Mësimi i thellë: Disa shtresa të thella të mësimit të makinerive

• Author:
• Emri i autorit

  Kuantumrun Foresigh
• Shtator 9, 2022

Përmbledhje e pasqyrës

Mësimi i thellë (DL), një lloj mësimi i makinerive (ML), rrit aplikacionet e inteligjencës artificiale (AI) duke mësuar nga të dhënat në mënyra të ngjashme me funksionin e trurit të njeriut. Ai gjen përdorim në fusha të ndryshme, nga përmirësimi i automjeteve autonome dhe diagnoza të kujdesit shëndetësor deri te fuqizimi i chatbot-eve dhe përmirësimi i masave të sigurisë kibernetike. Aftësia e teknologjisë për të trajtuar detyra komplekse, për të analizuar grupe të mëdha të dhënash dhe për të bërë parashikime të informuara po i jep formë industrive dhe po ngre debate etike, veçanërisht rreth përdorimit të të dhënave dhe privatësisë.

Konteksti i të mësuarit të thellë

Të mësuarit e thellë është një formë e ML që është baza për shumë aplikacione të AI. DL mund të ndihmojë me detyrat e klasifikimit direkt nga imazhet, teksti ose zëri. Ai mund të kryejë analiza të të dhënave dhe ndërlidhjen e pajisjeve, të ndihmojë me robotë autonome dhe makina vetë-drejtuese dhe të kryejë eksplorim shkencor. DL mund të ndihmojë në identifikimin e modeleve dhe tendencave dhe të prodhojë parashikime më të sakta. Kjo teknologji gjithashtu mund të ndërlidhet me pajisje teknologjike, të tilla si telefonat inteligjentë dhe pajisjet e Internetit të Gjërave (IoT). 

DL përdor rrjete nervore artificiale për të ndihmuar me detyra të ngjashme me përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) ose vizionin kompjuterik dhe njohjen e të folurit. Rrjetet nervore mund të ofrojnë gjithashtu rekomandime për përmbajtje të ngjashme me ato që gjenden në motorët e kërkimit dhe faqet e tregtisë elektronike. 

Ekzistojnë katër qasje kryesore për të mësuarit e thellë:

• Mësimi i mbikëqyrur (të dhëna të etiketuara).
• Të mësuarit gjysmë të mbikëqyrur (bashkësi të dhënash gjysmë të etiketuara).
• Mësimi i pambikëqyrur (nuk kërkohen etiketa).
• Të mësuarit përforcues (algoritmet ndërveprojnë me mjedisin, jo vetëm me të dhënat e mostrës).

Në këto katër qasje, mësimi i thellë përdor rrjete nervore në disa nivele për të mësuar në mënyrë të përsëritur nga të dhënat, gjë që është e dobishme kur kërkohen modele në informacionin e pastrukturuar. 

Rrjetet nervore në mësimin e thellë imitojnë se si është strukturuar truri i njeriut, me neurone dhe nyje të ndryshme që lidhin dhe ndajnë informacionin. Në mësimin e thellë, sa më kompleks të jetë problemi, aq më shumë shtresa të fshehura do të ketë në model. Kjo formë e ML mund të nxjerrë veçori të nivelit të lartë nga sasi të mëdha të dhënash të papërpunuara (të dhëna të mëdha). 

DL mund të ndihmojë në situata ku problemi është shumë kompleks për arsyetimin njerëzor (p.sh., analiza e ndjenjave, llogaritja e renditjes së faqeve në internet) ose çështje që kërkojnë zgjidhje të detajuara (p.sh. personalizimi, biometrika). 

Ndikim shkatërrues

Të mësuarit e thellë është një mjet i fuqishëm për organizatat që dëshirojnë të përdorin të dhëna për të marrë vendime më të informuara. Për shembull, rrjetet nervore mund të përmirësojnë diagnozat në kujdesin shëndetësor duke studiuar bazat e të dhënave të gjera të sëmundjeve ekzistuese dhe trajtimet e tyre, duke përmirësuar menaxhimin dhe rezultatet e kujdesit ndaj pacientit. Aplikacione të tjera të ndërmarrjes përfshijnë vizionin kompjuterik, përkthimet e gjuhëve, njohjen optike të karaktereve dhe ndërfaqet e përdoruesit (UI) si chatbot dhe asistentët virtualë.

Miratimi i gjerë i transformimit dixhital dhe migrimit në renë kompjuterike nga organizatat paraqet sfida të reja të sigurisë kibernetike, ku teknologjitë DL mund të luajnë një rol vendimtar në identifikimin dhe zbutjen e kërcënimeve të mundshme. Ndërsa bizneset adoptojnë gjithnjë e më shumë strategji multi-cloud dhe hibride për të arritur objektivat e tyre dixhitale, kompleksiteti i pasurive të IT, duke përfshirë asetet kolektive të teknologjisë së informacionit të organizatave ose individëve, është përshkallëzuar ndjeshëm. Ky kompleksitet në rritje kërkon zgjidhje të avancuara për të menaxhuar, siguruar dhe optimizuar në mënyrë efikase këto mjedise të larmishme dhe të ndërlikuara IT.

Rritja e pasurive të TI-së dhe zhvillimi i vazhdueshëm organizativ sigurojnë shkathtësinë dhe kosto-efektivitetin e kërkuar për të qëndruar konkurrues, por gjithashtu krijojnë një prapavijë më të vështirë për t'u menaxhuar dhe mbrojtur në mënyrë efektive. DL mund të ndihmojë në identifikimin e modeleve jonormale ose të çrregullta që mund të jenë një shenjë e përpjekjeve për hakerim. Kjo veçori mund të mbrojë infrastrukturat kritike nga infiltrimi.

Implikimet e të mësuarit të thellë

Implikimet më të gjera të DL mund të përfshijnë: 

• Automjete autonome që përdorin mësim të thellë për t'iu përgjigjur më mirë kushteve mjedisore, për të përmirësuar saktësinë, sigurinë dhe efikasitetin.
• Debate etike rreth mënyrës sesi të dhënat biometrike (p.sh., tiparet e fytyrës, strukturat e syve, ADN-ja, modelet e gjurmëve të gishtërinjve) mblidhen dhe ruhen nga Big Tech.
• Ndërveprimet natyrore midis njerëzve dhe makinerive po përmirësohen (p.sh., duke përdorur pajisje inteligjente dhe pajisje për veshje).
• Kompanitë e sigurisë kibernetike përdorin mësim të thellë për të identifikuar pikat e dobëta në infrastrukturat e IT.
• Kompanitë që aplikojnë një gamë të gjerë analizash parashikuese për të përmirësuar produktet dhe shërbimet dhe ofrojnë zgjidhje hiper-përshtatur për klientët.
• Qeveritë përpunojnë bazat e të dhënave publike për të optimizuar ofrimin e shërbimeve publike, veçanërisht ndërmjet juridiksioneve komunale.

Pyetje që duhen marrë parasysh

• Si tjetër mund të ndihmojë të mësuarit e thellë kompanitë dhe qeveritë që të veprojnë në mënyrë proaktive në situata të ndryshme?
• Cilat janë rreziqet ose përfitimet e tjera të mundshme nga përdorimi i mësimit të thellë?