ღრმა სწავლა: მანქანური სწავლის რამდენიმე ფენა

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresigh
• სექტემბერი 9, 2022

Insight რეზიუმე

ღრმა სწავლება (DL), მანქანური სწავლის ტიპი (ML), აძლიერებს ხელოვნურ ინტელექტის (AI) აპლიკაციებს მონაცემების სწავლით ადამიანის ტვინის ფუნქციის მსგავსი გზებით. ის გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, ავტონომიური მანქანებისა და ჯანდაცვის დიაგნოსტიკის გაძლიერებიდან, ჩატბოტების გაძლიერებამდე და კიბერუსაფრთხოების ზომების გაუმჯობესებამდე. ტექნოლოგიის უნარი გაუმკლავდეს რთულ ამოცანებს, გააანალიზოს მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრები და გააკეთოს ინფორმირებული პროგნოზები, აყალიბებს ინდუსტრიებს და აძლიერებს ეთიკურ დებატებს, განსაკუთრებით მონაცემთა გამოყენებისა და კონფიდენციალურობის შესახებ.

ღრმა სწავლის კონტექსტი

ღრმა სწავლება არის ML-ის ფორმა, რომელიც საფუძვლად უდევს მრავალი ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციისთვის. DL შეუძლია დაეხმაროს კლასიფიკაციის ამოცანებს პირდაპირ სურათებიდან, ტექსტიდან ან ხმიდან. მას შეუძლია ჩაატაროს მონაცემთა ანალიტიკა და მოწყობილობების ინტერფეისი, დაეხმაროს ავტონომიურ რობოტებსა და თვითმართველ მანქანებს და განახორციელოს სამეცნიერო კვლევა. DL დაგეხმარებათ შაბლონებისა და ტენდენციების იდენტიფიცირებაში და უფრო ზუსტი პროგნოზების წარმოებაში. ამ ტექნოლოგიას ასევე შეუძლია ინტერფეისი ტექნოლოგიურ მოწყობილობებთან, როგორიცაა სმარტფონები და ნივთების ინტერნეტი (IoT). 

DL იყენებს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) მსგავსი ამოცანების დასახმარებლად ან კომპიუტერული ხედვისა და მეტყველების ამოცნობის მიზნით. ნერვულმა ქსელებმა ასევე შეიძლება მოგვაწოდონ შინაარსის რეკომენდაციები საძიებო სისტემებში და ელექტრონული კომერციის საიტებზე. 

ღრმა სწავლის ოთხი ძირითადი მიდგომა არსებობს:

• ზედამხედველობითი სწავლება (ეტიკეტირებული მონაცემები).
• ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება (ნახევრად მარკირებული მონაცემთა ნაკრები).
• უკონტროლო სწავლა (არ არის საჭირო ეტიკეტები).
• განმტკიცების სწავლა (ალგორითმები ურთიერთქმედებენ გარემოსთან და არა მხოლოდ ნიმუშის მონაცემებთან).

ამ ოთხი მიდგომისას ღრმა სწავლება იყენებს ნერვულ ქსელებს რამდენიმე დონეზე, რათა განმეორებით ისწავლოს მონაცემებიდან, რაც მომგებიანია არასტრუქტურირებულ ინფორმაციაში შაბლონების ძიებაში. 

ღრმა სწავლის ნერვული ქსელები ასახავს ადამიანის ტვინის სტრუქტურას, სხვადასხვა ნეირონებითა და კვანძებით, რომლებიც აკავშირებენ და აზიარებენ ინფორმაციას. ღრმა სწავლისას, რაც უფრო რთულია პრობლემა, მით მეტი ფარული ფენები იქნება მოდელში. ML-ის ამ ფორმას შეუძლია მაღალი დონის ფუნქციების ამოღება დიდი რაოდენობით ნედლი მონაცემებიდან (დიდი მონაცემები). 

DL შეიძლება დაეხმაროს სიტუაციებში, როდესაც პრობლემა ძალიან რთულია ადამიანის მსჯელობისთვის (მაგ., განწყობის ანალიზი, ვებ გვერდის რანგის გამოთვლა) ან საკითხებში, რომლებიც საჭიროებენ დეტალურ გადაწყვეტას (მაგ., პერსონალიზაცია, ბიომეტრია). 

დამრღვევი გავლენა

ღრმა სწავლება არის ძლიერი ინსტრუმენტი ორგანიზაციებისთვის, რომლებსაც სურთ გამოიყენონ მონაცემები უფრო ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად. მაგალითად, ნერვულ ქსელებს შეუძლიათ გააუმჯობესონ დიაგნოზები ჯანდაცვის სფეროში არსებული დაავადებებისა და მათი მკურნალობის ვრცელი მონაცემთა ბაზების შესწავლით, პაციენტის მოვლის მენეჯმენტისა და შედეგების გაუმჯობესებით. სხვა საწარმო აპლიკაციებში შედის კომპიუტერული ხედვა, ენის თარგმანები, სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობა და სასაუბრო მომხმარებლის ინტერფეისები (UI), როგორიცაა ჩეთბოტები და ვირტუალური ასისტენტები.

ორგანიზაციების მიერ ციფრული ტრანსფორმაციისა და ღრუბლოვანი მიგრაციის ფართო გამოყენება წარმოადგენს კიბერუსაფრთხოების ახალ გამოწვევებს, სადაც DL ტექნოლოგიებს შეუძლია გადამწყვეტი როლი ითამაშოს პოტენციური საფრთხეების იდენტიფიცირებასა და შერბილებაში. როდესაც ბიზნესები სულ უფრო მეტად იღებენ მრავალ ღრუბელ და ჰიბრიდულ სტრატეგიებს თავიანთი ციფრული მიზნების მისაღწევად, IT ქონების სირთულე, რომელიც მოიცავს ორგანიზაციების ან ინდივიდების კოლექტიური საინფორმაციო ტექნოლოგიების აქტივებს, მნიშვნელოვნად გაიზარდა. ეს მზარდი სირთულე მოითხოვს მოწინავე გადაწყვეტილებებს ამ მრავალფეროვანი და რთული IT გარემოს ეფექტურად მართვის, უსაფრთხოებისა და ოპტიმიზაციისთვის.

IT ქონების ზრდა და მუდმივი ორგანიზაციული განვითარება უზრუნველყოფს სისწრაფესა და ხარჯების ეფექტურობას, რომელიც საჭიროა კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლად, მაგრამ ასევე ქმნის უფრო რთულ საფარს ეფექტური მართვისა და დაცვისთვის. DL-ს შეუძლია დაეხმაროს არანორმალური ან არასტაბილური შაბლონების იდენტიფიცირებაში, რაც შეიძლება იყოს ჰაკერების მცდელობის ნიშანი. ამ ფუნქციას შეუძლია დაიცვას კრიტიკული ინფრასტრუქტურა შეღწევისგან.

ღრმა სწავლის შედეგები

DL-ის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• ავტონომიური მანქანები ღრმა სწავლის გამოყენებით გარემო პირობებზე უკეთ რეაგირებისთვის, სიზუსტის, უსაფრთხოებისა და ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად.
• ეთიკური დებატები იმის შესახებ, თუ როგორ გროვდება და ინახება Big Tech-ის მიერ ბიომეტრიული მონაცემები (მაგ. სახის თვისებები, თვალის სტრუქტურა, დნმ, თითის ანაბეჭდის ნიმუშები).
• უმჯობესდება ადამიანებსა და მანქანებს შორის ბუნებრივი ურთიერთქმედება (მაგ., ჭკვიანი მოწყობილობებისა და ტარების მოწყობილობების გამოყენება).
• კიბერუსაფრთხოების კომპანიები იყენებენ ღრმა სწავლებას IT ინფრასტრუქტურის სუსტი წერტილების დასადგენად.
• კომპანიები, რომლებიც იყენებენ პროგნოზირების ანალიტიკის ფართო სპექტრს პროდუქტებისა და სერვისების გასაუმჯობესებლად და კლიენტებს სთავაზობენ ჰიპერმორგებულ გადაწყვეტილებებს.
• მთავრობები ამუშავებენ საჯარო მონაცემთა ბაზებს საჯარო სერვისების მიწოდების ოპტიმიზაციის მიზნით, განსაკუთრებით მუნიციპალურ იურისდიქციებში.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• სხვაგვარად როგორ შეიძლება ღრმა სწავლება დაეხმაროს კომპანიებსა და მთავრობებს პროაქტიულად იმოქმედონ სხვადასხვა სიტუაციებში?
• რა არის სხვა პოტენციური რისკები ან სარგებელი ღრმა სწავლის გამოყენებისას?