Fêrbûna kûr: Çend qatên kûr ên fêrbûna makîneyê

KREDIYA WÊNE:
Kredê Image
iStock

Fêrbûna kûr: Çend qatên kûr ên fêrbûna makîneyê

Fêrbûna kûr: Çend qatên kûr ên fêrbûna makîneyê

Nivîsa binavkirî
Fêrbûna kûr veqetandinên cihêreng ên mîna otomasyon û analîtîkên daneyê çalak kiriye, ku alîkariya AI-ê dike ku ji her demê bêtir jîrtir bibe.
    • Nivîskar:
    • Navê nivîskar
      Quantumrun Foresigh
    • September 9, 2022

    Kurteya Insight

    Fêrbûna kûr (DL), celebek fêrbûna makîneyê (ML), sepanên îstîxbarata sûnî (AI) zêde dike bi fêrbûna ji daneyan bi awayên mîna fonksiyona mêjiyê mirovan. Ew di warên cihêreng de bikar tîne, ji zêdekirina wesayîtên xweser û tespîtên lênihêrîna tenduristî bigire heya bi hêzkirina chatbots û başkirina tedbîrên ewlehiya sîber. Qabiliyeta teknolojiyê ji bo birêvebirina peywirên tevlihev, analîzkirina berhevokên daneya berbelav, û çêkirina pêşbîniyên agahdar pîşesaziyan çêdike û nîqaşên exlaqî zêde dike, nemaze li ser karanîna daneyê û nepenîtiyê.

    Têkiliya fêrbûna kûr

    Fêrbûna kûr formek ML-yê ye ku ji bo gelek serîlêdanên AI-ê bingeh e. DL dikare bi karên dabeşkirinê rasterast ji wêne, nivîs, an deng re bibe alîkar. Ew dikare analîtîkên daneyê û pêwendiya cîhazê bike, bi robotên xweser û otomobîlên xwe-ajotinê re bibe alîkar, û lêgerîna zanistî pêk bîne. DL dikare bibe alîkar ku nimûne û meylayan nas bike û pêşbîniyên rasttir çêbike. Ev teknolojî dikare bi cîhazên teknolojîk re, wekî smartphone û cîhazên Înternetê yên Tiştan (IoT) re jî têkilî daynin. 

    DL torên neuralî yên çêkirî bikar tîne da ku bi karên mîna pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) an dîtina komputer û naskirina axaftinê re bibe alîkar. Dibe ku torên neuralî jî pêşniyarên naverokê yên mîna yên ku di motorên lêgerînê û malperên e-bazirganiyê de têne dîtin peyda bikin. 

    Çar rêgezên sereke yên fêrbûna kûr hene:

    • Fêrbûna bi çavdêrî (daneyên binavkirî).
    • Fêrbûna nîv-çavdêrî (komên daneyên nîv-etîketkirî).
    • Fêrbûna bêserûber (ne label hewce ne).
    • Fêrbûna bihêzkirinê (algorîtmayan bi hawîrdorê re têkilî dikin, ne tenê daneyên nimûne).

    Di van çar nêzîkatiyan de, fêrbûna kûr torgilokên neuralî li ser çend astan bi kar tîne da ku bi dûbare ji daneyan fêr bibe, ku dema ku li şêwazên agahdariya nesazkirî digerin sûdmend e. 

    Di fêrbûna kûr de torên neuralî dişibînin ka mejiyê mirov çawa hatiye ava kirin, bi neuron û nodên cihêreng ve girêdayî û parvekirina agahiyan. Di fêrbûna kûr de, pirsgirêk çiqas tevlihevtir be, dê di modelê de qatên veşartî jî hebin. Ev forma ML dikare taybetmendiyên asta bilind ji mîqdarên mezin ên daneyên xav (daneyên mezin) derxe. 

    DL dibe ku di rewşên ku pirsgirêk ji bo ramana mirovî pir tevlihev e (mînak, analîzkirina hestê, hesabkirina rêzikên rûpelê malperê) an pirsgirêkên ku çareseriyên hûrgulî hewce dikin (mînak, kesanekirin, biyometrîk) de bibe alîkar. 

    Bandora têkçûyî

    Fêrbûna kûr ji bo rêxistinên ku dixwazin daneyan bikar bînin da ku biryarên bêtir agahdar bistînin amûrek hêzdar e. Mînakî, torên neuralî dikarin di lênihêrîna tenduristiyê de bi lêkolîna databasên berfireh ên nexweşiyên heyî û dermankirinên wan, baştirkirina rêveberiya lênihêrîna nexweş û encamên wan, tespîtan baştir bikin. Serîlêdanên din ên pargîdaniyê dîtina komputerê, wergerên ziman, naskirina karaktera optîkî, û navbeynkariya bikarhêner a danûstendinê (UI) mîna chatbot û arîkarên virtual hene.

    Pejirandina berfireh a veguherîna dîjîtal û koçberiya ewr ji hêla rêxistinan ve kêşeyên nû yên ewlehiya sîber pêşkêşî dike, ku teknolojiyên DL dikarin di nasandin û kêmkirina xetereyên potansiyel de rolek girîng bilîzin. Her ku karsazî her ku diçe stratejiyên pir-ewr û hybrid dipejirînin da ku bigihîjin armancên xwe yên dîjîtal, tevliheviya sîteyên IT-ê, ku malûmetên teknolojiya agahdariya kolektîf a rêxistin an kesan vedihewîne, pir zêde bûye. Ev tevliheviya ku mezin dibe, çareseriyên pêşkeftî hewce dike ku meriv van hawîrdorên IT-ya cihêreng û tevlihev bi rêve, ewledar û xweşbîn bike.

    Mezinbûna sîteyên IT-ê û pêşkeftina rêxistinî ya domdar jêhatîbûn û lêçûn-bandoriya ku ji bo mayîna pêşbaziyê hewce dike peyda dike, lê di heman demê de paşverûyek dijwartir jî diafirîne ku bi bandor were rêvebirin û parastin. DL dikare di tespîtkirina qalibên nenormal an nerêkûpêk de ku dibe ku nîşanek hewildanên hackkirinê bin, bibe alîkar. Ev taybetmendî dikare binesaziyên krîtîk ji têketinê biparêze.

    Encamên fêrbûna kûr

    Encamên berfireh ên DL dikarin bibin: 

    • Wesayîtên xweser fêrbûna kûr bikar tînin da ku çêtir bersivê bidin şert û mercên hawirdorê, rastbûn, ewlehî û karîgeriyê baştir bikin.
    • Nîqaşên exlaqî yên li ser ka çawa daneyên biyometrîk (mînak, taybetmendiyên rû, strukturên çav, DNA, nimûneyên şopa tiliyan) ji hêla Big Tech ve têne berhev kirin û hilanîn.
    • Têkiliyên xwezayî yên di navbera mirov û makîneyan de çêtir dibin (mînak, karanîna amûrên jîr û pêlavan).
    • Pargîdaniyên ewlehiya sîber fêrbûna kûr bikar tînin da ku xalên qels ên di binesaziyên IT-yê de nas bikin.
    • Pargîdanî ji bo baştirkirina hilber û karûbaran cûrbecûr analîtîkên pêşbînîker bicîh dikin û ji xerîdaran re çareseriyên hîper-xwekirî pêşkêş dikin.
    • Hikûmet databasên giştî hildiberînin da ku radestkirina karûbarê giştî xweştir bikin, nemaze di nav dadwerên şaredariyê de.

    Pirsên ku têne nirxandin

    • Wekî din fêrbûna kûr çawa dikare ji pargîdan û hukûmetan re bibe alîkar ku di rewşên cihêreng de bi proaktîf tevbigerin?
    • Rîsk an feydeyên din ên potansiyel ên karanîna fêrbûna kûr çi ne?

    Referansên Insight

    Girêdanên populer û sazî yên jêrîn ji bo vê têgihiştinê hatine referans kirin: