Mély tanulás: A gépi tanulás több rétegében

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresigh
• 9. szeptember 2022.

Insight összefoglaló

A mély tanulás (DL), a gépi tanulás (ML) egy fajtája, az emberi agy működéséhez hasonló módon fejleszti a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásokat azáltal, hogy az adatokból tanul. Különféle területeken használható, az autonóm járművek fejlesztésétől és az egészségügyi diagnózisoktól a chatbotok működtetéséig és a kiberbiztonsági intézkedések javításáig. A technológia összetett feladatok kezelésére, hatalmas adathalmazok elemzésére és megalapozott előrejelzésekre való képessége formálja az iparágakat, és etikai vitákat szül, különösen az adathasználat és a magánélet tekintetében.

Mély tanulási kontextus

A mély tanulás az ML egyik formája, amely számos AI-alkalmazás alapja. A DL közvetlenül képből, szövegből vagy hangból segíthet az osztályozási feladatokban. Adatelemzést és eszközinterfészeket végezhet, segítséget nyújthat az autonóm robotokhoz és önvezető autókhoz, valamint tudományos kutatásokat hajthat végre. A DL segíthet a minták és trendek azonosításában, valamint pontosabb előrejelzések készítésében. Ez a technológia olyan technológiai eszközökkel is kapcsolódhat, mint az okostelefonok és a tárgyak internete (IoT) eszközök. 

A DL mesterséges neurális hálózatokat használ a természetes nyelvi feldolgozáshoz (NLP) vagy a számítógépes látás- és beszédfelismeréshez hasonló feladatokhoz. A neurális hálózatok a keresőmotorokban és az e-kereskedelmi webhelyeken találhatóakhoz hasonló tartalmi ajánlásokat is nyújthatnak. 

A mély tanulásnak négy fő megközelítése van:

• Felügyelt tanulás (címkézett adatok).
• Félig felügyelt tanulás (félig címkézett adatkészletek).
• Felügyelet nélküli tanulás (nincs szükség címkékre).
• Megerősítő tanulás (az algoritmusok kölcsönhatásba lépnek a környezettel, nem csak a mintaadatokkal).

Ebben a négy megközelítésben a mély tanulás több szinten neurális hálózatokat alkalmaz, hogy iteratív módon tanuljanak az adatokból, ami előnyös a strukturálatlan információk mintáinak keresésekor. 

A mély tanulásban a neurális hálózatok utánozzák az emberi agy felépítését, különféle neuronokkal és csomópontokkal, amelyek összekapcsolják és megosztják az információkat. A mély tanulásban minél összetettebb a probléma, annál több rejtett réteg lesz a modellben. Az ML ezen formája magas szintű szolgáltatásokat tud kinyerni nagy mennyiségű nyers adatból (big data). 

A DL segítséget nyújthat olyan helyzetekben, amikor a probléma túlságosan összetett az emberi érveléshez (pl. hangulatelemzés, weboldalak rangsorának kiszámítása), vagy olyan kérdésekben, amelyek részletes megoldást igényelnek (pl. személyre szabás, biometrikus adatok). 

Bomlasztó hatás

A mélytanulás hatékony eszköz azoknak a szervezeteknek, amelyek az adatok felhasználásával megalapozottabb döntéseket kívánnak hozni. Például a neurális hálózatok javíthatják a diagnózist az egészségügyben a meglévő betegségek és kezeléseik kiterjedt adatbázisainak tanulmányozásával, javítva a betegellátás kezelését és az eredményeket. Egyéb vállalati alkalmazások közé tartozik a számítógépes látás, a nyelvi fordítások, az optikai karakterfelismerés és a társalgási felhasználói felületek (UI), például a chatbotok és a virtuális asszisztensek.

A digitális átalakulás és a felhőalapú migráció szervezetek általi széles körű elterjedése új kiberbiztonsági kihívásokat jelent, ahol a DL-technológiák döntő szerepet játszhatnak a potenciális fenyegetések azonosításában és mérséklésében. Ahogy a vállalkozások egyre gyakrabban alkalmaznak többfelhős és hibrid stratégiákat digitális céljaik elérése érdekében, az IT-területek összetettsége, amely magában foglalja a szervezetek vagy magánszemélyek kollektív információs technológiai eszközeit, jelentősen megnőtt. Ez az egyre növekvő összetettség fejlett megoldásokat igényel e sokrétű és bonyolult IT-környezet hatékony kezeléséhez, biztosításához és optimalizálásához.

Az IT-területek növekedése és a folyamatos szervezetfejlesztés biztosítja a versenyképesség megőrzéséhez szükséges agilitást és költséghatékonyságot, de egyúttal nehezebben kezelhető és hatékonyan védhető hátteret is teremt. A DL segíthet a rendellenes vagy szabálytalan minták azonosításában, amelyek a feltörési kísérletek jelei lehetnek. Ez a funkció megvédheti a kritikus infrastruktúrákat a behatolástól.

A mély tanulás következményei

A DL tágabb vonatkozásai a következők lehetnek: 

• Az autonóm járművek mély tanulást alkalmaznak, hogy jobban reagáljanak a környezeti feltételekre, javítsák a pontosságot, a biztonságot és a hatékonyságot.
• Etikai viták arról, hogy a Big Tech hogyan gyűjti és tárolja a biometrikus adatokat (pl. arcvonások, szemszerkezetek, DNS, ujjlenyomat-minták).
• Az emberek és a gépek közötti természetes interakciók javulása (pl. okoseszközök és hordható eszközök használata).
• A kiberbiztonsági vállalatok mély tanulást alkalmaznak az IT infrastruktúrák gyenge pontjainak azonosítására.
• A prediktív analitika széles skáláját alkalmazó vállalatok termékeik és szolgáltatások fejlesztésére, valamint túlzottan testreszabott megoldások kínálására az ügyfelek számára.
• A nyilvános adatbázisokat feldolgozó kormányok a közszolgáltatások optimalizálása érdekében, különösen az önkormányzati joghatóságok körében.

Megfontolandó kérdések

• Hogyan segíthet még a mély tanulás a vállalatoknak és a kormányoknak abban, hogy proaktívan lépjenek fel a különböző helyzetekben?
• Melyek a mély tanulás használatának további lehetséges kockázatai vagy előnyei?