Học sâu: Một số lớp sâu của học máy

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• Ngày 9 tháng 2022 năm XNUMX

Tóm tắt thông tin chi tiết

Học sâu (DL), một loại máy học (ML), nâng cao các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách học từ dữ liệu theo những cách tương tự như chức năng não của con người. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tăng cường phương tiện tự hành và chẩn đoán chăm sóc sức khỏe cho đến hỗ trợ chatbot và cải thiện các biện pháp an ninh mạng. Khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và đưa ra các dự đoán sáng suốt của công nghệ đang định hình các ngành công nghiệp và gây ra các cuộc tranh luận về đạo đức, đặc biệt là xung quanh việc sử dụng dữ liệu và quyền riêng tư.

Bối cảnh học sâu

Deep learning là một dạng ML làm nền tảng cho nhiều ứng dụng AI. DL có thể hỗ trợ các tác vụ phân loại trực tiếp từ hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh. Nó có thể tiến hành phân tích dữ liệu và giao tiếp thiết bị, hỗ trợ robot tự động và xe tự lái cũng như thực hiện khám phá khoa học. DL có thể giúp xác định các mô hình, xu hướng và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Công nghệ này cũng có thể giao tiếp với các thiết bị công nghệ, chẳng hạn như điện thoại thông minh và thiết bị Internet of Things (IoT). 

DL sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để hỗ trợ các tác vụ tương tự như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính. Mạng lưới thần kinh cũng có thể cung cấp các đề xuất nội dung tương tự như các đề xuất được tìm thấy trong các công cụ tìm kiếm và trang thương mại điện tử. 

Có bốn cách tiếp cận chính để học sâu:

• Học tập có giám sát (dữ liệu được gắn nhãn).
• Học bán giám sát (tập dữ liệu được gắn nhãn bán).
• Học không giám sát (không cần nhãn).
• Học tập củng cố (các thuật toán tương tác với môi trường, không chỉ với dữ liệu mẫu).

Trong bốn cách tiếp cận này, học sâu sử dụng mạng nơ-ron ở một số cấp độ để học lặp lại từ dữ liệu, điều này có lợi khi tìm kiếm các mẫu trong thông tin phi cấu trúc. 

Các mạng lưới thần kinh trong học sâu mô phỏng cách cấu trúc bộ não con người, với các nút và nơ-ron khác nhau kết nối và chia sẻ thông tin. Trong học sâu, vấn đề càng phức tạp thì càng có nhiều lớp ẩn trong mô hình. Dạng ML này có thể trích xuất các tính năng cấp cao từ một lượng lớn dữ liệu thô (dữ liệu lớn). 

DL có thể hỗ trợ trong các tình huống mà vấn đề quá phức tạp đối với suy luận của con người (ví dụ: phân tích tình cảm, tính toán thứ hạng trang web) hoặc các vấn đề yêu cầu giải pháp chi tiết (ví dụ: cá nhân hóa, sinh trắc học). 

Tác động gián đoạn

Học sâu là một công cụ mạnh mẽ cho các tổ chức muốn sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Ví dụ, mạng lưới thần kinh có thể cải thiện chẩn đoán trong chăm sóc sức khỏe bằng cách nghiên cứu cơ sở dữ liệu mở rộng về các bệnh hiện có và phương pháp điều trị của chúng, cải thiện kết quả và quản lý chăm sóc bệnh nhân. Các ứng dụng doanh nghiệp khác bao gồm thị giác máy tính, dịch ngôn ngữ, nhận dạng ký tự quang học và giao diện người dùng đàm thoại (UI) như chatbot và trợ lý ảo.

Việc các tổ chức áp dụng rộng rãi chuyển đổi kỹ thuật số và di chuyển sang đám mây đặt ra những thách thức an ninh mạng mới, trong đó công nghệ DL có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định và giảm thiểu các mối đe dọa tiềm ẩn. Khi các doanh nghiệp ngày càng áp dụng các chiến lược đa đám mây và kết hợp để đạt được các mục tiêu kỹ thuật số của mình, thì độ phức tạp của lĩnh vực CNTT, bao gồm tài sản công nghệ thông tin chung của các tổ chức hoặc cá nhân, đã tăng lên đáng kể. Sự phức tạp ngày càng tăng này đòi hỏi các giải pháp tiên tiến để quản lý, bảo mật và tối ưu hóa hiệu quả các môi trường CNTT đa dạng và phức tạp này.

Sự phát triển của lĩnh vực CNTT và sự phát triển liên tục của tổ chức mang lại sự linh hoạt và hiệu quả về mặt chi phí cần thiết để duy trì tính cạnh tranh nhưng cũng tạo ra một nền tảng phụ trợ khó quản lý và bảo vệ hiệu quả hơn. DL có thể hỗ trợ xác định các mẫu bất thường hoặc thất thường có thể là dấu hiệu của các nỗ lực hack. Tính năng này có thể bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng khỏi bị xâm nhập.

Ý nghĩa của học sâu

Ý nghĩa rộng hơn của DL có thể bao gồm: 

• Xe tự hành sử dụng học sâu để phản ứng tốt hơn với các điều kiện môi trường, cải thiện độ chính xác, an toàn và hiệu quả.
• Các cuộc tranh luận đạo đức về cách dữ liệu sinh trắc học (ví dụ: đặc điểm khuôn mặt, cấu trúc mắt, DNA, mẫu dấu vân tay) được Big Tech thu thập và lưu trữ.
• Tương tác tự nhiên giữa con người và máy móc được cải thiện (ví dụ: sử dụng thiết bị thông minh và thiết bị đeo được).
• Các công ty an ninh mạng sử dụng học sâu để xác định điểm yếu trong cơ sở hạ tầng CNTT.
• Các công ty áp dụng một loạt các phân tích dự đoán để cải thiện sản phẩm và dịch vụ và cung cấp các giải pháp siêu tùy chỉnh cho khách hàng.
• Các chính phủ xử lý cơ sở dữ liệu công cộng để tối ưu hóa việc cung cấp dịch vụ công, đặc biệt là giữa các khu vực pháp lý thành phố.

Các câu hỏi cần xem xét

• Học sâu có thể hỗ trợ các công ty và chính phủ bằng cách nào khác trong việc chủ động ứng phó với các tình huống khác nhau?
• Những rủi ro hoặc lợi ích tiềm ẩn khác của việc sử dụng học sâu là gì?