Djúpt nám: Nokkur lög djúpt í vélanámi

MYNDAGREIÐSLA:
Image inneign
iStock

Djúpt nám: Nokkur lög djúpt í vélanámi

Djúpt nám: Nokkur lög djúpt í vélanámi

Texti undirfyrirsagna
Djúpt nám hefur gert ýmsar truflanir kleift eins og sjálfvirkni og gagnagreiningu, sem hjálpaði gervigreind að verða snjallari en nokkru sinni fyrr.
    • Höfundur:
    • Höfundur nafn
      Quantumrun Foresigh
    • September 9, 2022

    Innsýn samantekt

    Djúpnám (DL), tegund vélanáms (ML), eykur gervigreind (AI) forrit með því að læra af gögnum á svipaðan hátt og heilastarfsemi mannsins. Það nýtist á ýmsum sviðum, allt frá því að efla sjálfkeyrandi farartæki og heilbrigðisgreiningar til að knýja spjallbotna og bæta netöryggisráðstafanir. Hæfni tækninnar til að takast á við flókin verkefni, greina mikil gagnasöfn og gera upplýstar spár er að móta atvinnugreinar og vekja upp siðferðilega umræðu, sérstaklega um gagnanotkun og friðhelgi einkalífs.

    Djúpt námssamhengi

    Djúpnám er form ML sem er grunnurinn að mörgum gervigreindarforritum. DL getur aðstoðað við flokkunarverkefni beint úr myndum, texta eða hljóði. Það getur framkvæmt gagnagreiningar og tengingar tækja, aðstoðað við sjálfstýrða vélmenni og sjálfkeyrandi bíla og framkvæmt vísindarannsóknir. DL getur hjálpað til við að bera kennsl á mynstur og þróun og framleiða nákvæmari spár. Þessi tækni getur einnig tengt við tæknileg tæki, svo sem snjallsíma og Internet of Things (IoT) tæki. 

    DL notar gervi taugakerfi til að aðstoða við verkefni sem líkjast náttúrulegri málvinnslu (NLP) eða tölvusjón og talgreiningu. Taugakerfi geta einnig veitt ráðleggingar um efni svipað þeim sem finnast í leitarvélum og rafrænum viðskiptasíðum. 

    Það eru fjórar meginaðferðir við djúpt nám:

    • Nám undir eftirliti (merkt gögn).
    • Hálfstýrt nám (hálfmerkt gagnasafn).
    • Nám án eftirlits (engin merking krafist).
    • Styrkingarnám (reiknirit hafa samskipti við umhverfið, ekki bara sýnishornsgögnin).

    Í þessum fjórum aðferðum notar djúpnám taugakerfi á nokkrum stigum til að læra ítrekað af gögnum, sem er gagnlegt þegar leitað er að mynstrum í óskipulögðum upplýsingum. 

    Tauganetin í djúpnámi líkja eftir því hvernig mannsheilinn er uppbyggður, með ýmsum taugafrumum og hnútum sem tengjast og deila upplýsingum. Í djúpnámi, því flóknara sem vandamálið er, því fleiri falin lög verða í líkaninu. Þetta form ML getur dregið út háþróaða eiginleika úr miklu magni af hráum gögnum (stór gögn). 

    DL getur aðstoðað við aðstæður þar sem vandamálið er of flókið fyrir mannleg rök (td tilfinningagreining, útreikningur á vefsíðum) eða vandamál sem krefjast nákvæmra lausna (td sérstillingar, líffræðileg tölfræði). 

    Truflandi áhrif

    Djúpnám er öflugt tæki fyrir stofnanir sem vilja nota gögn til að taka upplýstar ákvarðanir. Til dæmis geta taugakerfi bætt sjúkdómsgreiningar í heilbrigðisþjónustu með því að rannsaka víðtæka gagnagrunna yfir núverandi sjúkdóma og meðferðir þeirra, bæta umönnun sjúklinga og árangur. Önnur fyrirtækjaforrit innihalda tölvusjón, tungumálaþýðingar, sjónræna persónugreiningu og samtalsnotendaviðmót (UI) eins og spjallbota og sýndaraðstoðarmenn.

    Víðtæk innleiðing stofnana á stafrænni umbreytingu og skýjaflutningi býður upp á nýjar netöryggisáskoranir þar sem DL tækni getur gegnt mikilvægu hlutverki við að greina og draga úr hugsanlegum ógnum. Þar sem fyrirtæki tileinka sér í auknum mæli fjölskýja- og blendingaaðferðir til að ná stafrænum markmiðum sínum, hefur margbreytileiki upplýsingatæknieigna, sem nær yfir sameiginlegar upplýsingatæknieignir stofnana eða einstaklinga, aukist verulega. Þessi vaxandi margbreytileiki krefst háþróaðra lausna til að stjórna, tryggja og hámarka þetta fjölbreytta og flókna upplýsingatækniumhverfi á skilvirkan hátt.

    Vöxtur upplýsingatæknibúa og áframhaldandi skipulagsþróun veitir þá lipurð og hagkvæmni sem þarf til að vera samkeppnishæf en skapar einnig erfiðara bakland til að stjórna og vernda á áhrifaríkan hátt. DL getur aðstoðað við að bera kennsl á óeðlileg eða óeðlileg mynstur sem geta verið merki um tilraunir til innbrots. Þessi eiginleiki getur verndað mikilvæga innviði frá því að síast inn.

    Afleiðingar djúpnáms

    Víðtækari afleiðingar DL geta verið: 

    • Sjálfstæð farartæki sem nota djúpt nám til að bregðast betur við umhverfisaðstæðum, bæta nákvæmni, öryggi og skilvirkni.
    • Siðferðilegar umræður um hvernig líffræðileg tölfræðigögn (td andlitseinkenni, augnbyggingar, DNA, fingrafaramynstur) er safnað og geymt af Big Tech.
    • Náttúruleg samskipti milli manna og véla batna (td með því að nota snjalltæki og wearables).
    • Netöryggisfyrirtæki nota djúpt nám til að bera kennsl á veika punkta í upplýsingatækniinnviðum.
    • Fyrirtæki sem nota margs konar forspárgreiningar til að bæta vörur og þjónustu og bjóða viðskiptavinum ofsérsniðnar lausnir.
    • Stjórnvöld vinna úr opinberum gagnagrunnum til að hámarka opinbera þjónustu, sérstaklega meðal lögsagnarumdæma sveitarfélaga.

    Spurningar sem þarf að íhuga

    • Hvernig getur djúpnám annars hjálpað fyrirtækjum og stjórnvöldum að bregðast fyrirbyggjandi við mismunandi aðstæðum?
    • Hver eru önnur hugsanleg áhætta eða ávinningur af því að nota djúpt nám?

    Innsýn tilvísanir

    Vísað var til eftirfarandi vinsælu og stofnanatengla fyrir þessa innsýn: