Длабоко учење: Неколку слоеви длабоко на машинското учење

КРЕДИТ НА СЛИКА:
Слика кредит
iStock

Длабоко учење: Неколку слоеви длабоко на машинското учење

Длабоко учење: Неколку слоеви длабоко на машинското учење

Текст за поднаслов
Длабокото учење овозможи различни нарушувања како автоматизација и аналитика на податоци, помагајќи и на вештачката интелигенција да стане попаметна од кога било.
    • автор:
    • име на авторот
      Quantumrun Foresigh
    • Септември 9, 2022

    Резиме на увид

    Длабокото учење (DL), еден вид машинско учење (ML), ги подобрува апликациите за вештачка интелигенција (AI) со учење од податоци на начини слични на функцијата на човечкиот мозок. Наидува на употреба во различни области, од подобрување на автономните возила и дијагнозите за здравствена заштита до напојување на чет-ботови и подобрување на мерките за сајбер безбедност. Способноста на технологијата да се справи со сложени задачи, да анализира огромни збирки податоци и да прави информирани предвидувања ги обликува индустриите и покренува етички дебати, особено околу употребата на податоците и приватноста.

    Контекс на длабоко учење

    Длабокото учење е форма на ML што е основа за многу апликации за вештачка интелигенција. DL може да помогне со задачите за класификација директно од слики, текст или звук. Може да спроведе аналитика на податоци и поврзување со уреди, да помага со автономни роботи и самоуправувачки автомобили и да врши научно истражување. DL може да помогне да се идентификуваат моделите и трендовите и да се направат попрецизни предвидувања. Оваа технологија исто така може да интерфејс со технолошки уреди, како што се паметни телефони и уреди за Интернет на нештата (IoT). 

    DL користи вештачки невронски мрежи за да помогне во задачи слични на обработка на природни јазици (NLP) или компјутерска визија и препознавање говор. Невралните мрежи исто така може да обезбедат препораки за содржина слични на оние што се наоѓаат во пребарувачите и страниците за е-трговија. 

    Постојат четири главни пристапи за длабоко учење:

    • Надгледувано учење (означени податоци).
    • Полу-надгледувано учење (полу-етикетирани сетови на податоци).
    • Учење без надзор (не се потребни етикети).
    • Засилено учење (алгоритмите се во интеракција со околината, не само со податоците од примерокот).

    Во овие четири пристапи, длабокото учење користи невронски мрежи на неколку нивоа за итеративно да учи од податоците, што е корисно кога се бараат обрасци во неструктурирани информации. 

    Невронските мрежи во длабокото учење имитираат како е структуриран човечкиот мозок, со различни неврони и јазли кои поврзуваат и споделуваат информации. Во длабокото учење, колку е покомплексен проблемот, толку повеќе скриени слоеви ќе има во моделот. Оваа форма на ML може да извлече карактеристики на високо ниво од големи количини необработени податоци (големи податоци). 

    DL може да помогне во ситуации кога проблемот е премногу сложен за човечко расудување (на пр., анализа на чувствата, пресметување на рангирањето на веб-страниците) или прашања кои бараат детални решенија (на пример, персонализација, биометрика). 

    Нарушувачко влијание

    Длабокото учење е моќна алатка за организациите кои сакаат да користат податоци за да донесат поинформирани одлуки. На пример, невронските мрежи можат да ги подобрат дијагнозите во здравството со проучување на обемни бази на податоци за постоечките болести и нивните третмани, подобрување на управувањето со грижата за пациентите и резултатите. Други апликации за претпријатие вклучуваат компјутерска визија, преводи на јазици, оптичко препознавање знаци и разговорни кориснички интерфејси (UI) како чет-ботови и виртуелни асистенти.

    Широкото усвојување на дигиталната трансформација и миграцијата на облак од страна на организациите претставува нови предизвици за сајбер безбедноста, каде DL технологиите можат да играат клучна улога во идентификувањето и ублажувањето на потенцијалните закани. Како што бизнисите сè повеќе усвојуваат мулти-облак и хибридни стратегии за да ги постигнат своите дигитални цели, комплексноста на ИТ имотот, што ги опфаќа колективните средства за информатичка технологија на организации или поединци, значително ескалира. Оваа растечка сложеност бара напредни решенија за ефикасно управување, обезбедување и оптимизирање на овие разновидни и сложени ИТ средини.

    Растот на ИТ имотот и континуираниот организациски развој обезбедуваат агилност и економичност потребни за да се остане конкурентен, но исто така создава потешкотии за ефикасно управување и заштита. DL може да помогне во идентификување на абнормални или непредвидливи обрасци кои може да бидат знак за обиди за хакирање. Оваа функција може да ги заштити критичните инфраструктури од инфилтрирање.

    Импликации на длабоко учење

    Пошироките импликации на DL може да вклучуваат: 

    • Автономни возила кои користат длабоко учење за подобро да одговорат на условите на околината, да ја подобрат прецизноста, безбедноста и ефикасноста.
    • Етички дебати за тоа како биометриските податоци (на пр. црти на лицето, структурата на очите, ДНК, обрасци на отпечатоци од прст) се собираат и складираат од Big Tech.
    • Природните интеракции помеѓу луѓето и машините се подобруваат (на пр., користење паметни уреди и уреди за носење).
    • Компаниите за сајбер безбедност користат длабоко учење за да ги идентификуваат слабите точки во ИТ инфраструктурите.
    • Компании применуваат широк опсег на предвидливи аналитики за подобрување на производите и услугите и нудат хипер-приспособени решенија за клиентите.
    • Владите ги обработуваат јавните бази на податоци за да ја оптимизираат испораката на јавните услуги, особено меѓу општинските јурисдикции.

    Прашања што треба да се разгледаат

    • Како поинаку може длабокото учење да им помогне на компаниите и владите да дејствуваат проактивно во различни ситуации?
    • Кои се другите потенцијални ризици или придобивки од користењето на длабокото учење?