クォンタムラン

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深層学習: 機械学習のいくつかの層の深さ

ディープラーニングは、自動化やデータ分析などのさまざまなディスラプションを可能にし、AI がかつてないほどスマートになるのに役立っています。

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クォンタムランの先見の明
2022 年 9 月 9 日

洞察の要約

機械学習 (ML) の一種であるディープラーニング (DL) は、人間の脳の機能と同様の方法でデータから学習することで人工知能 (AI) アプリケーションを強化します。自動運転車や医療診断の強化からチャットボットの強化、サイバーセキュリティ対策の改善に至るまで、さまざまな分野で活用されています。複雑なタスクを処理し、膨大なデータセットを分析し、情報に基づいた予測を行うこのテクノロジーの能力は、業界を形成し、特にデータの使用とプライバシーに関して倫理的な議論を引き起こしています。

ディープラーニングのコンテキスト

ディープラーニングは、多くの AI アプリケーションの基礎となる ML の形式です。 DL は、画像、テキスト、または音声から直接分類タスクを支援できます。データ分析とデバイスのインターフェイスを実行し、自律ロボットや自動運転車を支援し、科学的探査を実行できます。 DL は、パターンと傾向を特定し、より正確な予測を生成するのに役立ちます。このテクノロジーは、スマートフォンやモノのインターネット (IoT) デバイスなどのテクノロジーデバイスと連携することもできます。

DL は人工ニューラルネットワークを使用して、自然言語処理 (NLP) やコンピュータービジョン、音声認識と同様のタスクを支援します。ニューラルネットワークは、検索エンジンや電子商取引サイトで見られるものと同様のコンテンツ推奨を提供する場合もあります。

深層学習には主に XNUMX つのアプローチがあります。

教師あり学習 (ラベル付きデータ)。
半教師あり学習 (半ラベル付きデータセット)。
教師なし学習 (ラベルは不要)。
強化学習 (アルゴリズムは、サンプルデータだけでなく、環境と相互作用します)。

これら XNUMX つのアプローチでは、ディープラーニングは複数のレベルでニューラルネットワークを使用して、データから繰り返し学習します。これは、構造化されていない情報のパターンを探すときに役立ちます。

ディープラーニングのニューラルネットワークは、人間の脳がどのように構造化されているかを模倣しており、さまざまなニューロンとノードが接続して情報を共有しています。深層学習では、問題が複雑になるほど、モデル内の隠れ層が多くなります。この形式の ML は、大量の生データ (ビッグデータ) から高レベルの特徴を抽出できます。

DL は、問題が人間の推論には複雑すぎる状況 (感情分析、Web ページのランクの計算など) や、詳細な解決策が必要な問題 (パーソナライゼーション、生体認証など) の場合に役立ちます。

破壊的な影響

ディープラーニングは、データを使用してより多くの情報に基づいた意思決定を行いたい組織にとって強力なツールです。たとえば、ニューラルネットワークは、既存の疾患とその治療に関する広範なデータベースを調査することで、医療における診断を改善し、患者のケア管理と転帰を改善することができます。その他のエンタープライズアプリケーションには、コンピュータービジョン、言語翻訳、光学式文字認識、チャットボットや仮想アシスタントなどの会話型ユーザーインターフェイス (UI) などがあります。

組織によるデジタル変革とクラウド移行の広範な導入により、新たなサイバーセキュリティの課題が生じており、DL テクノロジーは潜在的な脅威を特定して軽減する上で重要な役割を果たす可能性があります。企業がデジタル目標を達成するためにマルチクラウドおよびハイブリッド戦略を採用することが増えるにつれ、組織または個人の集合的な情報技術資産を含む IT 資産の複雑さが大幅に増大しています。この複雑さの増大には、多様で複雑な IT 環境を効率的に管理、保護、最適化するための高度なソリューションが必要です。

IT 資産の成長と継続的な組織開発は、競争力を維持するために必要な機敏性と費用対効果を提供しますが、同時に管理と保護を効果的に行うのがより困難なバックエンドも生み出します。 DL は、ハッキングの試みの兆候である可能性のある異常または不安定なパターンを特定するのに役立ちます。この機能により、重要なインフラストラクチャを侵入から保護できます。