Învățare profundă: mai multe straturi de învățare automată

• Autor:
• Numele autorului

  Quantumrun Foresigh
• 9 Septembrie, 2022

Rezumat perspectivă

Învățarea profundă (DL), un tip de învățare automată (ML), îmbunătățește aplicațiile de inteligență artificială (AI) prin învățarea din date în moduri similare cu funcționarea creierului uman. Își găsește utilizare în diverse domenii, de la îmbunătățirea vehiculelor autonome și diagnosticarea asistenței medicale până la alimentarea chatbot-urilor și îmbunătățirea măsurilor de securitate cibernetică. Capacitatea tehnologiei de a gestiona sarcini complexe, de a analiza seturi vaste de date și de a face predicții informate modelează industriile și provoacă dezbateri etice, în special în ceea ce privește utilizarea datelor și confidențialitatea.

Context de învățare profundă

Învățarea profundă este o formă de ML care stă la baza multor aplicații AI. DL poate ajuta la sarcinile de clasificare direct din imagini, text sau sunet. Poate efectua analize de date și interfața cu dispozitivele, poate asista cu roboți autonomi și mașini autonome și poate executa explorări științifice. DL poate ajuta la identificarea tiparelor și tendințelor și poate produce predicții mai precise. Această tehnologie poate interfața și cu dispozitive tehnologice, cum ar fi smartphone-urile și dispozitivele Internet of Things (IoT). 

DL folosește rețele neuronale artificiale pentru a asista la sarcini similare procesării limbajului natural (NLP) sau viziunea computerizată și recunoașterea vorbirii. Rețelele neuronale pot oferi, de asemenea, recomandări de conținut similare cu cele găsite în motoarele de căutare și site-urile de comerț electronic. 

Există patru abordări principale ale învățării profunde:

• Învățare supravegheată (date etichetate).
• Învățare semi-supravegheată (seturi de date semi-etichetate).
• Învățare nesupravegheată (nu sunt necesare etichete).
• Învățare prin consolidare (algoritmii interacționează cu mediul, nu doar cu datele eșantionului).

În aceste patru abordări, învățarea profundă folosește rețele neuronale pe mai multe niveluri pentru a învăța în mod iterativ din date, ceea ce este benefic atunci când se caută modele în informații nestructurate. 

Rețelele neuronale din învățarea profundă imită modul în care este structurat creierul uman, cu diverși neuroni și noduri care conectează și schimbă informații. În deep learning, cu cât problema este mai complexă, cu atât vor fi mai multe straturi ascunse în model. Această formă de ML poate extrage caracteristici de nivel înalt din cantități mari de date brute (date mari). 

DL poate ajuta în situații în care problema este prea complexă pentru raționamentul uman (de exemplu, analiza sentimentelor, calcularea rangurilor paginilor web) sau probleme care necesită soluții detaliate (de exemplu, personalizare, biometrie). 

Impact perturbator

Învățarea profundă este un instrument puternic pentru organizațiile care doresc să folosească datele pentru a lua decizii mai informate. De exemplu, rețelele neuronale pot îmbunătăți diagnosticele în asistența medicală prin studierea bazelor de date extinse ale bolilor existente și a tratamentelor acestora, îmbunătățind managementul îngrijirii pacienților și rezultatele. Alte aplicații de întreprindere includ viziunea computerizată, traducerile de limbi, recunoașterea optică a caracterelor și interfețele conversaționale cu utilizatorul (UI), cum ar fi chatboții și asistenții virtuali.

Adoptarea pe scară largă a transformării digitale și a migrației în cloud de către organizații prezintă noi provocări de securitate cibernetică, în care tehnologiile DL pot juca un rol crucial în identificarea și atenuarea potențialelor amenințări. Pe măsură ce companiile adoptă din ce în ce mai mult strategii multi-cloud și hibride pentru a-și atinge obiectivele digitale, complexitatea stațiunilor IT, care cuprind activele colective de tehnologie a informației ale organizațiilor sau ale indivizilor, a escaladat semnificativ. Această complexitate în creștere necesită soluții avansate pentru a gestiona, securiza și optimiza în mod eficient aceste medii IT diverse și complicate.

Creșterea patrimoniului IT și dezvoltarea organizațională continuă oferă agilitatea și rentabilitatea necesare pentru a rămâne competitivi, dar creează și un backend mai dificil de gestionat și protejat în mod eficient. DL poate ajuta la identificarea tiparelor anormale sau neregulate care pot fi un semn al încercărilor de hacking. Această caracteristică poate proteja infrastructurile critice de a fi infiltrate.

Implicațiile învățării profunde

Implicațiile mai largi ale DL pot include: 

• Vehicule autonome care folosesc învățarea profundă pentru a răspunde mai bine la condițiile de mediu, pentru a îmbunătăți acuratețea, siguranța și eficiența.
• Dezbateri etice despre modul în care datele biometrice (de exemplu, trăsăturile faciale, structurile ochilor, ADN-ul, modelele de amprentă) sunt colectate și stocate de Big Tech.
• Se îmbunătățește interacțiunile naturale dintre oameni și mașini (de exemplu, utilizarea dispozitivelor inteligente și a dispozitivelor portabile).
• Companiile de securitate cibernetică folosesc învățarea profundă pentru a identifica punctele slabe din infrastructurile IT.
• Companiile care aplică o gamă largă de analize predictive pentru a îmbunătăți produsele și serviciile și pentru a oferi clienților soluții hiper-personalizate.
• Guvernele procesează baze de date publice pentru a optimiza furnizarea de servicii publice, în special în rândul jurisdicțiilor municipale.

Întrebări de luat în considerare

• Cum altfel poate deep learning să ajute companiile și guvernele să acționeze proactiv în diferite situații?
• Care sunt celelalte riscuri sau beneficii potențiale ale utilizării învățării profunde?