Mikä on syväoppiminen?
Syväoppiminen on keinotekoinen älytoiminto, joka jäljittelee ihmisen aivojen toimintaa tietojen käsittelyssä ja päätöksenteon mallien luomisessa. Syväoppiminen on osa tekoälyn koneoppimista (AI), jossa on verkkoja, jotka pystyvät oppimaan ilman valvontaa tiedoista, jotka ovat jäsentämättömiä tai leimaamattomia. Tunnetaan myös nimellä syvähermo oppiminen tai syvä hermoverkko.
Kuinka syvä oppiminen toimii
Syvä oppiminen on kehittynyt käsi kädessä digitaaliajan kanssa, joka on tuottanut räjähdysmäisen tiedon kaikissa muodoissa ja kaikilla maailman alueilla. Nämä tiedot, jotka tunnetaan yksinkertaisesti isoina tiedoina, ovat peräisin muun muassa sosiaalisesta mediasta, Internet-hakukoneista, sähköisen kaupankäynnin alustoista ja online-elokuvateattereista. Tämä valtava määrä tietoa on helposti saatavissa ja sitä voidaan jakaa fintech-sovellusten, kuten pilvilaskennan, kautta.
Tiedot, jotka normaalisti ovat jäsentämättä, ovat kuitenkin niin laajoja, että ihmisillä voi kestää vuosikymmeniä sen ymmärtämistä ja tarvittavan tiedon hankkimista. Yritykset ymmärtävät uskomattoman potentiaalin, joka voi johtua tämän tiedon runsauden purkamisesta, ja mukautuvat yhä enemmän AI-järjestelmiin automatisoidun tuen saamiseksi.
Syvässä oppimisessa opitaan valtavasta määrästä jäsentämätöntä tietoa, jonka ihmisten ymmärtäminen ja käsitteleminen voi yleensä viedä vuosikymmeniä.
Syväoppiminen vastaan koneoppiminen
Yksi yleisimmistä suurten tietojen käsittelyyn käytetyistä AI-tekniikoista on koneoppiminen, itsesopeuttuva algoritmi, joka saa entistä paremman analyysin ja mallit kokemuksen tai vasta lisätyn tiedon kanssa.
Jos digitaalimaksuyritys haluaisi havaita petosten esiintymisen tai mahdollisuuden järjestelmässä, se voisi käyttää koneoppimisen työkaluja tähän tarkoitukseen. Tietokonemalliin rakennettu laskennallinen algoritmi käsittelee kaikki digitaalisella alustalla tapahtuvat tapahtumat, löytää mallit tietojoukosta ja huomauttaa mahdolliset kuvion havaitsemat poikkeamat.
Syväoppiminen, koneoppimisen osajoukko, hyödyntää keinotekoisten hermoverkkojen hierarkkista tasoa suorittaakseen koneoppimisprosessin. Keinotekoiset hermoverkot on rakennettu kuten ihmisen aivot, hermosolmujen ollessa yhteydessä toisiinsa kuin verkko. Vaikka perinteiset ohjelmat rakentavat analyysiä datalla lineaarisella tavalla, syvän oppimisen järjestelmien hierarkkinen toiminta antaa koneille mahdollisuuden käsitellä tietoja epälineaarisella lähestymistavalla.
Perinteinen petoksen tai rahanpesun havaitsemismenetelmä voi vedota tapahtuneen kaupan määrään, kun taas syvälle oppivaan epälineaariseen tekniikkaan sisältyy aika, maantieteellinen sijainti, IP-osoite, jälleenmyyjän tyyppi ja mikä tahansa muu ominaisuus, joka todennäköisesti viittaa vilpilliseen toimintaan.. Neuraaliverkon ensimmäinen kerros käsittelee raakadatan, kuten tapahtuman määrän, ja välittää sen seuraavalle kerrokselle tulosteena. Toinen kerros käsittelee edellisen kerroksen tiedot sisällyttämällä siihen lisätietoja, kuten käyttäjän IP-osoite, ja välittää sen tuloksen.
Seuraava kerros ottaa toisen kerroksen tiedot ja sisältää raakatiedot, kuten maantieteellisen sijainnin, ja tekee koneen kuviosta entistä paremman. Tämä jatkuu kaikilla neuroniverkon tasoilla.
Avainsanat
- Syväoppiminen on AI-toiminto, joka jäljittelee ihmisen aivojen toimintaa tietojen prosessoinnissa päätöksenteossa käytettäväksi. Syväoppiminen AI pystyy oppimaan tiedoista, jotka ovat sekä jäsentämättömiä että leimaamattomia. Syväoppimista, koneoppimista, voidaan käyttää petosten tai rahanpesun havaitsemiseksi.
Esimerkki syvällisestä oppimisesta
Käyttämällä yllä mainittua petosten havaitsemisjärjestelmää koneoppimisella voidaan luoda syvän oppimisen esimerkki. Jos koneoppimisjärjestelmä loi mallin, jonka parametrit on rakennettu käyttäjän lähettämien tai vastaanottamien dollarien lukumäärän ympärille, syväoppimismenetelmä voi alkaa rakentaa koneoppimisen tarjoamiin tuloksiin.
Jokainen hermoverkon kerros rakentuu edelliselle kerrokselleen, johon on lisätty lisätietoja, kuten jälleenmyyjä, lähettäjä, käyttäjä, sosiaalisen median tapahtuma, luottotulos, IP-osoite ja joukko muita ominaisuuksia, joiden yhdistäminen voi kestää vuosia, jos ihminen käsittelee niitä ollessa. Syväoppimisalgoritmit on koulutettu siten, että ne eivät vain luo malleja kaikista tapahtumista, vaan myös tietävät, milloin malli tarkoittaa vilpillisen tutkimuksen tarvetta. Viimeinen kerros välittää signaalin analyytikolle, joka voi jäädyttää käyttäjän tilin, kunnes kaikki vireillä olevat tutkimukset on saatu päätökseen.
Syvää oppimista käytetään kaikilla toimialoilla useisiin eri tehtäviin. Muutamia esimerkkejä syvällisen oppimisen sisällyttämisestä ovat kaupalliset sovellukset, jotka käyttävät kuvan tunnistamista, avoimen lähdekoodin alustat kuluttajasuositussovelluksilla ja lääketieteelliset tutkimustyökalut, joissa tutkitaan mahdollisuutta käyttää lääkkeitä uudelleen uusiin vaivoihin.
Nopea tosiasia
Elektroniikan valmistaja Panasonic on työskennellyt yliopistojen ja tutkimuskeskusten kanssa kehittääkseen tietokoneen visioon liittyviä syvän oppimisen tekniikoita.
