Гүнзгий суралцах: Машин сургалтын хэд хэдэн давхарга

ЗУРГИЙН ЗЭЭЛ:
Зургийн кредит
iStock

Гүнзгий суралцах: Машин сургалтын хэд хэдэн давхарга

Гүнзгий суралцах: Машин сургалтын хэд хэдэн давхарга

Дэд гарчгийн текст
Гүнзгий суралцах нь автоматжуулалт, өгөгдлийн аналитик гэх мэт янз бүрийн тасалдлыг идэвхжүүлж, хиймэл оюун ухаанд урьд өмнөхөөсөө илүү ухаалаг болоход тусалсан.
    • Зохиогчийн тухай:
    • Зохиогчийн нэр
      Quantumrun Foresigh
    • Есдүгээр сарын 9, 2022

    Үзэл баримтлалын хураангуй

    Машин сургалтын (ML) нэг төрөл болох Deep Learning (DL) нь хүний ​​тархины үйл ажиллагаатай төстэй арга замаар өгөгдлөөс суралцах замаар хиймэл оюун ухааны (AI) програмуудыг сайжруулдаг. Энэ нь автомат жолоодлоготой тээврийн хэрэгсэл, эрүүл мэндийн оношилгоог сайжруулахаас эхлээд чатботуудыг идэвхжүүлэх, кибер аюулгүй байдлын арга хэмжээг сайжруулах зэрэг янз бүрийн салбарт хэрэглэгдэж байна. Технологийн нарийн төвөгтэй ажлуудыг шийдвэрлэх, асар их өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх, мэдээлэлтэй таамаглал гаргах чадвар нь салбаруудыг төлөвшүүлж, ёс зүйн маргаан, ялангуяа өгөгдөл ашиглах, хувийн нууцлалын талаархи маргааныг өрнүүлж байна.

    Гүнзгий суралцах нөхцөл

    Гүнзгий суралцах нь олон хиймэл оюун ухааны хэрэглээний үндэс болсон ML хэлбэр юм. DL нь зураг, текст эсвэл дуу чимээнээс шууд ангилах ажилд тусалж чадна. Энэ нь өгөгдлийн дүн шинжилгээ хийх, төхөөрөмжийн интерфейс хийх, бие даасан роботууд болон өөрөө жолооддог машинуудад туслах, шинжлэх ухааны хайгуул хийх боломжтой. DL нь хэв маяг, чиг хандлагыг тодорхойлж, илүү үнэн зөв таамаглал гаргахад тусална. Энэхүү технологи нь ухаалаг гар утас, зүйлсийн интернет (IoT) төхөөрөмж зэрэг технологийн төхөөрөмжүүдтэй холбогдох боломжтой. 

    DL нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) эсвэл компьютерийн хараа, яриа танихтай төстэй ажлуудад туслах хиймэл мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг. Мэдрэлийн сүлжээ нь хайлтын систем болон цахим худалдааны сайтуудаас олдсонтой төстэй агуулгын зөвлөмжийг өгч болно. 

    Гүнзгий суралцах дөрвөн үндсэн арга байдаг:

    • Хяналттай сургалт (шошготой өгөгдөл).
    • Хагас хяналттай сургалт (хагас шошготой мэдээллийн багц).
    • Хяналтгүй суралцах (шошго шаардлагагүй).
    • Бататгах сургалт (алгоритмууд нь зөвхөн түүвэр өгөгдөл биш хүрээлэн буй орчинтой харьцдаг).

    Эдгээр дөрвөн аргын хувьд гүнзгий суралцах нь хэд хэдэн түвшинд мэдрэлийн сүлжээг ашиглан өгөгдлөөс давталттайгаар суралцдаг бөгөөд энэ нь бүтэцгүй мэдээллийн хэв маягийг хайхад ашигтай байдаг. 

    Гүнзгий сургалтын мэдрэлийн сүлжээ нь хүний ​​тархины бүтэцтэй, янз бүрийн мэдрэлийн эсүүд, зангилаанууд хоорондоо холбогдож, мэдээлэл солилцдог болохыг дуурайдаг. Гүнзгий суралцахад асуудал илүү төвөгтэй байх тусам загварт илүү далд давхаргууд байх болно. ML-ийн энэ хэлбэр нь их хэмжээний түүхий өгөгдлөөс (том өгөгдөл) өндөр түвшний функцуудыг гаргаж авах боломжтой. 

    DL нь асуудал нь хүний ​​сэтгэхүйд хэтэрхий төвөгтэй (жишээ нь, сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ, вэб хуудасны зэрэглэлийг тооцоолох) эсвэл нарийвчилсан шийдэл шаарддаг (жишээ нь, хувийн тохиргоо, биометрийн үзүүлэлтүүд) асуудалд тусалж чадна. 

    Сөрөг нөлөө

    Гүнзгий суралцах нь илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахын тулд өгөгдлийг ашиглахыг хүсдэг байгууллагуудад зориулсан хүчирхэг хэрэгсэл юм. Жишээлбэл, мэдрэлийн сүлжээ нь одоо байгаа өвчин, тэдгээрийн эмчилгээний талаар өргөн хүрээний мэдээллийн санг судалж, өвчтөний тусламж үйлчилгээний менежмент, үр дүнг сайжруулах замаар эрүүл мэндийн оношлогоог сайжруулж чадна. Бусад аж ахуйн нэгжийн програмуудад компьютерийн хараа, хэлний орчуулга, оптик тэмдэгт таних, чатбот болон виртуал туслах гэх мэт харилцан ярианы хэрэглэгчийн интерфэйс (UI) орно.

    Байгууллагууд дижитал хувиргалт, үүлэн шилжилтийг өргөнөөр нэвтрүүлэх нь кибер аюулгүй байдлын шинэ сорилтуудыг бий болгож, DL технологи нь болзошгүй аюулыг илрүүлэх, бууруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Бизнесүүд дижитал зорилгодоо хүрэхийн тулд олон үүлэн болон эрлийз стратегийг нэвтрүүлэхийн хэрээр байгууллага болон хувь хүмүүсийн мэдээллийн технологийн хамтын хөрөнгийг хамарсан мэдээллийн технологийн үл хөдлөх хөрөнгийн нарийн төвөгтэй байдал ихээхэн нэмэгдэж байна. Энэхүү өсөн нэмэгдэж буй нарийн төвөгтэй байдал нь эдгээр олон янзын, нарийн төвөгтэй мэдээллийн технологийн орчныг үр дүнтэй удирдах, аюулгүй болгох, оновчтой болгох дэвшилтэт шийдлүүдийг шаарддаг.

    Мэдээллийн технологийн үл хөдлөх хөрөнгийн өсөлт, байгууллагын тасралтгүй хөгжил нь өрсөлдөх чадвараа хадгалахад шаардагдах авхаалж самбаа, зардлын үр ашгийг хангахаас гадна үр дүнтэй удирдах, хамгаалахад илүү төвөгтэй арын хэсгийг бий болгодог. DL нь хакердах оролдлогын шинж тэмдэг байж болох хэвийн бус эсвэл тогтворгүй хэв маягийг тодорхойлоход тусалдаг. Энэ функц нь чухал дэд бүтцийг нэвчихээс хамгаалж чадна.

    Гүнзгий суралцахын үр дагавар

    DL-ийн өргөн хүрээний үр дагавар нь дараахь зүйлийг агуулж болно. 

    • Хүрээлэн буй орчны нөхцөл байдалд илүү сайн хариу үйлдэл үзүүлэх, нарийвчлал, аюулгүй байдал, үр ашгийг дээшлүүлэхийн тулд гүнзгий суралцах аргыг ашигладаг автономит тээврийн хэрэгсэл.
    • Big Tech компани биометрийн өгөгдлийг (нүүрний шинж чанар, нүдний бүтэц, ДНХ, хурууны хээ зэрэг) хэрхэн цуглуулж, хадгалдаг тухай ёс зүйн маргаан.
    • Хүн ба машин хоорондын байгалийн харилцан үйлчлэл сайжирч байна (жишээ нь, ухаалаг төхөөрөмж, зүүдэг төхөөрөмж ашиглах).
    • Кибер аюулгүй байдлын компаниуд мэдээллийн технологийн дэд бүтцийн сул талуудыг тодорхойлохын тулд гүнзгий суралцах аргыг ашигладаг.
    • Бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг сайжруулах, үйлчлүүлэгчдэд хэт тохируулсан шийдлүүдийг санал болгохын тулд олон төрлийн урьдчилан таамаглах аналитик ашигладаг компаниуд.
    • Засгийн газрууд төрийн үйлчилгээг оновчтой болгохын тулд олон нийтийн мэдээллийн санг боловсруулж, ялангуяа хотын харьяаллын дунд.

    Анхаарах асуултууд

    • Гүнзгий суралцах нь компаниуд болон засгийн газруудад өөр өөр нөхцөл байдалд идэвхтэй ажиллахад хэрхэн туслах вэ?
    • Гүнзгий сургалтыг ашиглах өөр ямар эрсдэл эсвэл ашиг тустай вэ?

    Үзэл баримтлалын лавлагаа

    Энэхүү ойлголтыг авахын тулд дараах алдартай болон институцийн холбоосыг ашигласан болно: