Globoko učenje: več plasti globokega strojnega učenja

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresigh
• September 9, 2022

Povzetek vpogleda

Globoko učenje (DL), vrsta strojnega učenja (ML), izboljšuje aplikacije umetne inteligence (AI) z učenjem iz podatkov na načine, podobne delovanju človeških možganov. Uporablja se na različnih področjih, od izboljšanja avtonomnih vozil in zdravstvenih diagnoz do napajanja klepetalnih robotov in izboljšanja ukrepov kibernetske varnosti. Sposobnost tehnologije, da obravnava zapletene naloge, analizira obsežne nize podatkov in daje informirane napovedi, oblikuje industrije in sproža etične razprave, zlasti glede uporabe podatkov in zasebnosti.

Kontekst globokega učenja

Globoko učenje je oblika ML, ki je osnova za številne aplikacije AI. DL lahko pomaga pri nalogah klasifikacije neposredno iz slik, besedila ali zvoka. Lahko izvaja analitiko podatkov in povezuje naprave, pomaga pri avtonomnih robotih in samovozečih avtomobilih ter izvaja znanstveno raziskovanje. DL lahko pomaga prepoznati vzorce in trende ter ustvari natančnejše napovedi. Ta tehnologija se lahko poveže tudi s tehnološkimi napravami, kot so pametni telefoni in naprave interneta stvari (IoT). 

DL uporablja umetne nevronske mreže za pomoč pri nalogah, podobnih obdelavi naravnega jezika (NLP) ali računalniškemu vidu in prepoznavanju govora. Nevronska omrežja lahko zagotovijo tudi priporočila glede vsebine, podobna tistim v iskalnikih in spletnih mestih za e-trgovino. 

Obstajajo štirje glavni pristopi k globokemu učenju:

• Učenje pod nadzorom (označeni podatki).
• Polnadzorovano učenje (pol-označeni nabori podatkov).
• Učenje brez nadzora (oznake niso potrebne).
• Okrepitveno učenje (algoritmi sodelujejo z okoljem, ne samo z vzorčnimi podatki).

V teh štirih pristopih globoko učenje uporablja nevronske mreže na več ravneh za iterativno učenje iz podatkov, kar je koristno pri iskanju vzorcev v nestrukturiranih informacijah. 

Nevronske mreže pri globokem učenju posnemajo, kako so strukturirani človeški možgani, z različnimi nevroni in vozlišči, ki se povezujejo in izmenjujejo informacije. Pri poglobljenem učenju je bolj zapleten problem, več skritih plasti bo v modelu. Ta oblika ML lahko iz velikih količin neobdelanih podatkov (veliki podatki) izvleče funkcije na visoki ravni. 

DL lahko pomaga v situacijah, ko je problem preveč zapleten za človeško razmišljanje (npr. analiza razpoloženja, izračun uvrstitve spletnih strani) ali pri težavah, ki zahtevajo podrobne rešitve (npr. personalizacija, biometrija). 

Moteč vpliv

Globoko učenje je močno orodje za organizacije, ki želijo uporabiti podatke za sprejemanje bolj informiranih odločitev. Nevronske mreže lahko na primer izboljšajo diagnoze v zdravstvu s preučevanjem obsežnih baz podatkov o obstoječih boleznih in njihovih zdravljenjih, izboljšanjem upravljanja oskrbe pacientov in rezultatov. Druge poslovne aplikacije vključujejo računalniški vid, jezikovne prevode, optično prepoznavanje znakov in pogovorne uporabniške vmesnike (UI), kot so chatboti in virtualni pomočniki.

Široko sprejetje digitalne preobrazbe in migracije v oblak s strani organizacij predstavlja nove izzive kibernetske varnosti, kjer lahko DL tehnologije igrajo ključno vlogo pri prepoznavanju in blaženju potencialnih groženj. Ker podjetja vse bolj sprejemajo strategije v več oblakih in hibridne strategije za doseganje svojih digitalnih ciljev, se je kompleksnost posesti IT, ki zajema skupna sredstva informacijske tehnologije organizacij ali posameznikov, znatno povečala. Ta naraščajoča kompleksnost zahteva napredne rešitve za učinkovito upravljanje, zaščito in optimizacijo teh raznolikih in zapletenih IT okolij.

Rast posestev IT in nadaljnji organizacijski razvoj zagotavljata agilnost in stroškovno učinkovitost, ki sta potrebni za ohranjanje konkurenčnosti, hkrati pa ustvarjata težje zaledje za učinkovito upravljanje in varovanje. DL lahko pomaga pri prepoznavanju nenormalnih ali neredičnih vzorcev, ki so lahko znak poskusov vdiranja. Ta funkcija lahko zaščiti kritično infrastrukturo pred infiltracijo.

Posledice globokega učenja

Širše posledice DL lahko vključujejo: 

• Avtonomna vozila uporabljajo globoko učenje za boljši odziv na okoljske razmere, izboljšanje natančnosti, varnosti in učinkovitosti.
• Etične razprave o tem, kako Big Tech zbira in hrani biometrične podatke (npr. poteze obraza, strukturo oči, DNK, vzorce prstnih odtisov).
• Izboljšanje naravnih interakcij med ljudmi in stroji (npr. uporaba pametnih naprav in nosljivih naprav).
• Podjetja za kibernetsko varnost uporabljajo globoko učenje za prepoznavanje šibkih točk v infrastrukturi IT.
• Podjetja, ki uporabljajo široko paleto napovedne analitike za izboljšanje izdelkov in storitev ter strankam ponujajo hiper-prilagojene rešitve.
• Vlade obdelujejo javne baze podatkov za optimizacijo zagotavljanja javnih storitev, zlasti med občinskimi jurisdikcijami.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Kako drugače lahko globoko učenje pomaga podjetjem in vladam pri proaktivnem ukrepanju v različnih situacijah?
• Kakšna so druga možna tveganja ali koristi uporabe globokega učenja?