Duboko učenje: Nekoliko slojeva dubokog strojnog učenja

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresigh
• Rujna 9, 2022

Sažetak uvida

Duboko učenje (DL), vrsta strojnog učenja (ML), poboljšava aplikacije umjetne inteligencije (AI) učenjem iz podataka na načine slične funkcioniranju ljudskog mozga. Nalazi primjenu u raznim područjima, od poboljšanja autonomnih vozila i zdravstvenih dijagnoza do pokretanja chatbota i poboljšanja mjera kibernetičke sigurnosti. Sposobnost tehnologije da se nosi sa složenim zadacima, analizira goleme skupove podataka i daje informirana predviđanja oblikuje industrije i pokreće etičke rasprave, posebno oko upotrebe podataka i privatnosti.

Kontekst dubokog učenja

Duboko učenje je oblik ML-a koji je osnova za mnoge AI aplikacije. DL može pomoći u zadacima klasifikacije izravno iz slika, teksta ili zvuka. Može provoditi analizu podataka i povezivanje uređaja, pomagati s autonomnim robotima i samovozećim automobilima te provoditi znanstvena istraživanja. DL može pomoći u prepoznavanju obrazaca i trendova i proizvesti točnija predviđanja. Ova se tehnologija također može povezati s tehnološkim uređajima, poput pametnih telefona i uređaja Interneta stvari (IoT). 

DL koristi umjetne neuronske mreže za pomoć u zadacima sličnim obradi prirodnog jezika (NLP) ili računalnom vidu i prepoznavanju govora. Neuronske mreže također mogu dati preporuke sadržaja slične onima koje nalazimo u tražilicama i web-mjestima za e-trgovinu. 

Postoje četiri glavna pristupa dubokom učenju:

• Učenje pod nadzorom (označeni podaci).
• Polu-nadzirano učenje (polu-označeni skupovi podataka).
• Učenje bez nadzora (nisu potrebne oznake).
• Učenje s pojačanjem (algoritmi stupaju u interakciju s okolinom, ne samo s uzorcima podataka).

U ova četiri pristupa, duboko učenje koristi neuronske mreže na nekoliko razina za iterativno učenje iz podataka, što je korisno kada se traže uzorci u nestrukturiranim informacijama. 

Neuronske mreže u dubokom učenju oponašaju kako je strukturiran ljudski mozak, s različitim neuronima i čvorovima koji se povezuju i dijele informacije. U dubokom učenju, što je problem složeniji, to će biti više skrivenih slojeva u modelu. Ovaj oblik ML-a može izdvojiti značajke visoke razine iz velikih količina neobrađenih podataka (veliki podaci). 

DL može pomoći u situacijama kada je problem previše složen za ljudsko razmišljanje (npr. analiza osjećaja, izračunavanje ranga web stranica) ili problemima koji zahtijevaju detaljna rješenja (npr. personalizacija, biometrija). 

Razarajući učinak

Duboko učenje moćan je alat za organizacije koje žele koristiti podatke za donošenje utemeljenijih odluka. Na primjer, neuronske mreže mogu poboljšati dijagnoze u zdravstvu proučavanjem opsežnih baza podataka o postojećim bolestima i njihovim tretmanima, poboljšavajući upravljanje brigom za pacijente i rezultate. Druge poslovne aplikacije uključuju računalni vid, jezične prijevode, optičko prepoznavanje znakova i konverzacijska korisnička sučelja (UI) poput chatbota i virtualnih pomoćnika.

Rašireno prihvaćanje digitalne transformacije i migracije u oblak od strane organizacija predstavlja nove izazove kibernetičke sigurnosti, gdje DL tehnologije mogu igrati ključnu ulogu u prepoznavanju i ublažavanju potencijalnih prijetnji. Kako poduzeća sve više usvajaju multi-cloud i hibridne strategije za postizanje svojih digitalnih ciljeva, složenost IT posjeda, koji obuhvaćaju zajedničku informacijsku tehnološku imovinu organizacija ili pojedinaca, značajno je eskalirala. Ova rastuća složenost zahtijeva napredna rješenja za učinkovito upravljanje, osiguranje i optimizaciju ovih raznolikih i zamršenih IT okruženja.

Rast IT posjeda i kontinuirani organizacijski razvoj osiguravaju agilnost i troškovnu učinkovitost potrebne za ostanak konkurentan, ali također stvaraju pozadinu koja je teža za učinkovito upravljanje i zaštitu. DL može pomoći u prepoznavanju abnormalnih ili nestalnih obrazaca koji mogu biti znak pokušaja hakiranja. Ova značajka može zaštititi kritične infrastrukture od infiltracije.

Implikacije dubokog učenja

Šire implikacije DL-a mogu uključivati: 

• Autonomna vozila koja koriste duboko učenje kako bi bolje odgovorila na uvjete okoline, poboljšala točnost, sigurnost i učinkovitost.
• Etičke rasprave o tome kako Big Tech prikuplja i pohranjuje biometrijske podatke (npr. crte lica, strukture očiju, DNK, uzorke otisaka prstiju).
• Poboljšanje prirodnih interakcija između ljudi i strojeva (npr. korištenje pametnih uređaja i nosivih uređaja).
• Tvrtke koje se bave kibernetičkom sigurnošću koriste duboko učenje za prepoznavanje slabih točaka u IT infrastrukturi.
• Tvrtke koje primjenjuju širok raspon prediktivne analitike za poboljšanje proizvoda i usluga te nude hiper-prilagođena rješenja klijentima.
• Vlade obrađuju javne baze podataka kako bi optimizirale pružanje javnih usluga, posebno među općinskim jurisdikcijama.

Pitanja za razmatranje

• Kako drugačije duboko učenje može pomoći tvrtkama i vladama u proaktivnom djelovanju u različitim situacijama?
• Koji su drugi potencijalni rizici ili prednosti korištenja dubokog učenja?