Pembelajaran mendalam: Beberapa lapisan dalam pembelajaran mesin

• Pengarang
• Nama pengarang

  Quantumrun Foresegh
• September 9, 2022

Ringkasan cerapan

Deep learning (DL), a type of machine learning (ML), enhances artificial intelligence (AI) applications by learning from data in ways similar to human brain function. It finds use in various fields, from enhancing autonomous vehicles and healthcare diagnoses to powering chatbots and improving cybersecurity measures. The technology's ability to handle complex tasks, analyze vast data sets, and make informed predictions is shaping industries and raising ethical debates, especially around data use and privacy.

Konteks pembelajaran yang mendalam

Deep learning is a form of ML that is the basis for many AI applications. DL can assist with classification tasks directly from images, text, or sound. It can conduct data analytics and device interfacing, assist with autonomous robots and self-driving cars, and execute scientific exploration. DL can help identify patterns and trends and produce more accurate predictions. This technology can also interface with technological devices, such as smartphones and Internet of Things (IoT) devices. 

DL uses artificial neural networks to assist with tasks similar to natural language processing (NLP) or computer vision and speech recognition. Neural networks may also provide content recommendations similar to those found in search engines and e-commerce sites. 

Terdapat empat pendekatan utama untuk pembelajaran mendalam:

• Pembelajaran diselia (data berlabel).
• Pembelajaran separa penyeliaan (set data separa berlabel).
• Pembelajaran tanpa pengawasan (tiada label diperlukan).
• Pembelajaran pengukuhan (algoritma berinteraksi dengan persekitaran, bukan hanya data sampel).

Dalam empat pendekatan ini, pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf pada beberapa peringkat untuk belajar secara berulang daripada data, yang bermanfaat apabila mencari corak dalam maklumat tidak berstruktur. 

Rangkaian saraf dalam pembelajaran mendalam meniru cara otak manusia distrukturkan, dengan pelbagai neuron dan nod menghubungkan dan berkongsi maklumat. Dalam pembelajaran mendalam, lebih kompleks masalah, lebih banyak lapisan tersembunyi yang akan ada dalam model. Bentuk ML ini boleh mengekstrak ciri peringkat tinggi daripada sejumlah besar data mentah (data besar). 

DL may assist in situations where the problem is too complex for human reasoning (e.g., sentiment analysis, calculating web page ranks) or issues that require detailed solutions (e.g., personalization, biometrics). 

Kesan yang mengganggu

Pembelajaran mendalam ialah alat yang berkuasa untuk organisasi yang ingin menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih termaklum. Sebagai contoh, rangkaian saraf boleh meningkatkan diagnosis dalam penjagaan kesihatan dengan mengkaji pangkalan data meluas penyakit sedia ada dan rawatannya, menambah baik pengurusan dan hasil penjagaan pesakit. Aplikasi perusahaan lain termasuk penglihatan komputer, terjemahan bahasa, pengecaman aksara optik dan antara muka pengguna perbualan (UI) seperti chatbots dan pembantu maya.

The widespread adoption of digital transformation and cloud migration by organizations presents new cybersecurity challenges, where DL technologies can play a crucial role in identifying and mitigating potential threats. As businesses increasingly adopt multi-cloud and hybrid strategies to achieve their digital objectives, the complexity of IT estates, encompassing the collective information technology assets of organizations or individuals, has escalated significantly. This growing complexity requires advanced solutions to efficiently manage, secure, and optimize these diverse and intricate IT environments.

The growth of IT estates and continued organizational development provide the agility and cost-effectiveness required to stay competitive but also create a more difficult backend to manage and safeguard effectively. DL can assist in identifying abnormal or erratic patterns that may be a sign of hacking attempts. This feature can protect critical infrastructures from being infiltrated.

Implikasi pembelajaran mendalam

Wider implications of DL may include: 

• Kenderaan autonomi menggunakan pembelajaran mendalam untuk bertindak balas dengan lebih baik kepada keadaan persekitaran, meningkatkan ketepatan, keselamatan dan kecekapan.
• Perdebatan etika tentang cara data biometrik (cth, ciri muka, struktur mata, DNA, corak cap jari) dikumpul dan disimpan oleh Big Tech.
• Interaksi semula jadi antara manusia dan mesin bertambah baik (cth, menggunakan peranti pintar dan boleh pakai).
• Syarikat keselamatan siber menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengenal pasti titik lemah dalam infrastruktur IT.
• Syarikat yang menggunakan pelbagai analitik ramalan untuk menambah baik produk dan perkhidmatan serta menawarkan penyelesaian tersuai hiper kepada pelanggan.
• Kerajaan memproses pangkalan data awam untuk mengoptimumkan penyampaian perkhidmatan awam, terutamanya di kalangan bidang kuasa perbandaran.

Soalan yang perlu dipertimbangkan

• Bagaimana lagi pembelajaran mendalam boleh membantu syarikat dan kerajaan bertindak secara proaktif terhadap situasi yang berbeza?
• Apakah potensi risiko atau faedah lain menggunakan pembelajaran mendalam?