Hlboké učenie: Niekoľko vrstiev strojového učenia

• Autor:
• meno autora

  Predpoveď Quantumrun
• September 9, 2022

Súhrn prehľadu

Hlboké učenie (DL), typ strojového učenia (ML), zlepšuje aplikácie umelej inteligencie (AI) učením sa z údajov spôsobmi podobnými funkcii ľudského mozgu. Využitie nachádza v rôznych oblastiach, od vylepšovania autonómnych vozidiel a diagnóz zdravotnej starostlivosti až po napájanie chatbotov a zlepšovanie opatrení v oblasti kybernetickej bezpečnosti. Schopnosť technológie zvládnuť zložité úlohy, analyzovať rozsiahle súbory údajov a robiť informované predpovede formuje priemyselné odvetvia a vyvoláva etické diskusie, najmä o používaní údajov a ochrane súkromia.

Hlboký vzdelávací kontext

Hlboké učenie je forma ML, ktorá je základom mnohých aplikácií AI. DL môže pomôcť s klasifikačnými úlohami priamo z obrázkov, textu alebo zvuku. Dokáže vykonávať analýzu údajov a prepájať zariadenia, pomáhať s autonómnymi robotmi a autonómnymi autami a vykonávať vedecký prieskum. DL môže pomôcť identifikovať vzory a trendy a vytvárať presnejšie predpovede. Táto technológia môže byť tiež prepojená s technologickými zariadeniami, ako sú smartfóny a zariadenia internetu vecí (IoT). 

DL používa umelé neurónové siete na pomoc s úlohami podobnými spracovaniu prirodzeného jazyka (NLP) alebo počítačovému videniu a rozpoznávaniu reči. Neurónové siete môžu tiež poskytovať odporúčania obsahu podobné tým, ktoré sa nachádzajú vo vyhľadávačoch a na stránkach elektronického obchodu. 

Existujú štyri hlavné prístupy k hlbokému vzdelávaniu:

• Učenie pod dohľadom (označené údaje).
• Učenie sa čiastočne pod dohľadom (polooznačené súbory údajov).
• Učenie bez dozoru (nie sú potrebné žiadne štítky).
• Posilnenie učenia (algoritmy interagujú s prostredím, nielen so vzorovými údajmi).

V týchto štyroch prístupoch hlboké učenie využíva neurónové siete na niekoľkých úrovniach na opakované učenie sa z údajov, čo je výhodné pri hľadaní vzorov v neštruktúrovaných informáciách. 

Neurónové siete v hlbokom učení napodobňujú štruktúru ľudského mozgu, pričom rôzne neuróny a uzly sa spájajú a zdieľajú informácie. Pri hlbokom učení platí, že čím je problém zložitejší, tým viac skrytých vrstiev bude v modeli. Táto forma ML dokáže extrahovať funkcie vysokej úrovne z veľkého množstva nespracovaných údajov (veľké údaje). 

DL môže pomôcť v situáciách, keď je problém príliš zložitý na ľudské uvažovanie (napr. analýza sentimentu, výpočet hodnotenia webových stránok) alebo problémy, ktoré si vyžadujú podrobné riešenia (napr. personalizácia, biometria). 

Rušivý vplyv

Hlboké vzdelávanie je výkonný nástroj pre organizácie, ktoré chcú používať údaje na prijímanie informovanejších rozhodnutí. Neurónové siete môžu napríklad zlepšiť diagnózy v zdravotníctve štúdiom rozsiahlych databáz existujúcich chorôb a ich liečby, zlepšením riadenia a výsledkov starostlivosti o pacienta. Ďalšie podnikové aplikácie zahŕňajú počítačové videnie, jazykové preklady, optické rozpoznávanie znakov a konverzačné používateľské rozhrania (UI), ako sú chatboti a virtuálni asistenti.

Široké prijímanie digitálnej transformácie a cloudovej migrácie organizáciami predstavuje nové výzvy v oblasti kybernetickej bezpečnosti, kde technológie DL môžu zohrávať kľúčovú úlohu pri identifikácii a zmierňovaní potenciálnych hrozieb. Keďže podniky čoraz viac prijímajú multicloudové a hybridné stratégie na dosiahnutie svojich digitálnych cieľov, zložitosť IT zariadení, ktoré zahŕňajú kolektívne informačné technológie organizácií alebo jednotlivcov, výrazne eskalovala. Táto rastúca zložitosť si vyžaduje pokročilé riešenia na efektívnu správu, zabezpečenie a optimalizáciu týchto rôznorodých a zložitých IT prostredí.

Rast IT nehnuteľností a neustály organizačný rozvoj poskytujú agilnosť a nákladovú efektívnosť potrebnú na udržanie konkurencieschopnosti, ale vytvárajú aj zložitejšie backend na efektívnu správu a ochranu. DL môže pomôcť pri identifikácii abnormálnych alebo nepravidelných vzorcov, ktoré môžu byť znakom pokusov o hackovanie. Táto funkcia môže chrániť kritickú infraštruktúru pred infiltráciou.

Dôsledky hlbokého učenia

Širšie dôsledky DL môžu zahŕňať: 

• Autonómne vozidlá využívajúce hlboké učenie, aby lepšie reagovali na podmienky prostredia, zlepšili presnosť, bezpečnosť a efektivitu.
• Etické debaty o tom, ako Big Tech zbiera a ukladá biometrické údaje (napr. črty tváre, štruktúry očí, DNA, vzory odtlačkov prstov).
• Zlepšujú sa prirodzené interakcie medzi ľuďmi a strojmi (napr. pomocou inteligentných zariadení a nositeľných zariadení).
• Spoločnosti zaoberajúce sa kybernetickou bezpečnosťou využívajúce hlboké vzdelávanie na identifikáciu slabých miest v IT infraštruktúrach.
• Spoločnosti využívajúce širokú škálu prediktívnych analýz s cieľom zlepšiť produkty a služby a ponúknuť klientom riešenia na mieru.
• Vlády spracúvajúce verejné databázy s cieľom optimalizovať poskytovanie verejných služieb, najmä v rámci mestských jurisdikcií.

Otázky na zváženie

• Ako inak môže hlboké vzdelávanie pomôcť spoločnostiam a vládam proaktívne konať v rôznych situáciách?
• Aké sú ďalšie potenciálne riziká alebo výhody používania hlbokého učenia?