למידה עמוקה: כמה רבדים עמוקים של למידת מכונה

אשראי תמונה:
אשראי תמונה
iStock

למידה עמוקה: כמה רבדים עמוקים של למידת מכונה

למידה עמוקה: כמה רבדים עמוקים של למידת מכונה

טקסט כותרות משנה
למידה עמוקה אפשרה שיבושים שונים כמו אוטומציה וניתוח נתונים, ועזרה לבינה מלאכותית להפוך לחכמה מתמיד.
    • מְחַבֵּר:
    • שם היוצר
      Quantumrun Foresigh
    • ספטמבר 9, 2022

    סיכום תובנה

    למידה עמוקה (DL), סוג של למידת מכונה (ML), משפרת יישומי בינה מלאכותית (AI) על ידי למידה מנתונים בדרכים הדומות לתפקוד המוח האנושי. הוא מוצא שימוש בתחומים שונים, החל משיפור כלי רכב אוטונומיים ואבחונים רפואיים ועד הפעלת צ'אטבוטים ושיפור אמצעי אבטחת סייבר. היכולת של הטכנולוגיה להתמודד עם משימות מורכבות, לנתח מערכי נתונים נרחבים ולבצע תחזיות מושכלות מעצבת תעשיות ומעלה ויכוחים אתיים, במיוחד סביב שימוש בנתונים ופרטיות.

    הקשר למידה עמוק

    למידה עמוקה היא סוג של ML המהווה את הבסיס ליישומי AI רבים. DL יכול לסייע במשימות סיווג ישירות מתמונות, טקסט או קול. הוא יכול לבצע ניתוח נתונים וממשק התקנים, לסייע לרובוטים אוטונומיים ומכוניות בנהיגה עצמית ולבצע מחקר מדעי. DL יכול לעזור לזהות דפוסים ומגמות ולייצר תחזיות מדויקות יותר. טכנולוגיה זו יכולה להתממשק גם עם מכשירים טכנולוגיים, כמו סמארטפונים ומכשירי אינטרנט של הדברים (IoT). 

    DL משתמש ברשתות עצביות מלאכותיות כדי לסייע במשימות הדומות לעיבוד שפה טבעית (NLP) או ראייה ממוחשבת וזיהוי דיבור. רשתות עצביות עשויות גם לספק המלצות תוכן דומות לאלו שנמצאות במנועי חיפוש ובאתרי מסחר אלקטרוני. 

    ישנן ארבע גישות עיקריות ללמידה עמוקה:

    • למידה מפוקחת (נתונים מסומנים).
    • למידה מפוקחת למחצה (מערכי נתונים מסומנים למחצה).
    • למידה ללא פיקוח (אין צורך בתוויות).
    • למידת חיזוק (אלגוריתמים מקיימים אינטראקציה עם הסביבה, לא רק עם הנתונים לדוגמה).

    בארבע הגישות הללו, למידה עמוקה משתמשת ברשתות עצביות בכמה רמות כדי ללמוד באופן איטרטיבי מנתונים, מה שמועיל כאשר מחפשים דפוסים במידע לא מובנה. 

    הרשתות העצביות בלמידה עמוקה מחקות את אופן המבנה של המוח האנושי, כאשר נוירונים וצמתים שונים מחברים ומשתפים מידע. בלמידה עמוקה, ככל שהבעיה מורכבת יותר, כך יהיו יותר רבדים נסתרים במודל. צורה זו של ML יכולה לחלץ תכונות ברמה גבוהה מכמויות גדולות של נתונים גולמיים (ביג דאטה). 

    DL עשוי לסייע במצבים שבהם הבעיה מורכבת מדי עבור חשיבה אנושית (למשל, ניתוח סנטימנטים, חישוב דירוג דפי אינטרנט) או בעיות הדורשות פתרונות מפורטים (למשל, התאמה אישית, ביומטריה). 

    השפעה משבשת

    למידה עמוקה היא כלי רב עוצמה עבור ארגונים המעוניינים להשתמש בנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות יותר. לדוגמה, רשתות עצביות יכולות לשפר אבחנות בתחום הבריאות על ידי לימוד מאגרי מידע נרחבים של מחלות קיימות והטיפולים בהן, שיפור הניהול והתוצאות של הטיפול בחולים. יישומים ארגוניים אחרים כוללים ראייה ממוחשבת, תרגומי שפות, זיהוי תווים אופטי וממשקי משתמש לשיחה (UI) כמו צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים.

    האימוץ הנרחב של טרנספורמציה דיגיטלית והגירת ענן על ידי ארגונים מציג אתגרי אבטחת סייבר חדשים, שבהם טכנולוגיות DL יכולות למלא תפקיד מכריע בזיהוי והפחתה של איומים פוטנציאליים. ככל שעסקים מאמצים יותר ויותר אסטרטגיות ריבוי עננים והיברידיות כדי להשיג את יעדיהם הדיגיטליים, המורכבות של נכסי IT, המקיפים את נכסי טכנולוגיית המידע הקולקטיביים של ארגונים או יחידים, עלתה באופן משמעותי. מורכבות גוברת זו דורשת פתרונות מתקדמים לניהול, אבטחה ואופטימיזציה של סביבות IT מגוונות ומסובכות אלה.

    הצמיחה של נכסי IT והמשך הפיתוח הארגוני מספקים את הזריזות והעלות-תועלת הנדרשות כדי להישאר תחרותיים, אך גם ליצור קצה עורפי קשה יותר לניהול ושמירה ביעילות. DL יכול לסייע בזיהוי דפוסים חריגים או לא יציבים שעשויים להוות סימן לניסיונות פריצה. תכונה זו יכולה להגן על תשתיות קריטיות מפני חדירתן.

    השלכות של למידה עמוקה

    השלכות רחבות יותר של DL עשויות לכלול: 

    • כלי רכב אוטונומיים המשתמשים בלמידה עמוקה כדי להגיב טוב יותר לתנאי הסביבה, לשפר את הדיוק, הבטיחות והיעילות.
    • ויכוחים אתיים על האופן שבו נתונים ביומטריים (למשל, תכונות פנים, מבני עיניים, DNA, דפוסי טביעת אצבע) נאספים ומאוחסנים על ידי Big Tech.
    • אינטראקציות טבעיות בין בני אדם למכונות משתפרות (למשל, שימוש במכשירים חכמים וציוד לביש).
    • חברות אבטחת סייבר משתמשות בלמידה עמוקה כדי לזהות נקודות תורפה בתשתיות IT.
    • חברות המיישמות מגוון רחב של ניתוח חזוי כדי לשפר מוצרים ושירותים ולהציע פתרונות מותאמים אישית ללקוחות.
    • ממשלות המעבדות מאגרי מידע ציבוריים כדי לייעל את אספקת השירות לציבור, במיוחד בתחומי השיפוט העירוניים.

    שאלות שכדאי לקחת בחשבון

    • כיצד עוד יכולה למידה עמוקה לסייע לחברות וממשלות לפעול באופן יזום למצבים שונים?
    • מהם הסיכונים או היתרונות הפוטנציאליים האחרים של שימוש בלמידה עמוקה?

    הפניות לתובנות

    הקישורים הפופולריים והמוסדיים הבאים קיבלו התייחסות לתובנה זו: