Gilus mokymasis: keli mašininio mokymosi sluoksniai

VAIZDO KREDITAS:
Paveikslėlio kredito
iStock

Gilus mokymasis: keli mašininio mokymosi sluoksniai

Gilus mokymasis: keli mašininio mokymosi sluoksniai

Paantraštės tekstas
Gilus mokymasis įgalino įvairius trikdžius, pvz., automatizavimą ir duomenų analizę, todėl dirbtinis intelektas tapo išmanesnis nei bet kada anksčiau.
    • Autorius:
    • autoriaus vardas
      Quantumrun Foresigh
    • Rugsėjis 9, 2022

    Įžvalgos santrauka

    Gilus mokymasis (DL), mašininio mokymosi (ML) tipas, pagerina dirbtinio intelekto (AI) programas, mokydamasis iš duomenų panašiai kaip žmogaus smegenų funkcija. Jis naudojamas įvairiose srityse: nuo autonominių transporto priemonių tobulinimo ir sveikatos priežiūros diagnostikos iki pokalbių robotų maitinimo ir kibernetinio saugumo priemonių tobulinimo. Technologijos gebėjimas atlikti sudėtingas užduotis, analizuoti didelius duomenų rinkinius ir daryti pagrįstas prognozes formuoja pramonės šakas ir sukelia etines diskusijas, ypač dėl duomenų naudojimo ir privatumo.

    Gilus mokymosi kontekstas

    Gilus mokymasis yra ML forma, kuri yra daugelio AI programų pagrindas. DL gali padėti atlikti klasifikavimo užduotis tiesiai iš vaizdų, teksto ar garso. Jis gali atlikti duomenų analizę ir įrenginių sąsajas, padėti su autonominiais robotais ir savarankiškai važiuojančiais automobiliais bei vykdyti mokslinius tyrimus. DL gali padėti nustatyti modelius ir tendencijas bei pateikti tikslesnes prognozes. Ši technologija taip pat gali būti sąsaja su technologiniais įrenginiais, tokiais kaip išmanieji telefonai ir daiktų interneto (IoT) įrenginiai. 

    DL naudoja dirbtinius neuroninius tinklus, kad padėtų atlikti užduotis, panašias į natūralios kalbos apdorojimą (NLP) arba kompiuterio regėjimą ir kalbos atpažinimą. Neuroniniai tinklai taip pat gali teikti turinio rekomendacijas, panašias į tas, kurios yra paieškos sistemose ir el. prekybos svetainėse. 

    Yra keturi pagrindiniai gilaus mokymosi būdai:

    • Prižiūrimas mokymasis (pažymėti duomenys).
    • Iš dalies prižiūrimas mokymasis (pusiau pažymėti duomenų rinkiniai).
    • Mokymasis be priežiūros (nereikia jokių etikečių).
    • Mokymosi sustiprinimas (algoritmai sąveikauja su aplinka, o ne tik pavyzdiniais duomenimis).

    Taikant šiuos keturis metodus, gilus mokymasis naudoja neuroninius tinklus keliais lygiais, kad būtų galima pakartotinai mokytis iš duomenų, o tai naudinga ieškant nestruktūrizuotos informacijos modelių. 

    Giluminio mokymosi neuroniniai tinklai imituoja žmogaus smegenų struktūrą, kai įvairūs neuronai ir mazgai jungiasi ir dalijasi informacija. Giluminio mokymosi metu kuo sudėtingesnė problema, tuo daugiau paslėptų sluoksnių bus modelyje. Ši ML forma gali išgauti aukšto lygio funkcijas iš didelių neapdorotų duomenų (didelių duomenų) kiekių. 

    DL gali padėti situacijose, kai problema yra per sudėtinga žmogaus samprotavimams (pvz., nuotaikų analizė, tinklalapio reitingų skaičiavimas) arba problemos, kurioms reikia išsamių sprendimų (pvz., personalizavimas, biometriniai duomenys). 

    Trikdantis poveikis

    Gilus mokymasis yra galingas įrankis organizacijoms, kurios nori naudoti duomenis, kad priimtų labiau pagrįstus sprendimus. Pavyzdžiui, neuroniniai tinklai gali pagerinti diagnozes sveikatos priežiūros srityje, tiriant plačias esamų ligų ir jų gydymo duomenų bazes, gerinant pacientų priežiūros valdymą ir rezultatus. Kitos įmonės programos apima kompiuterinę viziją, kalbos vertimus, optinį simbolių atpažinimą ir pokalbio vartotojo sąsajas (UI), pvz., pokalbių robotus ir virtualius asistentus.

    Organizacijose plačiai pritaikius skaitmeninę transformaciją ir debesų migraciją, kyla naujų kibernetinio saugumo iššūkių, kur DL technologijos gali atlikti lemiamą vaidmenį nustatant ir sušvelninant galimas grėsmes. Kadangi įmonės vis dažniau taiko kelių debesų ir hibridines strategijas savo skaitmeniniams tikslams pasiekti, IT sferos, apimančios kolektyvinį organizacijų ar asmenų informacinių technologijų turtą, sudėtingumas labai išaugo. Dėl didėjančio sudėtingumo reikia pažangių sprendimų, kad būtų galima efektyviai valdyti, apsaugoti ir optimizuoti įvairias ir sudėtingas IT aplinkas.

    IT sferos augimas ir nuolatinis organizacijos vystymasis užtikrina judrumą ir ekonomiškumą, reikalingą norint išlikti konkurencingiems, tačiau taip pat sukuria sudėtingesnę užpakalinę sistemą, kurią galima efektyviai valdyti ir apsaugoti. DL gali padėti nustatyti nenormalius ar nepastovius modelius, kurie gali būti bandymų įsilaužti požymis. Ši funkcija gali apsaugoti kritinę infrastruktūrą nuo įsiskverbimo.

    Gilaus mokymosi pasekmės

    Platesnės DL reikšmės gali apimti: 

    • Autonominės transporto priemonės, kuriose naudojamas gilus mokymasis, kad geriau reaguotų į aplinkos sąlygas, pagerintų tikslumą, saugumą ir efektyvumą.
    • Etinės diskusijos apie tai, kaip „Big Tech“ renka ir saugo biometrinius duomenis (pvz., veido bruožus, akių struktūras, DNR, pirštų atspaudų modelius).
    • Natūrali sąveika tarp žmonių ir mašinų tobulėja (pvz., naudojant išmaniuosius įrenginius ir nešiojamus įrenginius).
    • Kibernetinio saugumo įmonės naudoja gilų mokymąsi, kad nustatytų silpnąsias IT infrastruktūros vietas.
    • Įmonės, taikančios platų nuspėjamosios analizės spektrą, siekdamos tobulinti produktus ir paslaugas bei pasiūlyti klientams itin pritaikytus sprendimus.
    • Vyriausybės, apdorojančios viešąsias duomenų bazes, siekdamos optimizuoti viešųjų paslaugų teikimą, ypač savivaldybių jurisdikcijose.

    Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

    • Kaip dar gilus mokymasis gali padėti įmonėms ir vyriausybėms aktyviai veikti įvairiose situacijose?
    • Kokia kita galima gilaus mokymosi rizika ar nauda?

    Įžvalgos nuorodos

    Šioje įžvalgoje buvo nurodytos šios populiarios ir institucinės nuorodos: