Глибоке навчання: кілька рівнів глибокого машинного навчання

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresigh
• Вересень 9, 2022

Короткий огляд

Глибоке навчання (DL), тип машинного навчання (ML), покращує програми штучного інтелекту (AI), навчаючись на даних у спосіб, подібний до роботи людського мозку. Він знаходить застосування в різних сферах, від вдосконалення автономних транспортних засобів і діагностики охорони здоров’я до активації чат-ботів і вдосконалення заходів кібербезпеки. Здатність технології вирішувати складні завдання, аналізувати величезні масиви даних і робити обґрунтовані прогнози формує індустрію та викликає етичні дебати, особливо щодо використання даних і конфіденційності.

Глибокий контекст навчання

Глибоке навчання — це форма машинного навчання, яка є основою для багатьох програм ШІ. DL може допомогти у виконанні завдань класифікації безпосередньо з зображень, тексту чи звуку. Він може проводити аналіз даних і інтерфейс пристроїв, допомагати з автономними роботами та самокерованими автомобілями, а також проводити наукові дослідження. DL може допомогти визначити закономірності та тенденції та зробити точніші прогнози. Ця технологія також може взаємодіяти з технологічними пристроями, такими як смартфони та пристрої Інтернету речей (IoT). 

DL використовує штучні нейронні мережі для допомоги в задачах, подібних до обробки природної мови (NLP) або комп’ютерного зору та розпізнавання мови. Нейронні мережі також можуть надавати рекомендації щодо вмісту, подібні до тих, що містяться в пошукових системах і на сайтах електронної комерції. 

Існує чотири основні підходи до глибокого навчання:

• Навчання під наглядом (дані з мітками).
• Напівкероване навчання (напівмарковані набори даних).
• Навчання без нагляду (ярлики не потрібні).
• Навчання з підкріпленням (алгоритми взаємодіють із середовищем, а не лише із зразками даних).

У цих чотирьох підходах глибоке навчання використовує нейронні мережі на кількох рівнях для ітераційного навчання з даних, що є корисним при пошуку шаблонів у неструктурованій інформації. 

Нейронні мережі в глибокому навчанні імітують структуру людського мозку з різними нейронами та вузлами, які з’єднуються та обмінюються інформацією. У глибокому навчанні чим складніша проблема, тим більше прихованих шарів буде в моделі. Ця форма ML може витягувати функції високого рівня з великої кількості необроблених даних (великих даних). 

DL може допомогти в ситуаціях, коли проблема є надто складною для міркувань людини (наприклад, аналіз настроїв, обчислення рейтингу веб-сторінок) або в проблемах, які потребують детальних рішень (наприклад, персоналізація, біометрія). 

Руйнівний вплив

Глибоке навчання є потужним інструментом для організацій, які хочуть використовувати дані для прийняття більш обґрунтованих рішень. Наприклад, нейронні мережі можуть покращити діагностику в охороні здоров’я, вивчаючи великі бази даних про існуючі захворювання та їх лікування, покращуючи управління пацієнтами та результати. Інші корпоративні програми включають комп’ютерне бачення, мовні переклади, оптичне розпізнавання символів і розмовні інтерфейси користувача (UI), як-от чат-боти та віртуальні помічники.

Широке впровадження цифрової трансформації та хмарної міграції організаціями створює нові виклики кібербезпеці, де технології DL можуть відігравати вирішальну роль у виявленні та пом’якшенні потенційних загроз. У міру того, як компанії все частіше застосовують мультихмарні та гібридні стратегії для досягнення своїх цифрових цілей, складність ІТ-майданчиків, що охоплюють колективні інформаційні технологічні активи організацій або окремих осіб, значно зросла. Ця зростаюча складність вимагає вдосконалених рішень для ефективного керування, захисту та оптимізації цих різноманітних і складних ІТ-середовищ.

Зростання ІТ-матеріалів і постійний організаційний розвиток забезпечують гнучкість і економічну ефективність, необхідні для збереження конкурентоспроможності, але також створюють більш складну серверну систему для ефективного управління та захисту. DL може допомогти у виявленні ненормальних або помилкових шаблонів, які можуть бути ознакою спроб злому. Ця функція може захистити критичну інфраструктуру від проникнення.

Наслідки глибокого навчання

Більш широкі наслідки DL можуть включати: 

• Автономні транспортні засоби використовують глибоке навчання, щоб краще реагувати на умови навколишнього середовища, підвищувати точність, безпеку та ефективність.
• Етичні дебати про те, як Big Tech збирає та зберігає біометричні дані (наприклад, риси обличчя, структуру очей, ДНК, візерунки відбитків пальців).
• Поліпшення природної взаємодії між людьми та машинами (наприклад, використання інтелектуальних пристроїв і носіїв).
• Компанії з кібербезпеки використовують глибоке навчання для виявлення слабких місць в ІТ-інфраструктурі.
• Компанії, які використовують широкий спектр прогнозної аналітики для вдосконалення продуктів і послуг і пропонують клієнтам гіперспеціалізовані рішення.
• Уряди обробляють публічні бази даних для оптимізації надання державних послуг, особливо в муніципальних юрисдикціях.

Питання для розгляду

• Як ще глибоке навчання може допомогти компаніям і урядам діяти проактивно в різних ситуаціях?
• Які інші потенційні ризики чи переваги використання глибокого навчання?