טיף לערנען: עטלעכע לייַערס טיף פון מאַשין לערנען

• וועגן דעם מחבר
• מחבר נאָמען

  Quantumrun Foresigh
• סעפטעמבער קסנומקס, קסנומקס

ינסייט קיצער

טיף לערנען (DL), אַ טיפּ פון מאַשין לערנען (ML), ימפּרוווז קינסטלעך סייכל (AI) אַפּלאַקיישאַנז דורך לערנען פון דאַטן אין וועגן ענלעך צו מענטשלעך מאַרך פונקציאָנירן. עס געפינט נוצן אין פאַרשידן פעלדער, פֿון ענכאַנסינג אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס און כעלטקער דיאַגנאָסיז צו פּאַוערינג טשאַטבאָץ און ימפּרוווינג סייבערסעקוריטי מיטלען. די פיייקייט פון די טעכנאָלאָגיע צו שעפּן קאָמפּלעקס טאַסקס, פונאַנדערקלייַבן וואַסט דאַטן שטעלט, און מאַכן ינפאָרמד פֿאָרויסזאָגן איז פורעמונג ינדאַסטריז און רייזינג עטישע וויכוחים, ספּעציעל וועגן דאַטן נוצן און פּריוואַטקייט.

טיף לערנען קאָנטעקסט

טיף לערנען איז אַ פאָרעם פון ML וואָס איז די יקער פֿאַר פילע אַי אַפּלאַקיישאַנז. DL קענען אַרוישעלפן מיט קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס גלייַך פֿון בילדער, טעקסט אָדער געזונט. עס קענען אָנפירן דאַטן אַנאַליטיקס און מיטל ינטערפייסינג, אַרוישעלפן מיט אָטאַנאַמאַס ראָובאַץ און זיך-דרייווינג קאַרס, און ויספירן וויסנשאפטלעכע עקספּלעריישאַן. DL קענען העלפֿן ידענטיפיצירן פּאַטערנז און טרענדס און פּראָדוצירן מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן. די טעכנאָלאָגיע קענען אויך פאַרבינדן מיט טעקנאַלאַדזשיקאַל דעוויסעס, אַזאַ ווי סמאַרטפאָנעס און אינטערנעט פון טהינגס (IOT) דעוויסעס. 

DL ניצט קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס צו אַרוישעלפן מיט טאַסקס ענלעך צו נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) אָדער קאָמפּיוטער זעאונג און רעדע דערקענונג. נעוראַל נעטוואָרקס קען אויך צושטעלן אינהאַלט רעקאַמאַנדיישאַנז ענלעך צו די געפֿונען אין זוכן ענדזשאַנז און E- האַנדל זייטלעך. 

עס זענען פיר הויפּט אַפּראָוטשיז צו טיף לערנען:

• סופּערווייזד לערנען (לייבאַלד דאַטן).
• האַלב-סופּערווייזד לערנען (האַלב-לייבאַלד דאַטאַסעץ).
• ונסופּערווייזד לערנען (קיין לאַבעלס פארלאנגט).
• ריינפאָרסמאַנט לערנען (אַלגערידאַמז ינטעראַקט מיט די סוויווע, ניט נאָר די מוסטער דאַטן).

אין די פיר אַפּראָוטשיז, טיף לערנען ימפּלויז נעוראַל נעטוואָרקס אויף עטלעכע לעוועלס צו יטעראַטיוולי לערנען פון דאַטן, וואָס איז וווילטויק ווען איר זוכט פֿאַר פּאַטערנז אין אַנסטראַקטשערד אינפֿאָרמאַציע. 

די נעוראַל נעטוואָרקס אין טיף לערנען נאָכמאַכן ווי דער מענטש מאַרך איז סטראַקטשערד, מיט פאַרשידן נוראַנז און נאָודז קאַנעקטינג און ייַנטיילונג אינפֿאָרמאַציע. אין טיף לערנען, די מער קאָמפּליצירט די פּראָבלעם, די מער פאַרבאָרגן לייַערס עס וועט זיין אין די מאָדעל. די פאָרעם פון ML קענען עקסטראַקט הויך-מדרגה פֿעיִקייטן פון גרויס אַמאַונץ פון רוי דאַטן (גרויס דאַטן). 

DL קען אַרוישעלפן אין סיטואַטיאָנס ווו די פּראָבלעם איז צו קאָמפּליצירט פֿאַר מענטשלעך ריזאַנינג (למשל סענטימענט אַנאַליסיס, קאַלקיאַלייטינג וועב בלאַט רייען) אָדער ישוז וואָס דאַרפן דיטיילד סאַלושאַנז (למשל, פערזענליכען, ביאָמעטריקס). 

דיסראַפּטיוו פּראַל

טיף לערנען איז אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר אָרגאַנאַזיישאַנז וואָס ווילן צו נוצן דאַטן צו מאַכן מער ינפאָרמד דיסיזשאַנז. פֿאַר בייַשפּיל, נעוראַל נעטוואָרקס קענען פֿאַרבעסערן דיאַגנאָסיס אין כעלטקער דורך לערנען ברייט דאַטאַבייסיז פון יגזיסטינג חולאתן און זייער טריטמאַנץ, ימפּרוווינג פּאַציענט זאָרגן פאַרוואַלטונג און אַוטקאַמז. אנדערע פאַרנעמונג אַפּלאַקיישאַנז אַרייַננעמען קאָמפּיוטער זעאונג, שפּראַך איבערזעצונגען, אָפּטיש כאַראַקטער דערקענונג און קאַנווערסיישאַנאַל באַניצער ינטערפייסיז (ווי) ווי טשאַטבאָץ און ווירטואַל אַסיסטאַנץ.

די וויידספּרעד אַדאַפּשאַן פון דיגיטאַל טראַנספאָרמאַציע און וואָלקן מיגראַטיאָן דורך אָרגאַנאַזיישאַנז גיט נייַ סייבערסעקוריטי טשאַלאַנדזשיז, ווו DL טעקנאַלאַדזשיז קענען שפּילן אַ קריטיש ראָלע אין ידענטיפיינג און מיטאַגייטינג פּאָטענציעל טרעץ. ווי געשעפטן ינקריסינגלי אַדאַפּט מאַלטי-וואָלקן און כייבריד סטראַטעגיעס צו דערגרייכן זייער דיגיטאַל אַבדזשעקטיווז, די קאַמפּלעקסיטי פון IT יסטייץ, אַרייַנגערעכנט די קאָלעקטיוו אינפֿאָרמאַציע טעכנאָלאָגיע אַסעץ פון אָרגאַנאַזיישאַנז אָדער יחידים, האט עסקאַלייטיד באטייטיק. די גראָוינג קאַמפּלעקסיטי ריקווייערז אַוואַנסירטע סאַלושאַנז צו יפישאַנטלי פירן, באַוואָרענען און אַפּטאַמייז די דייווערס און ינטראַקאַט IT ינווייראַנמאַנץ.

דער וווּקס פון IT יסטייץ און פארבליבן אָרגאַנאַזיישאַנאַל אַנטוויקלונג צושטעלן די פלינקייַט און קאָס-יפעקטיוונאַס פארלאנגט צו בלייַבן קאַמפּעטיטיוו אָבער אויך שאַפֿן אַ מער שווער באַקענד צו פירן און באַוואָרענען יפעקטיוולי. DL קענען אַרוישעלפן צו ידענטיפיצירן אַבנאָרמאַל אָדער יראַטיק פּאַטערנז וואָס קען זיין אַ צייכן פון כאַקינג פרווון. דער שטריך קענען באַשיצן קריטיש ינפראַסטראַקטשער פון ינפילטרייטיד.

ימפּלאַקיישאַנז פון טיף לערנען

ברייטער ימפּלאַקיישאַנז פון DL קען אַרייַננעמען: 

• אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס ניצן טיף לערנען צו בעסער רעספּאָנד צו ינווייראַנמענאַל טנאָים, פֿאַרבעסערן אַקיעראַסי, זיכערקייַט און עפעקטיווקייַט.
• עטישע דעבאַטעס וועגן ווי ביאָמעטריק דאַטן (למשל פיישאַל טרייץ, אויג סטראַקטשערז, דנאַ, פינגערפּרינט פּאַטערנז) זענען געזאמלט און סטאָרד דורך ביג טעק.
• ימפּרוווינג נאַטירלעך ינטעראַקשאַנז צווישן יומאַנז און מאשינען (למשל, ניצן סמאַרט דעוויסעס און וועראַבאַלז).
• סייבערסעקוריטי קאָמפּאַניעס ניצן טיף לערנען צו ידענטיפיצירן שוואַך פונקטן אין IT ינפראַסטראַקטשער.
• קאָמפּאַניעס אַפּלייינג אַ ברייט קייט פון פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס צו פֿאַרבעסערן פּראָדוקטן און באַדינונגס און פאָרשלאָגן היפּער-קאַסטאַמייזד סאַלושאַנז צו קלייאַנץ.
• גאַווערמאַנץ פּראַסעסינג פובליק דאַטאַבייסיז צו אָפּטימיזירן ציבור סערוויס עקספּרעס, ספּעציעל צווישן שטאָטיש דזשוריסדיקשאַנז.

פֿראגן צו באַטראַכטן

• ווי אַנדערש קענען טיף לערנען אַרוישעלפן קאָמפּאַניעס און גאַווערמאַנץ אין אַקטינג פּראָואַקטיוולי צו פאַרשידענע סיטואַטיאָנס?
• וואָס זענען די אנדערע פּאָטענציעל ריסקס אָדער בענעפיץ פון ניצן טיף לערנען?