深度學習:機器學習的幾層深度
深度學習:機器學習的幾層深度
深度學習:機器學習的幾層深度
- 作者:
- 2022 年 9 月 9 日
洞察總結
深度學習 (DL) 是機器學習 (ML) 的一種,透過以類似於人腦功能的方式從資料中學習來增強人工智慧 (AI) 應用。它可用於各個領域,從增強自動駕駛汽車和醫療診斷到為聊天機器人提供動力和改進網路安全措施。該技術處理複雜任務、分析大量資料集和做出明智預測的能力正在塑造行業並引發道德辯論,特別是在資料使用和隱私方面。
深度學習上下文
深度學習是機器學習的一種形式,也是許多人工智慧應用的基礎。深度學習可以直接根據圖像、文字或聲音協助完成分類任務。它可以進行數據分析和設備接口,協助自主機器人和自動駕駛汽車,並執行科學探索。深度學習可以幫助識別模式和趨勢並產生更準確的預測。該技術還可與智慧型手機和物聯網 (IoT) 設備等技術設備連接。
深度學習使用人工神經網路來協助完成類似於自然語言處理 (NLP) 或電腦視覺和語音識別的任務。神經網路還可以提供類似於搜尋引擎和電子商務網站中的內容推薦。
深度學習有四種主要方法:
- 監督學習(標記數據)。
- 半監督學習(半標記數據集)。
- 無監督學習(不需要標籤)。
- 強化學習(算法與環境交互,而不僅僅是樣本數據)。
在這四種方法中,深度學習在多個層次上使用神經網絡來迭代地從數據中學習,這在尋找非結構化信息中的模式時是有益的。
深度學習中的神經網絡模仿人腦的結構,各種神經元和節點連接和共享信息。 在深度學習中,問題越複雜,模型中的隱藏層就越多。 這種形式的 ML 可以從大量原始數據(大數據)中提取高級特徵。
深度學習可以幫助解決問題對於人類推理來說過於複雜的情況(例如,情緒分析、計算網頁排名)或需要詳細解決方案的問題(例如,個人化、生物辨識)。
破壞性影響
對於希望使用數據做出更明智決策的組織而言,深度學習是一種強大的工具。 例如,神經網絡可以通過研究現有疾病及其治療的廣泛數據庫來改善醫療保健診斷,從而改善患者護理管理和結果。 其他企業應用程序包括計算機視覺、語言翻譯、光學字符識別和會話用戶界面 (UI),如聊天機器人和虛擬助手。
組織廣泛採用數位轉型和雲端遷移帶來了新的網路安全挑戰,其中深度學習技術可以在識別和減輕潛在威脅方面發揮關鍵作用。隨著企業越來越多地採用多雲和混合策略來實現其數位目標,IT 資產(包括組織或個人的集體資訊技術資產)的複雜性顯著升級。這種日益增長的複雜性需要先進的解決方案來有效管理、保護和優化這些多樣化且複雜的 IT 環境。
IT 資產的成長和持續的組織發展提供了保持競爭力所需的敏捷性和成本效益,但也造成了更難以有效管理和維護的後端。深度學習可以幫助識別可能是駭客攻擊跡象的異常或不穩定模式。此功能可保護關鍵基礎設施免受滲透。
深度學習的意義
深度學習的更廣泛影響可能包括:
- 自動駕駛汽車使用深度學習來更好地響應環境條件,提高準確性、安全性和效率。
- 關於 Big Tech 如何收集和存儲生物特徵數據(例如面部特徵、眼睛結構、DNA、指紋模式)的倫理辯論。
- 人與機器之間的自然交互得到改善(例如,使用智能設備和可穿戴設備)。
- 網絡安全公司使用深度學習來識別 IT 基礎設施中的弱點。
- 公司應用廣泛的預測分析來改進產品和服務,並為客戶提供超定制的解決方案。
- 政府處理公共數據庫以優化公共服務交付,特別是在市政管轄區。
需要考慮的問題
- 深度學習還能如何幫助公司和政府積極應對不同情況?
- 使用深度學習的其他潛在風險或好處是什麼?