深度学习:机器学习的多层深度

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深度学习:机器学习的多层深度

深度学习:机器学习的多层深度

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深度学习带来了自动化和数据分析等各种颠覆,帮助人工智能变得比以往更加智能。
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      量子运行预见
    • 2022 年 9 月 9 日

    洞察总结

    深度学习 (DL) 是机器学习 (ML) 的一种,通过以类似于人脑功能的方式从数据中学习来增强人工智能 (AI) 应用。它可用于各个领域,从增强自动驾驶汽车和医疗诊断到为聊天机器人提供动力和改进网络安全措施。该技术处理复杂任务、分析大量数据集和做出明智预测的能力正在塑造行业并引发道德辩论,特别是在数据使用和隐私方面。

    深度学习背景

    深度学习是机器学习的一种形式,是许多人工智能应用的基础。深度学习可以直接根据图像、文本或声音协助完成分类任务。它可以进行数据分析和设备接口,协助自主机器人和自动驾驶汽车,并执行科学探索。深度学习可以帮助识别模式和趋势并产生更准确的预测。该技术还可以与智能手机和物联网 (IoT) 设备等技术设备连接。 

    深度学习使用人工神经网络来协助完成类似于自然语言处理 (NLP) 或计算机视觉和语音识别的任务。神经网络还可以提供类似于搜索引擎和电子商务网站中的内容推荐。 

    深度学习有四种主要方法:

    • 监督学习(标记数据)。
    • 半监督学习(半标记数据集)。
    • 无监督学习(不需要标签)。
    • 强化学习(算法与环境交互,而不仅仅是样本数据)。

    在这四种方法中,深度学习在多个级别上采用神经网络来迭代地从数据中学习,这在寻找非结构化信息中的模式时非常有用。 

    深度学习中的神经网络模仿人脑的结构,其中各种神经元和节点连接并共享信息。在深度学习中,问题越复杂,模型中的隐藏层就越多。这种形式的机器学习可以从大量原始数据(大数据)中提取高级特征。 

    深度学习可以帮助解决问题对于人类推理来说过于复杂的情况(例如,情感分析、计算网页排名)或需要详细解决方案的问题(例如,个性化、生物识别)。 

    破坏性影响

    对于希望利用数据做出更明智决策的组织来说,深度学习是一个强大的工具。例如,神经网络可以通过研究现有疾病及其治疗的广泛数据库来改善医疗保健的诊断,从而改善患者护理管理和结果。其他企业应用程序包括计算机视觉、语言翻译、光学字符识别以及聊天机器人和虚拟助手等会话用户界面 (UI)。

    组织广泛采用数字化转型和云迁移带来了新的网络安全挑战,其中深度学习技术可以在识别和减轻潜在威胁方面发挥关键作用。随着企业越来越多地采用多云和混合策略来实现其数字目标,IT 资产(包括组织或个人的集体信息技术资产)的复杂性显着升级。这种日益增长的复杂性需要先进的解决方案来有效管理、保护和优化这些多样化且复杂的 IT 环境。

    IT 资产的增长和持续的组织发展提供了保持竞争力所需的敏捷性和成本效益,但也造成了更难以有效管理和维护的后端。深度学习可以帮助识别可能是黑客攻击迹象的异常或不稳定模式。此功能可以保护关键基础设施免遭渗透。

    深度学习的影响

    深度学习的更广泛影响可能包括: 

    • 自动驾驶汽车利用深度学习更好地响应环境条件,提高准确性、安全性和效率。
    • 关于大型科技公司如何收集和存储生物特征数据(例如面部特征、眼睛结构、DNA、指纹图案)的伦理争论。
    • 人与机器之间的自然交互得到改善(例如,使用智能设备和可穿戴设备)。
    • 网络安全公司使用深度学习来识别 IT 基础设施中的薄弱环节。
    • 公司应用广泛的预测分析来改进产品和服务,并为客户提供超定制的解决方案。
    • 政府处理公共数据库以优化公共服务的提供,特别是在市政管辖范围内。

    需要考虑的问题

    • 深度学习还能如何帮助公司和政府针对不同情况采取主动行动?
    • 使用深度学习还有哪些其他潜在风险或好处?

    洞察参考

    此见解引用了以下流行和机构链接: