Терең үйрөнүү: Машинаны үйрөнүүнүн бир нече катмары

Кредит сүрөтү:
Image кредит
iStock

Терең үйрөнүү: Машинаны үйрөнүүнүн бир нече катмары

Терең үйрөнүү: Машинаны үйрөнүүнүн бир нече катмары

Чакан теманын тексти
Терең үйрөнүү автоматташтыруу жана маалыматтын аналитикасы сыяктуу ар кандай үзгүлтүктөрдү жаратып, AI мурдагыдан да акылдуу болууга жардам берди.
    • Author:
    • Жазуучу аты
      Quantumrun Foresigh
    • Сентября 9, 2022

    Кыскача түшүнүк

    Терең үйрөнүү (DL), машиналык үйрөнүүнүн (ML) бир түрү, адамдын мээсинин иштешине окшош жолдор менен маалыматтардан үйрөнүү аркылуу жасалма интеллект (AI) тиркемелерин өркүндөтөт. Ал ар кандай тармактарда, автономдуу унааларды жана саламаттыкты сактоо диагностикасын өркүндөтүүдөн баштап, чатботторду иштетүүгө жана киберкоопсуздук чараларын жакшыртууга чейин колдонулат. Технологиянын татаал тапшырмаларды аткаруу, кеңири маалымат топтомун талдоо жана негизделген болжолдоолорду жасоо жөндөмү тармактарды калыптандырууда жана этикалык талаш-тартыштарды, өзгөчө маалыматтарды колдонуу жана купуялуулуктун айланасында жаратууда.

    Терең окуу контексти

    Терең үйрөнүү - бул көптөгөн AI колдонмолорунун негизи болгон ML формасы. DL түздөн-түз сүрөттөрдөн, тексттен же үндөн классификация тапшырмаларына жардам бере алат. Ал маалыматтардын аналитикасын жана түзмөктөрдүн интерфейсин жүргүзө алат, автономдуу роботторго жана өзүн-өзү башкара турган унааларга жардам бере алат жана илимий изилдөөлөрдү жүргүзө алат. DL үлгүлөрдү жана тенденцияларды аныктоого жана так божомолдорду чыгарууга жардам берет. Бул технология ошондой эле смартфондор жана нерселердин интернети (IoT) түзмөктөрү сыяктуу технологиялык түзүлүштөр менен интерфейске ээ болот. 

    DL табигый тилди иштетүү (NLP) же компьютердик көрүү жана кепти таануу сыяктуу тапшырмаларды аткаруу үчүн жасалма нейрон тармактарын колдонот. Нейрондук тармактар ​​издөө системаларында жана электрондук коммерция сайттарында табылгандай мазмун сунуштарын да бере алат. 

    Терең окутуунун төрт негизги ыкмасы бар:

    • Көзөмөлдөнгөн окуу (белгиленген маалыматтар).
    • Жарым көзөмөлдөгү окутуу (жарым белгиленген маалымат топтомдору).
    • Көзөмөлсүз окутуу (эч кандай энбелги талап кылынбайт).
    • Окууну бекемдөө (алгоритмдер үлгү маалыматтары менен гана эмес, чөйрө менен өз ара аракеттенет).

    Бул төрт ыкмада терең үйрөнүү бир нече деңгээлдеги нейрон тармактарын колдонот, бул структураланбаган маалыматтын үлгүлөрүн издөөдө пайдалуу. 

    Терең үйрөнүүдө нейрон тармактары адамдын мээсинин түзүлүшүн туурайт, ар кандай нейрондор жана түйүндөр биригип, маалымат бөлүшөт. Терең үйрөнүүдө маселе канчалык татаал болсо, моделде ошончолук жашыруун катмарлар болот. MLнин бул формасы чоң көлөмдөгү чийки маалыматтардан (чоң маалыматтар) жогорку деңгээлдеги функцияларды чыгара алат. 

    DL көйгөй адамдын ой жүгүртүүсү үчүн өтө татаал болгон жагдайларда (мисалы, сезимдерди талдоо, веб-баракчалардын рейтингин эсептөө) же деталдуу чечимдерди талап кылган маселелерде (мисалы, персоналдаштыруу, биометрия) жардам берет. 

    Бузуучу таасир

    Терең үйрөнүү - бул маалыматтарды көбүрөөк негизделген чечимдерди кабыл алуу үчүн колдонууну каалаган уюмдар үчүн күчтүү курал. Мисалы, нейрон тармактары бар оорулардын жана аларды дарылоонун кеңири маалымат базасын изилдөө, бейтаптарды тейлөөнү башкарууну жана натыйжаларды жакшыртуу аркылуу саламаттыкты сактоодогу диагноздорду жакшыртат. Башка ишкана колдонмолоруна компьютердик көрүнүш, тил котормолору, оптикалык белгилерди таануу жана чатботтор жана виртуалдык жардамчылар сыяктуу сүйлөшүү колдонуучу интерфейстери (UI) кирет.

    Уюмдар тарабынан санариптик трансформацияны жана булуттук миграцияны кеңири жайылтуу киберкоопсуздуктун жаңы көйгөйлөрүн жаратат, мында DL технологиялары потенциалдуу коркунучтарды аныктоодо жана азайтууда чечүүчү ролду ойной алат. Ишкерлер санарип максаттарына жетүү үчүн көп булуттуу жана гибриддик стратегияларды көбүрөөк кабыл алган сайын, уюмдардын же жеке адамдардын жамааттык маалымат технологияларынын активдерин камтыган IT объекттеринин татаалдыгы кыйла өстү. Бул өсүп жаткан татаалдык бул ар түрдүү жана татаал IT чөйрөлөрүн натыйжалуу башкаруу, коргоо жана оптималдаштыруу үчүн өнүккөн чечимдерди талап кылат.

    IT объекттеринин өсүшү жана үзгүлтүксүз уюштуруучулук өнүгүү атаандаштыкка жөндөмдүү болуу үчүн талап кылынган шамдагайлыкты жана экономикалык эффективдүүлүктү камсыз кылат, бирок ошондой эле натыйжалуу башкаруу жана коргоо үчүн бир топ татаал өңүттөрдү түзөт. DL хакердик аракеттердин белгиси болушу мүмкүн болгон анормалдуу же туура эмес үлгүлөрдү аныктоого жардам берет. Бул өзгөчөлүк маанилүү инфраструктураларды инфильтрациялоодон коргойт.

    Терең үйрөнүүнүн кесепеттери

    DL кенен кесепеттерин камтышы мүмкүн: 

    • Айлана-чөйрөнүн шарттарына жакшыраак жооп берүү, тактыкты, коопсуздукту жана натыйжалуулукту жогорулатуу үчүн терең үйрөнүүнү колдонгон автономдуу унаалар.
    • Биометрикалык маалыматтар (мисалы, беттин өзгөчөлүктөрү, көздүн структуралары, ДНК, манжа изинин үлгүлөрү) Big Tech тарабынан кантип чогултулуп, сакталаары тууралуу этикалык дебаттар.
    • Адамдар менен машиналар ортосундагы табигый өз ара аракеттенүү жакшырат (мисалы, акылдуу түзмөктөрдү жана тагынуучу шаймандарды колдонуу).
    • Киберкоопсуздук компаниялары IT инфраструктурасынын алсыз жерлерин аныктоо үчүн терең үйрөнүүнү колдонушат.
    • Компаниялар өнүмдөрдү жана кызматтарды жакшыртуу жана кардарларга гипер ыңгайлаштырылган чечимдерди сунуштоо үчүн алдын ала аналитиканын кеңири спектрин колдонушат.
    • Өкмөттөр, өзгөчө муниципалдык юрисдикцияларда, мамлекеттик кызматтарды көрсөтүүнү оптималдаштыруу үчүн мамлекеттик маалымат базасын иштеп чыгууда.

    Карала турган суроолор

    • Дагы кандай терең үйрөнүү компанияларга жана өкмөттөргө ар кандай кырдаалдарда активдүү аракеттенүүгө жардам берет?
    • Терең үйрөнүүнү колдонуунун башка потенциалдуу тобокелдиктери же пайдасы кандай?

    Insight шилтемелер

    Бул түшүнүк үчүн төмөнкү популярдуу жана институционалдык шилтемелер колдонулган: