Խորը ուսուցում. մեքենայական ուսուցման մի քանի շերտեր

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Foresigh
• Սեպտեմբեր 9, 2022

Insight ամփոփում

Խորը ուսուցումը (DL), մեքենայական ուսուցման մի տեսակ (ML), բարելավում է արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) հավելվածները՝ սովորելով տվյալներից մարդու ուղեղի աշխատանքին նման եղանակներով: Այն օգտագործում է տարբեր ոլորտներում՝ սկսած ինքնավար մեքենաների և առողջապահական ախտորոշումների բարելավումից մինչև չաթ-բոտերի հզորացում և կիբերանվտանգության միջոցառումների բարելավում: Տեխնոլոգիայի կարողությունը՝ լուծելու բարդ առաջադրանքներ, վերլուծել հսկայական տվյալների հավաքածուներ և տեղեկացված կանխատեսումներ անել, ձևավորում է արդյունաբերությունը և բարձրացնում էթիկական բանավեճեր, հատկապես տվյալների օգտագործման և գաղտնիության շուրջ:

Խորը ուսուցման համատեքստ

Խորը ուսուցումը ML-ի մի ձև է, որը հիմք է հանդիսանում բազմաթիվ AI հավելվածների համար: DL-ը կարող է օգնել դասակարգման առաջադրանքներին անմիջապես պատկերներից, տեքստից կամ ձայնից: Այն կարող է իրականացնել տվյալների վերլուծություն և սարքերի ինտերֆեյս, օգնել ինքնավար ռոբոտներին և ինքնակառավարվող մեքենաներին և կատարել գիտական ​​հետազոտություն: DL-ը կարող է օգնել բացահայտել օրինաչափություններն ու միտումները և արտադրել ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ: Այս տեխնոլոգիան կարող է նաև ինտերֆեյս ունենալ տեխնոլոգիական սարքերի հետ, ինչպիսիք են սմարթֆոնները և իրերի ինտերնետը (IoT): 

DL-ն օգտագործում է արհեստական ​​նեյրոնային ցանցեր՝ աջակցելու բնական լեզվի մշակմանը (NLP) կամ համակարգչային տեսողության և խոսքի ճանաչմանը նման խնդիրներին: Նյարդային ցանցերը կարող են նաև տրամադրել բովանդակության առաջարկներ, որոնք նման են որոնման համակարգերում և էլեկտրոնային առևտրի կայքերին: 

Խորը ուսուցման չորս հիմնական մոտեցում կա.

• Վերահսկվող ուսուցում (պիտակավորված տվյալներ):
• Կիսավերահսկվող ուսուցում (կիսապիտակավորված տվյալների հավաքածուներ):
• Չվերահսկվող ուսուցում (պիտակներ չեն պահանջվում):
• Ամրապնդման ուսուցում (ալգորիթմները փոխազդում են շրջակա միջավայրի հետ, ոչ միայն նմուշի տվյալների):

Այս չորս մոտեցումներում խորը ուսուցումը մի քանի մակարդակներում օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր՝ կրկնվող տվյալներից սովորելու համար, ինչը օգտակար է չկառուցված տեղեկատվության մեջ օրինաչափություններ փնտրելիս: 

Խորը ուսուցման նեյրոնային ցանցերը նմանակում են մարդու ուղեղի կառուցվածքին՝ տարբեր նեյրոններով և հանգույցներով, որոնք կապում և փոխանակում են տեղեկատվություն: Խորը ուսուցման դեպքում որքան բարդ է խնդիրը, այնքան ավելի շատ թաքնված շերտեր կլինեն մոդելում: ML-ի այս ձևը կարող է հանել բարձր մակարդակի առանձնահատկություններ մեծ քանակությամբ չմշակված տվյալներից (մեծ տվյալներ): 

DL-ը կարող է օգնել այնպիսի իրավիճակներում, երբ խնդիրը չափազանց բարդ է մարդկային դատողությունների համար (օրինակ՝ տրամադրությունների վերլուծություն, վեբ էջի վարկանիշների հաշվարկ) կամ այնպիսի հարցերի, որոնք պահանջում են մանրամասն լուծումներ (օրինակ՝ անհատականացում, կենսաչափություն): 

Խանգարող ազդեցություն

Խորը ուսուցումը հզոր գործիք է այն կազմակերպությունների համար, որոնք ցանկանում են օգտագործել տվյալներն ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար: Օրինակ, նեյրոնային ցանցերը կարող են բարելավել ախտորոշումները առողջապահության ոլորտում՝ ուսումնասիրելով առկա հիվանդությունների և դրանց բուժման լայնածավալ տվյալների բազաները՝ բարելավելով հիվանդների խնամքի կառավարումը և արդյունքները: Ձեռնարկության այլ հավելվածները ներառում են համակարգչային տեսլականը, լեզվի թարգմանությունները, նիշերի օպտիկական ճանաչումը և խոսակցական ինտերֆեյսները (UI), ինչպիսիք են չաթ-բոտերը և վիրտուալ օգնականները:

Կազմակերպությունների կողմից թվային փոխակերպման և ամպային միգրացիայի համատարած ընդունումը ներկայացնում է կիբերանվտանգության նոր մարտահրավերներ, որտեղ DL տեխնոլոգիաները կարող են վճռորոշ դեր խաղալ պոտենցիալ սպառնալիքների բացահայտման և մեղմացման գործում: Քանի որ բիզնեսներն ավելի ու ավելի շատ են որդեգրում բազմաֆունկցիոնալ և հիբրիդային ռազմավարություններ՝ իրենց թվային նպատակներին հասնելու համար, ՏՏ գույքի բարդությունը, որը ներառում է կազմակերպությունների կամ անհատների տեղեկատվական տեխնոլոգիաների հավաքական ակտիվները, զգալիորեն աճել է: Այս աճող բարդությունը պահանջում է առաջադեմ լուծումներ՝ արդյունավետորեն կառավարելու, ապահովելու և օպտիմալացնելու այս բազմազան և բարդ ՏՏ միջավայրերը:

ՏՏ գույքի աճը և կազմակերպչական շարունակական զարգացումը ապահովում են ճկունություն և ծախսարդյունավետություն, որն անհրաժեշտ է մրցունակ մնալու համար, բայց նաև ստեղծում է ավելի դժվար հետին պլան՝ արդյունավետ կառավարելու և պաշտպանելու համար: DL-ը կարող է օգնել բացահայտելու աննորմալ կամ անկանոն օրինաչափությունները, որոնք կարող են հակերության փորձերի նշան լինել: Այս հատկությունը կարող է պաշտպանել կարևոր ենթակառուցվածքները ներթափանցումից:

Խորը ուսուցման հետևանքները

DL-ի ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Ինքնավար մեքենաներ, որոնք օգտագործում են խորը ուսուցում՝ շրջակա միջավայրի պայմաններին ավելի լավ արձագանքելու, ճշգրտությունը, անվտանգությունը և արդյունավետությունը բարելավելու համար:
• Էթիկական բանավեճեր այն մասին, թե ինչպես են Big Tech-ի կողմից հավաքվում և պահվում կենսաչափական տվյալները (օրինակ՝ դեմքի հատկություններ, աչքերի կառուցվածք, ԴՆԹ, մատնահետքերի նախշեր):
• Մարդկանց և մեքենաների բնական փոխազդեցությունը բարելավվում է (օրինակ՝ խելացի սարքերի և կրելի սարքերի օգտագործումը):
• Կիբերանվտանգության ընկերությունները, որոնք օգտագործում են խորը ուսուցում ՏՏ ենթակառուցվածքների թույլ կետերը բացահայտելու համար:
• Ընկերություններ, որոնք կիրառում են կանխատեսող վերլուծությունների լայն շրջանակ՝ ապրանքներն ու ծառայությունները բարելավելու և հաճախորդներին հիպերհարմարեցված լուծումներ առաջարկելու համար:
• Կառավարությունները մշակում են հանրային տվյալների բազաները՝ օպտիմալացնելու հանրային ծառայությունների մատուցումը, հատկապես մունիցիպալ իրավասությունների շրջանում:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ուրիշ ինչպե՞ս կարող է խորը ուսուցումը օգնել ընկերություններին և կառավարություններին ակտիվորեն գործելու տարբեր իրավիճակներում:
• Որո՞նք են խորը ուսուցման այլ հնարավոր ռիսկերը կամ օգուտները: