Chuqur o'rganish: Mashinani o'rganishning bir necha qatlamlari

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Quantumrun Foresigh
• Sentyabr 9, 2022

Aniq xulosa

Mashinani o'rganish (ML) turi bo'lgan chuqur o'rganish (DL) ma'lumotlardan inson miyasi funktsiyasiga o'xshash usullarni o'rganish orqali sun'iy intellekt (AI) ilovalarini yaxshilaydi. U avtonom avtotransport vositalarini yaxshilash va sog'liqni saqlash diagnostikasidan tortib chatbotlarni quvvatlantirish va kiberxavfsizlik choralarini yaxshilashgacha bo'lgan turli sohalarda qo'llanadi. Texnologiyaning murakkab vazifalarni hal qilish, katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va asosli bashorat qilish qobiliyati sanoatni shakllantiradi va axloqiy munozaralarni kuchaytiradi, ayniqsa ma'lumotlardan foydalanish va maxfiylik.

Chuqur o'rganish konteksti

Chuqur o'rganish ko'plab AI ilovalari uchun asos bo'lgan ML shaklidir. DL to'g'ridan-to'g'ri tasvirlar, matn yoki tovushdan tasniflash vazifalarida yordam berishi mumkin. U ma'lumotlar tahlili va qurilmalar interfeysini o'tkazishi, avtonom robotlar va o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillarga yordam berishi va ilmiy izlanishlarni amalga oshirishi mumkin. DL naqsh va tendentsiyalarni aniqlashga va aniqroq bashoratlarni ishlab chiqarishga yordam beradi. Ushbu texnologiya, shuningdek, smartfonlar va narsalar Interneti (IoT) qurilmalari kabi texnologik qurilmalar bilan ham interfeysga kirishi mumkin. 

DL tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) yoki kompyuterni ko'rish va nutqni aniqlash kabi vazifalarni bajarish uchun sun'iy neyron tarmoqlardan foydalanadi. Neyron tarmoqlar, shuningdek, qidiruv tizimlari va elektron tijorat saytlarida topilganlarga o'xshash kontent tavsiyalarini ham berishi mumkin. 

Chuqur o'rganishning to'rtta asosiy yondashuvi mavjud:

• Nazorat ostidagi o'rganish (yorliqlangan ma'lumotlar).
• Yarim nazorat ostida o'rganish (yarim etiketli ma'lumotlar to'plami).
• Nazoratsiz o'rganish (yorliqlar kerak emas).
• O'rganishni mustahkamlash (algoritmlar nafaqat namunaviy ma'lumotlar bilan emas, balki atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qiladi).

Ushbu to'rtta yondashuvda chuqur o'rganish ma'lumotlardan iterativ ravishda o'rganish uchun bir necha darajadagi neyron tarmoqlardan foydalanadi, bu tuzilmagan ma'lumotlarda naqshlarni izlashda foydalidir. 

Chuqur o'rganishdagi neyron tarmoqlar inson miyasi qanday tuzilganiga taqlid qiladi, turli neyronlar va tugunlar ulanadi va ma'lumot almashadi. Chuqur o'rganishda muammo qanchalik murakkab bo'lsa, modelda shunchalik yashirin qatlamlar mavjud bo'ladi. ML ning ushbu shakli katta hajmdagi xom ma'lumotlardan (katta ma'lumotlar) yuqori darajadagi xususiyatlarni ajratib olishi mumkin. 

DL muammo insoniy fikrlash uchun juda murakkab bo'lgan holatlarda (masalan, hissiyotlarni tahlil qilish, veb-sahifalar reytingini hisoblash) yoki batafsil echimlarni talab qiladigan masalalarda (masalan, shaxsiylashtirish, biometrika) yordam berishi mumkin. 

Buzg'unchi ta'sir

Chuqur o'rganish ko'proq ma'lumotli qarorlar qabul qilish uchun ma'lumotlardan foydalanishni xohlaydigan tashkilotlar uchun kuchli vositadir. Misol uchun, neyron tarmoqlar mavjud kasalliklar va ularni davolashning keng qamrovli ma'lumotlar bazalarini o'rganish, bemorlarni parvarish qilishni boshqarish va natijalarni yaxshilash orqali sog'liqni saqlash sohasidagi tashxislarni yaxshilashi mumkin. Boshqa korporativ ilovalar orasida kompyuterni ko'rish, til tarjimalari, optik belgilarni aniqlash va chatbotlar va virtual yordamchilar kabi suhbatdosh foydalanuvchi interfeyslari (UI) mavjud.

Tashkilotlar tomonidan raqamli transformatsiya va bulutli migratsiyaning keng qo‘llanilishi kiberxavfsizlikning yangi muammolarini keltirib chiqaradi, bunda DL texnologiyalari potentsial tahdidlarni aniqlash va yumshatishda hal qiluvchi rol o‘ynashi mumkin. Korxonalar o'zlarining raqamli maqsadlariga erishish uchun ko'p bulutli va gibrid strategiyalarni tobora ko'proq qabul qilishlari sababli, tashkilotlar yoki jismoniy shaxslarning umumiy axborot texnologiyalari aktivlarini qamrab oluvchi IT mulklarining murakkabligi sezilarli darajada oshdi. Ushbu o'sib borayotgan murakkablik turli xil va murakkab IT muhitlarini samarali boshqarish, himoyalash va optimallashtirish uchun ilg'or echimlarni talab qiladi.

IT mulklarining o'sishi va tashkiliy rivojlanishning uzluksizligi raqobatbardoshlikni saqlab qolish uchun zarur bo'lgan chaqqonlik va iqtisodiy samaradorlikni ta'minlaydi, shuningdek, samarali boshqarish va himoya qilish uchun yanada qiyinroq orqa tomonni yaratadi. DL xakerlik urinishlarining belgisi bo'lishi mumkin bo'lgan g'ayritabiiy yoki tartibsiz naqshlarni aniqlashda yordam berishi mumkin. Bu xususiyat muhim infratuzilmalarni infiltratsiyadan himoya qilishi mumkin.

Chuqur o'rganishning oqibatlari

DLning kengroq oqibatlari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin: 

• Atrof-muhit sharoitlariga yaxshiroq javob berish, aniqlik, xavfsizlik va samaradorlikni oshirish uchun chuqur o'rganishdan foydalanadigan avtonom avtomobillar.
• Big Tech tomonidan biometrik maʼlumotlar (masalan, yuz xususiyatlari, koʻz tuzilishi, DNK, barmoq izlari namunalari) qanday toʻplanishi va saqlanishi haqidagi axloqiy bahslar.
• Odamlar va mashinalar o'rtasidagi tabiiy o'zaro ta'sirlar yaxshilanmoqda (masalan, aqlli qurilmalar va taqiladigan qurilmalardan foydalanish).
• Kiberxavfsizlik kompaniyalari IT infratuzilmasidagi zaif nuqtalarni aniqlash uchun chuqur o'rganishdan foydalanadi.
• Kompaniyalar mahsulot va xizmatlarni yaxshilash va mijozlarga juda moslashtirilgan echimlarni taklif qilish uchun keng ko'lamli bashoratli tahlillarni qo'llaydi.
• Hukumatlar, ayniqsa, munitsipal yurisdiksiyalarda, davlat xizmatlarini ko'rsatishni optimallashtirish uchun davlat ma'lumotlar bazalarini qayta ishlaydilar.

Ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan savollar

• Qanday qilib chuqur o'rganish kompaniyalar va hukumatlarga turli vaziyatlarda faol harakat qilishda yordam berishi mumkin?
• Chuqur ta'limdan foydalanishning boshqa potentsial xavflari yoki foydalari qanday?