjen, te befeiligjen en te optimalisearjen.

De groei fan IT-landgoederen en oanhâldende organisatoaryske ûntwikkeling jouwe de behendigheid en kosten-effektiviteit dy't nedich binne om kompetitive te bliuwen, mar meitsje ek in dreger backend om effektyf te behearjen en te beskermjen. DL kin helpe by it identifisearjen fan abnormale of ûnregelmjittige patroanen dy't in teken wêze kinne fan hackingpogingen. Dizze funksje kin krityske ynfrastruktuer beskermje tsjin ynfiltraasje.

Gefolgen fan djip learen

Widere gefolgen fan DL kinne omfetsje: 

• Autonome auto's dy't djip learen brûke om better te reagearjen op miljeuomstannichheden, krektens, feiligens en effisjinsje te ferbetterjen.
• Etyske debatten oer hoe't biometryske gegevens (bgl. gesichtstrekken, eachstruktueren, DNA, fingerprintpatroanen) wurde sammele en opslein troch Big Tech.
• Natuerlike ynteraksjes tusken minsken en masines ferbetterje (bygelyks mei tûke apparaten en wearables).
• Cybersecurity-bedriuwen brûke djip learen om swakke punten yn IT-ynfrastruktuer te identifisearjen.
• Bedriuwen dy't in breed oanbod fan foarsizzende analytiken tapasse om produkten en tsjinsten te ferbetterjen en hyper-oanpaste oplossingen oan te bieden oan kliïnten.
• Oerheden dy't iepenbiere databases ferwurkje om de levering fan publike tsjinsten te optimalisearjen, benammen ûnder gemeentlike jurisdiksjes.

Fragen om te beskôgje

• Hoe oars kin djip learen bedriuwen en oerheden helpe om proaktyf te hanneljen yn ferskate situaasjes?
• Wat binne de oare potensjele risiko's of foardielen fan it brûken fan djip learen?