Djup inlärning: Flera lager djupa av maskininlärning

• Författare:
• författarnamn

  Quantumrun Foresigh
• September 9, 2022

Insiktssammanfattning

Deep learning (DL), en typ av maskininlärning (ML), förbättrar tillämpningar för artificiell intelligens (AI) genom att lära av data på ett sätt som liknar mänsklig hjärnfunktion. Den kan användas inom olika områden, från att förbättra autonoma fordon och diagnoser inom sjukvården till att driva chatbots och förbättra cybersäkerhetsåtgärder. Teknikens förmåga att hantera komplexa uppgifter, analysera stora datamängder och göra välgrundade förutsägelser formar industrier och väcker etiska debatter, särskilt kring dataanvändning och integritet.

Djupt lärande sammanhang

Deep learning är en form av ML som ligger till grund för många AI-applikationer. DL kan hjälpa till med klassificeringsuppgifter direkt från bilder, text eller ljud. Den kan utföra dataanalys och enhetsgränssnitt, hjälpa till med autonoma robotar och självkörande bilar och utföra vetenskaplig utforskning. DL kan hjälpa till att identifiera mönster och trender och producera mer exakta förutsägelser. Denna teknik kan också samverka med tekniska enheter, såsom smartphones och Internet of Things (IoT) enheter. 

DL använder artificiella neurala nätverk för att hjälpa till med uppgifter som liknar naturlig språkbehandling (NLP) eller datorseende och taligenkänning. Neurala nätverk kan också tillhandahålla innehållsrekommendationer som liknar de som finns i sökmotorer och e-handelswebbplatser. 

Det finns fyra huvudsakliga metoder för djupinlärning:

• Övervakat lärande (märkta data).
• Semi-övervakat lärande (semi-märkta datamängder).
• Oövervakat lärande (inga etiketter krävs).
• Förstärkningsinlärning (algoritmer interagerar med omgivningen, inte bara provdata).

I dessa fyra tillvägagångssätt använder djupinlärning neurala nätverk på flera nivåer för att iterativt lära av data, vilket är fördelaktigt när man letar efter mönster i ostrukturerad information. 

De neurala nätverken i djupinlärning efterliknar hur den mänskliga hjärnan är uppbyggd, med olika neuroner och noder som kopplar samman och delar information. I djupinlärning, ju mer komplext problemet är, desto fler dolda lager kommer det att finnas i modellen. Denna form av ML kan extrahera funktioner på hög nivå från stora mängder rådata (big data). 

DL kan hjälpa till i situationer där problemet är för komplext för mänskliga resonemang (t.ex. sentimentanalys, beräkning av webbsidor) eller problem som kräver detaljerade lösningar (t.ex. personalisering, biometri). 

Störande inverkan

Deep learning är ett kraftfullt verktyg för organisationer som vill använda data för att fatta mer välgrundade beslut. Till exempel kan neurala nätverk förbättra diagnoser inom hälso- och sjukvården genom att studera omfattande databaser över befintliga sjukdomar och deras behandlingar, vilket förbättrar patientvårdshantering och resultat. Andra företagsapplikationer inkluderar datorseende, språköversättningar, optisk teckenigenkänning och konversationsanvändargränssnitt (UI) som chatbots och virtuella assistenter.

Organisationers utbredda användning av digital transformation och molnmigrering innebär nya utmaningar inom cybersäkerhet, där DL-tekniker kan spela en avgörande roll för att identifiera och mildra potentiella hot. I takt med att företag i allt högre grad använder multimoln- och hybridstrategier för att uppnå sina digitala mål har komplexiteten hos IT-fastigheter, som omfattar organisationers eller individers kollektiva informationsteknologiska tillgångar, eskalerat avsevärt. Denna växande komplexitet kräver avancerade lösningar för att effektivt hantera, säkra och optimera dessa olika och invecklade IT-miljöer.

Tillväxten av IT-fastigheter och fortsatt organisationsutveckling ger den smidighet och kostnadseffektivitet som krävs för att förbli konkurrenskraftig men skapar också en svårare backend att hantera och skydda effektivt. DL kan hjälpa till att identifiera onormala eller oregelbundna mönster som kan vara ett tecken på hackningsförsök. Den här funktionen kan skydda kritisk infrastruktur från att infiltreras.

Implikationer av djupinlärning

Vidare implikationer av DL kan inkludera: 

• Autonoma fordon som använder djupinlärning för att bättre svara på miljöförhållanden, förbättra noggrannhet, säkerhet och effektivitet.
• Etiska debatter om hur biometrisk data (t.ex. ansiktsdrag, ögonstrukturer, DNA, fingeravtrycksmönster) samlas in och lagras av Big Tech.
• Naturliga interaktioner mellan människor och maskiner förbättras (t.ex. genom att använda smarta enheter och bärbara enheter).
• Cybersäkerhetsföretag använder djupinlärning för att identifiera svaga punkter i IT-infrastrukturer.
• Företag som använder ett brett utbud av prediktiv analys för att förbättra produkter och tjänster och erbjuda hyperanpassade lösningar till kunder.
• Regeringar som bearbetar offentliga databaser för att optimera tillhandahållandet av offentliga tjänster, särskilt i kommunala jurisdiktioner.

Frågor att överväga

• Hur kan djupinlärning annars hjälpa företag och regeringar att agera proaktivt i olika situationer?
• Vilka är de andra potentiella riskerna eller fördelarna med att använda djupinlärning?