Padziļināta mācīšanās: vairāki mašīnmācības slāņi

ATTĒLA KREDĪTS:
Attēls kredīts
iStock

Padziļināta mācīšanās: vairāki mašīnmācības slāņi

Padziļināta mācīšanās: vairāki mašīnmācības slāņi

Apakšvirsraksta teksts
Padziļināta mācīšanās ir radījusi dažādus traucējumus, piemēram, automatizāciju un datu analīzi, palīdzot AI kļūt gudrākam nekā jebkad agrāk.
    • Autors:
    • Autors nosaukums
      Quantumrun Foresigh
    • Septembris 9, 2022

    Ieskata kopsavilkums

    Dziļā mācīšanās (DL), mašīnmācīšanās (ML) veids, uzlabo mākslīgā intelekta (AI) lietojumprogrammas, mācoties no datiem tādā veidā, kas ir līdzīgs cilvēka smadzeņu darbībai. To var izmantot dažādās jomās, sākot no autonomo transportlīdzekļu uzlabošanas un veselības aprūpes diagnozēm līdz tērzēšanas robotu darbināšanai un kiberdrošības pasākumu uzlabošanai. Tehnoloģijas spēja veikt sarežģītus uzdevumus, analizēt plašas datu kopas un sniegt pamatotas prognozes veido nozares un izraisa ētiskas diskusijas, jo īpaši par datu izmantošanu un privātumu.

    Dziļās mācīšanās konteksts

    Dziļā mācīšanās ir ML veids, kas ir daudzu AI lietojumprogrammu pamatā. DL var palīdzēt veikt klasifikācijas uzdevumus tieši no attēliem, teksta vai skaņas. Tas var veikt datu analīzi un ierīču saskarni, palīdzēt ar autonomiem robotiem un pašbraucošām automašīnām, kā arī veikt zinātnisku izpēti. DL var palīdzēt noteikt modeļus un tendences un radīt precīzākas prognozes. Šī tehnoloģija var saskarties arī ar tehnoloģiskām ierīcēm, piemēram, viedtālruņiem un lietiskā interneta (IoT) ierīcēm. 

    DL izmanto mākslīgos neironu tīklus, lai palīdzētu veikt uzdevumus, kas līdzīgi dabiskās valodas apstrādei (NLP) vai datora redzei un runas atpazīšanai. Neironu tīkli var arī sniegt satura ieteikumus, kas ir līdzīgi tiem, kas atrodami meklētājprogrammās un e-komercijas vietnēs. 

    Ir četras galvenās dziļās mācīšanās pieejas:

    • Uzraudzīta mācīšanās (iezīmēti dati).
    • Daļēji uzraudzīta mācīšanās (daļēji marķētas datu kopas).
    • Mācības bez uzraudzības (nav nepieciešamas etiķetes).
    • Mācību pastiprināšana (algoritmi mijiedarbojas ar vidi, nevis tikai paraugdatiem).

    Šajās četrās pieejās dziļā mācīšanās izmanto neironu tīklus vairākos līmeņos, lai iteratīvi mācītos no datiem, kas ir noderīgi, meklējot modeļus nestrukturētā informācijā. 

    Dziļās mācīšanās neironu tīkli atdarina cilvēka smadzeņu struktūru, ar dažādiem neironiem un mezgliem, kas savieno un dalās ar informāciju. Dziļās mācībās, jo sarežģītāka ir problēma, jo vairāk slēpto slāņu būs modelī. Šis ML veids var iegūt augsta līmeņa līdzekļus no liela apjoma neapstrādātu datu (lieliem datiem). 

    DL var palīdzēt situācijās, kad problēma ir pārāk sarežģīta cilvēka domāšanai (piemēram, noskaņojuma analīze, tīmekļa lapu rangu aprēķināšana) vai problēmas, kurām nepieciešami detalizēti risinājumi (piemēram, personalizācija, biometrija). 

    Traucējoša ietekme

    Padziļināta mācīšanās ir spēcīgs instruments organizācijām, kuras vēlas izmantot datus, lai pieņemtu pārdomātākus lēmumus. Piemēram, neironu tīkli var uzlabot diagnozes veselības aprūpē, pētot plašas esošo slimību un to ārstēšanas datu bāzes, uzlabojot pacientu aprūpes pārvaldību un rezultātus. Citas uzņēmuma lietojumprogrammas ietver datorredzi, valodu tulkojumus, optisko rakstzīmju atpazīšanu un sarunvalodas lietotāja saskarnes (UI), piemēram, tērzēšanas robotus un virtuālos palīgus.

    Organizāciju plašā digitālās transformācijas un mākoņa migrācijas ieviešana rada jaunus kiberdrošības izaicinājumus, kur DL tehnoloģijām var būt izšķiroša nozīme iespējamo apdraudējumu identificēšanā un mazināšanā. Tā kā uzņēmumi arvien vairāk izmanto vairāku mākoņu un hibrīda stratēģijas, lai sasniegtu savus digitālos mērķus, IT kompleksu sarežģītība, kas ietver organizāciju vai privātpersonu kolektīvos informācijas tehnoloģiju līdzekļus, ir ievērojami palielinājusies. Šī pieaugošā sarežģītība prasa uzlabotus risinājumus, lai efektīvi pārvaldītu, nodrošinātu un optimizētu šīs daudzveidīgās un sarežģītās IT vides.

    IT īpašumu izaugsme un nepārtraukta organizācijas attīstība nodrošina veiklību un rentabilitāti, kas nepieciešama, lai saglabātu konkurētspēju, kā arī rada sarežģītāku aizmuguri, ko efektīvi pārvaldīt un aizsargāt. DL var palīdzēt noteikt neparastus vai neregulārus modeļus, kas var liecināt par uzlaušanas mēģinājumiem. Šī funkcija var aizsargāt kritiskās infrastruktūras no iefiltrēšanās.

    Dziļās mācīšanās sekas

    Plašākas DL sekas var ietvert: 

    • Autonomi transportlīdzekļi, kas izmanto dziļu mācīšanos, lai labāk reaģētu uz vides apstākļiem, uzlabotu precizitāti, drošību un efektivitāti.
    • Ētiskas debates par to, kā Big Tech apkopo un glabā biometriskos datus (piemēram, sejas iezīmes, acu struktūras, DNS, pirkstu nospiedumu modeļus).
    • Uzlabojas dabiskā mijiedarbība starp cilvēkiem un mašīnām (piemēram, izmantojot viedierīces un valkājamas ierīces).
    • Kiberdrošības uzņēmumi izmanto dziļo apmācību, lai identificētu IT infrastruktūras vājās vietas.
    • Uzņēmumi, kas izmanto plašu prognozējamās analīzes klāstu, lai uzlabotu produktus un pakalpojumus un piedāvātu klientiem īpaši pielāgotus risinājumus.
    • Valdības, kas apstrādā publiskās datu bāzes, lai optimizētu sabiedrisko pakalpojumu sniegšanu, jo īpaši pašvaldību jurisdikcijās.

    Jautājumi, kas jāapsver

    • Kā vēl padziļināta mācīšanās var palīdzēt uzņēmumiem un valdībām proaktīvi rīkoties dažādās situācijās?
    • Kādi ir citi iespējamie riski vai ieguvumi, izmantojot dziļo apmācību?

    Ieskata atsauces

    Šim ieskatam tika izmantotas šādas populāras un institucionālas saites: