Kujifunza kwa kina: Tabaka kadhaa za kina cha kujifunza kwa mashine

• mwandishi:
• mwandishi jina

  Quantumrun Foresigh
• Septemba 9, 2022

Muhtasari wa maarifa

Kusoma kwa kina (DL), aina ya kujifunza kwa mashine (ML), huboresha programu za akili bandia (AI) kwa kujifunza kutoka kwa data kwa njia zinazofanana na utendakazi wa ubongo wa binadamu. Hupata matumizi katika nyanja mbalimbali, kutoka kwa kuboresha magari yanayojiendesha na utambuzi wa huduma ya afya hadi kuwasha gumzo na kuboresha hatua za usalama wa mtandao. Uwezo wa teknolojia wa kushughulikia kazi changamano, kuchanganua seti kubwa za data, na kufanya ubashiri unaofaa ni kuunda tasnia na kuibua mijadala ya kimaadili, hasa kuhusu utumiaji wa data na faragha.

Muktadha wa kujifunza kwa kina

Kujifunza kwa kina ni aina ya ML ambayo ndio msingi wa programu nyingi za AI. DL inaweza kusaidia na kazi za uainishaji moja kwa moja kutoka kwa picha, maandishi au sauti. Inaweza kufanya uchanganuzi wa data na upatanishi wa kifaa, kusaidia na roboti zinazojiendesha na magari yanayojiendesha yenyewe, na kutekeleza uchunguzi wa kisayansi. DL inaweza kusaidia kutambua ruwaza na mitindo na kutoa ubashiri sahihi zaidi. Teknolojia hii pia inaweza kuunganishwa na vifaa vya kiteknolojia, kama vile simu mahiri na vifaa vya Mtandao wa Mambo (IoT). 

DL hutumia mitandao ya neva bandia kusaidia kwa kazi zinazofanana na uchakataji wa lugha asilia (NLP) au utambuzi wa maono ya kompyuta na usemi. Mitandao ya Neural inaweza pia kutoa mapendekezo ya maudhui sawa na yale yanayopatikana katika injini za utafutaji na tovuti za e-commerce. 

Kuna njia nne kuu za kujifunza kwa kina:

• Mafunzo yanayosimamiwa (data yenye lebo).
• Mafunzo yanayosimamiwa nusu (seti za data zilizo na lebo).
• Kujifunza bila kusimamiwa (hakuna lebo zinazohitajika).
• Kujifunza kwa uimarishaji (algorithms huingiliana na mazingira, sio tu data ya sampuli).

Katika mbinu hizi nne, kujifunza kwa kina kunatumia mitandao ya neva katika viwango kadhaa ili kujifunza mara kwa mara kutoka kwa data, ambayo ni ya manufaa wakati wa kutafuta ruwaza katika maelezo ambayo hayajaundwa. 

Mitandao ya neva katika ujifunzaji wa kina huiga jinsi ubongo wa binadamu ulivyoundwa, na niuroni na nodi mbalimbali zinazounganisha na kushiriki habari. Katika kujifunza kwa kina, shida ngumu zaidi, tabaka zilizofichwa zaidi zitakuwa kwenye mfano. Aina hii ya ML inaweza kutoa vipengele vya kiwango cha juu kutoka kwa kiasi kikubwa cha data ghafi (data kubwa). 

DL inaweza kusaidia katika hali ambapo tatizo ni changamano sana kwa mawazo ya kibinadamu (kwa mfano, uchanganuzi wa hisia, kukokotoa safu za kurasa za wavuti) au masuala ambayo yanahitaji masuluhisho ya kina (kwa mfano, kuweka mapendeleo, bayometriki). 

Athari ya usumbufu

Kujifunza kwa kina ni zana yenye nguvu kwa mashirika ambayo yangependa kutumia data kufanya maamuzi sahihi zaidi. Kwa mfano, mitandao ya neva inaweza kuboresha utambuzi katika huduma ya afya kwa kusoma hifadhidata nyingi za magonjwa yaliyopo na matibabu yao, kuboresha usimamizi na matokeo ya utunzaji wa wagonjwa. Programu zingine za biashara ni pamoja na mwonekano wa kompyuta, tafsiri za lugha, utambuzi wa herufi macho, na violesura vya mazungumzo ya mtumiaji (UI) kama vile chatbots na wasaidizi pepe.

Kupitishwa kwa upana wa mabadiliko ya kidijitali na uhamaji wa wingu na mashirika kunatoa changamoto mpya za usalama wa mtandao, ambapo teknolojia za DL zinaweza kuchukua jukumu muhimu katika kutambua na kupunguza vitisho vinavyoweza kutokea. Kadiri biashara zinavyozidi kuchukua mikakati ya wingu nyingi na mseto ili kufikia malengo yao ya kidijitali, utata wa mashamba ya IT, unaojumuisha mali ya pamoja ya teknolojia ya habari ya mashirika au watu binafsi, umeongezeka sana. Utata huu unaokua unahitaji masuluhisho ya hali ya juu ili kudhibiti, kulinda, na kuboresha mazingira haya tofauti na tata ya IT.

Ukuaji wa mashamba ya Teknolojia ya Habari na Mawasiliano na maendeleo endelevu ya shirika hutoa wepesi na ufaafu wa gharama unaohitajika ili kusalia na ushindani lakini pia kuunda hali ngumu zaidi ya kudhibiti na kulinda kwa ufanisi. DL inaweza kusaidia katika kutambua mifumo isiyo ya kawaida au isiyo ya kawaida ambayo inaweza kuwa ishara ya majaribio ya udukuzi. Kipengele hiki kinaweza kulinda miundomsingi muhimu isipenyezwe.

Athari za kujifunza kwa kina

Athari pana za DL zinaweza kujumuisha: 

• Magari yanayojiendesha yanayotumia mafunzo ya kina ili kukabiliana vyema na hali ya mazingira, kuboresha usahihi, usalama na ufanisi.
• Mijadala ya kimaadili kuhusu jinsi data ya kibayometriki (km, sifa za uso, miundo ya macho, DNA, ruwaza za vidole) inakusanywa na kuhifadhiwa na Big Tech.
• Mwingiliano wa asili kati ya binadamu na mashine unaboreka (kwa mfano, kutumia vifaa mahiri na vinavyoweza kuvaliwa).
• Kampuni za usalama wa mtandao zinazotumia ujifunzaji wa kina ili kutambua pointi dhaifu katika miundomsingi ya TEHAMA.
• Makampuni yanayotumia uchanganuzi mbalimbali wa ubashiri ili kuboresha bidhaa na huduma na kutoa masuluhisho yaliyobinafsishwa sana kwa wateja.
• Serikali inachakata hifadhidata za umma ili kuboresha utoaji wa huduma za umma, hasa miongoni mwa mamlaka za manispaa.

Maswali ya kuzingatia

• Je, ni kwa namna gani mwingine kujifunza kwa kina kunaweza kusaidia makampuni na serikali katika kutenda kwa vitendo kwa hali tofauti?
• Je, ni hatari gani nyingine au manufaa ya kutumia kujifunza kwa kina?