Глубокое обучение: несколько уровней глубокого машинного обучения

ИЗОБРАЖЕНИЕ КРЕДИТ:
Кредит изображения
Istock

Глубокое обучение: несколько уровней глубокого машинного обучения

Глубокое обучение: несколько уровней глубокого машинного обучения

Текст подзаголовка
Глубокое обучение привело к различным прорывам, таким как автоматизация и анализ данных, помогая ИИ стать умнее, чем когда-либо.
    • Автор:
    • Имя автора
      Предвидение Quantumrun
    • 9 сентября, 2022

    Сводка статистики

    Глубокое обучение (DL), тип машинного обучения (ML), расширяет возможности приложений искусственного интеллекта (ИИ), обучаясь на данных способами, аналогичными функциям человеческого мозга. Он находит применение в различных областях: от совершенствования автономных транспортных средств и медицинской диагностики до питания чат-ботов и улучшения мер кибербезопасности. Способность технологии решать сложные задачи, анализировать обширные наборы данных и делать обоснованные прогнозы формирует отрасли и вызывает этические дебаты, особенно в отношении использования данных и конфиденциальности.

    Контекст глубокого обучения

    Глубокое обучение — это форма машинного обучения, которая лежит в основе многих приложений искусственного интеллекта. DL может помочь с задачами классификации непосредственно по изображениям, тексту или звуку. Он может проводить анализ данных и взаимодействие устройств, помогать с автономными роботами и беспилотными автомобилями, а также проводить научные исследования. DL может помочь выявить закономерности и тенденции и дать более точные прогнозы. Эта технология также может взаимодействовать с технологическими устройствами, такими как смартфоны и устройства Интернета вещей (IoT). 

    DL использует искусственные нейронные сети для решения задач, аналогичных обработке естественного языка (NLP) или компьютерному зрению и распознаванию речи. Нейронные сети также могут предоставлять рекомендации по контенту, аналогичные тем, которые можно найти в поисковых системах и на сайтах электронной коммерции. 

    Существует четыре основных подхода к глубокому обучению:

    • Обучение под наблюдением (размеченные данные).
    • Полууправляемое обучение (полумаркированные наборы данных).
    • Неконтролируемое обучение (этикетки не требуются).
    • Обучение с подкреплением (алгоритмы взаимодействуют с окружающей средой, а не только с образцами данных).

    В этих четырех подходах глубокое обучение использует нейронные сети на нескольких уровнях для итеративного изучения данных, что полезно при поиске закономерностей в неструктурированной информации. 

    Нейронные сети в глубоком обучении имитируют структуру человеческого мозга с различными нейронами и узлами, соединяющими и обменивающимися информацией. В глубоком обучении чем сложнее проблема, тем больше скрытых слоев будет в модели. Эта форма машинного обучения может извлекать функции высокого уровня из больших объемов необработанных данных (больших данных). 

    DL может помочь в ситуациях, когда проблема слишком сложна для человеческого рассуждения (например, анализ настроений, расчет рейтинга веб-страниц) или в проблемах, требующих детальных решений (например, персонализация, биометрия). 

    Разрушительное воздействие

    Глубокое обучение — это мощный инструмент для организаций, которые хотят использовать данные для принятия более обоснованных решений. Например, нейронные сети могут улучшить диагностику в здравоохранении, изучая обширные базы данных о существующих заболеваниях и их лечении, улучшая управление уходом за пациентами и улучшая результаты. Другие корпоративные приложения включают компьютерное зрение, языковые переводы, оптическое распознавание символов и диалоговые пользовательские интерфейсы (UI), такие как чат-боты и виртуальные помощники.

    Широкое внедрение в организациях цифровой трансформации и миграции в облако создает новые проблемы кибербезопасности, где технологии ДО могут сыграть решающую роль в выявлении и смягчении потенциальных угроз. Поскольку предприятия все чаще применяют мультиоблачные и гибридные стратегии для достижения своих цифровых целей, сложность ИТ-инфраструктуры, охватывающей коллективные информационные технологические активы организаций или отдельных лиц, значительно возрастает. Эта растущая сложность требует передовых решений для эффективного управления, защиты и оптимизации этих разнообразных и сложных ИТ-сред.

    Рост ИТ-инфраструктуры и постоянное организационное развитие обеспечивают гибкость и экономическую эффективность, необходимые для сохранения конкурентоспособности, но также создают более сложную серверную часть для эффективного управления и защиты. DL может помочь выявить аномальные или ошибочные закономерности, которые могут быть признаком попыток взлома. Эта функция может защитить критически важные инфраструктуры от проникновения.

    Последствия глубокого обучения

    Более широкие последствия DL могут включать: 

    • Автономные транспортные средства, использующие глубокое обучение, чтобы лучше реагировать на условия окружающей среды, повышать точность, безопасность и эффективность.
    • Этические споры о том, как Big Tech собирает и хранит биометрические данные (например, черты лица, строение глаз, ДНК, образцы отпечатков пальцев).
    • Улучшается естественное взаимодействие между людьми и машинами (например, использование интеллектуальных устройств и носимых устройств).
    • Компании, занимающиеся кибербезопасностью, используют глубокое обучение для выявления слабых мест в ИТ-инфраструктурах.
    • Компании, применяющие широкий спектр предиктивной аналитики для улучшения продуктов и услуг и предлагающие клиентам сверхиндивидуальные решения.
    • Правительства обрабатывают общедоступные базы данных для оптимизации предоставления государственных услуг, особенно в муниципальных юрисдикциях.

    Вопросы для рассмотрения

    • Как еще глубокое обучение может помочь компаниям и правительствам активно действовать в различных ситуациях?
    • Каковы другие потенциальные риски или преимущества использования глубокого обучения?

    Ссылки на статистику

    Для этого понимания использовались следующие популярные и институциональные ссылки: