Терең оқыту
Терең білім дегеніміз не?
Терең оқыту – бұл жасанды интеллект (AI) функциясы, бұл адамның миының мәліметтерді өңдеудегі жұмысын және шешімдер қабылдауда қолдану үшін заңдылықтарды жасайтын жұмысын. Терең оқыту – бұл құрылымсыз немесе таңбаланбаған мәліметтерден бақылаусыз білім алуға қабілетті желілері бар жасанды интеллекттегі машиналық оқытудың бір бөлігі. Терең нейрондық оқыту немесе терең жүйке желісі деп те аталады.
Негізгі өнімдер
- Терең оқыту – бұл объектілерді табуда, сөйлеуді тануда, тілдерді аударуда және шешім қабылдауда қолдану үшін деректерді өңдеу кезінде адам миының жұмысын имитациялайтын АИ функциясы.
- Терең оқыту жасанды интеллект құрылымы жоқ және таңбаланбаған деректер негізінде адамның бақылауынсыз білім алады.
- Терең оқыту, машиналық оқыту формасы, басқа функциялармен қатар алаяқтықты немесе ақшаны жылыстатуды анықтауға көмектеседі.
Терең оқыту қаншалықты жұмыс істейді
Терең оқыту цифрлық дәуірмен қоян-қолтық дамып, әлемнің барлық аймақтарынан және барлық нысандарынан мәліметтердің жарылысын тудырды. Бұл деректер қарапайым деректер ретінде белгілі, бұқаралық ақпарат құралдары, интернет іздеу жүйелері, электрондық коммерциялық платформалар және интернет-кинотеатрлар және басқалардан алынған. Бұл өте үлкен мәліметтерге қол жетімді және оларды бұлтты есептеу сияқты финтех қосымшалары арқылы бөлуге болады.
Алайда, әдетте, құрылымдық емес мәліметтердің ауқымдылығы соншалық, адамдар оны түсініп, тиісті ақпарат алу үшін ондаған жылдар қажет болуы мүмкін. Компаниялар осы мол ақпаратты ашудың нәтижесінде пайда болатын керемет әлеуетті іске асырады және автоматтандырылған қолдау үшін ИИ жүйелеріне көбірек бейімделуде.
Маңызды
Терең оқыту, әдетте, адамдардың түсінуі мен өңделуіне ондаған жылдар қажет ететін құрылымсыз мәліметтердің үлкен көлемін ашады.
Терең оқыту мен машиналық оқытуға қарсы
Үлкен деректерді өңдеу үшін қолданылатын кең тараған жасанды интеллект техникасының бірі – бұл машиналық оқыту, тәжірибеге немесе жаңадан қосылған мәліметтерге байланысты талдаулар мен үлгілерді жақсарта отырып, өзін-өзі бейімдеу алгоритмі.
Егер цифрлық төлемдер компаниясы өз жүйесінде алаяқтықтың пайда болуын немесе пайда болу мүмкіндігін анықтағысы келсе, ол осы мақсатта машиналық оқыту құралдарын қолдана алады. Компьютерлік модельге салынған есептеу алгоритмі сандық платформада болып жатқан барлық транзакцияларды өңдейді, мәліметтер жиынтығындағы заңдылықтарды табады және үлгі бойынша анықталған кез-келген ауытқуларды көрсетеді.
Терең оқыту, машиналық оқытудың бір бөлігі, машиналық оқыту процесін жүзеге асыру үшін жасанды нейрондық желілердің иерархиялық деңгейін қолданады. Жасанды жүйке торлары адамның миы тәрізді, нейрон түйіндері тор сияқты біріктірілген. Дәстүрлі бағдарламалар деректерді талдауды сызықтық тәсілмен құрса, терең оқыту жүйелерінің иерархиялық функциясы машиналарға деректерді бейсызықтық тәсілмен өңдеуге мүмкіндік береді.
Маңызды
Электроника өндірушісі Panasonic университеттермен және ғылыми орталықтармен компьютерлік көзқарасқа байланысты терең оқыту технологияларын дамыту бойынша жұмыс істеп келеді.
Ерекше мәселелер
Алаяқтықты немесе ақшаны жылыстатуды анықтауға арналған дәстүрлі тәсіл пайда болатын транзакция көлеміне тәуелді болуы мүмкін, ал терең сызықтық емес әдіс уақытты, географиялық орынды, IP мекен-жайын, сатушының түрін және алаяқтыққа нұсқайтын кез келген басқа мүмкіндікті қамтуы мүмкін. белсенділік. Нейрондық желінің бірінші қабаты транзакцияның көлемі сияқты бастапқы деректерді өңдейді және оны келесі деңгейге шығыс ретінде береді. Екінші деңгей пайдаланушының IP-мекен-жайы сияқты қосымша ақпаратты қосу арқылы алдыңғы қабаттың ақпаратын өңдейді және оның нәтижесін береді.
Келесі қабат екінші қабат туралы ақпаратты алады және географиялық орналасу сияқты шикі деректерді қамтиды және машинаның үлгісін одан да жақсы етеді. Бұл нейрондық желінің барлық деңгейлерінде жалғасады.
Терең оқытудың мысалы
Жоғарыда айтылған алаяқтықты анықтау жүйесін машиналық оқуда қолдану арқылы терең оқыту үлгісін жасауға болады. Егер машиналық оқыту жүйесі пайдаланушының жіберетін немесе алатын долларының шамасында құрастырылған параметрлері бар модель құрса, тереңдетіп оқыту әдісі машиналық оқыту ұсынған нәтижелерге сүйене бастайды.
Нейрондық желінің әр қабаты өзінің алдыңғы деңгейіне бөлшек сатушы, жөнелтуші, пайдаланушы, әлеуметтік медиа оқиғасы, несиелік ұпай, IP-мекен-жайы және егер адам өңдеген жағдайда бірнеше жыл бойы байланыстырылуы мүмкін көптеген басқа функциялар сияқты мәліметтер қосады. болу. Терең оқыту алгоритмдері барлық транзакциялардан тек қана заңдылықтар құрып қана қоймай, сонымен қатар заңдылықтың жалған тергеу жүргізу қажеттілігі туралы білуге үйретілген. Соңғы деңгей аналитикке сигналды жібереді, ол барлық күтілмеген тергеулер аяқталғанға дейін пайдаланушының есептік жазбасын қатыруы мүмкін.
Терең оқыту бірқатар түрлі міндеттер үшін барлық салаларда қолданылады. Кескінді тануды қолданатын коммерциялық қосымшалар, тұтынушылар ұсынатын қосымшалары бар ашық көзі бар платформалар және медициналық зерттеулер құралдары, жаңа аурулар кезінде есірткіні қайта қолдану мүмкіндігін зерттеуге мүмкіндік береді.
Жиі Қойылатын Сұрақтар
Терең білім дегеніміз не?
Терең жүйке немесе жүйке оқыту деп те аталатын тереңдетілген оқыту – бұл адамның миының жұмысын қайталауға тырысатын жасанды интеллекттің түрі. Бұл сызықтық емес шешім қабылдау процесінде жұмыс істейтін функциялары бар машиналық оқыту түрі. Терең білім құрылымсыз мәліметтер бойынша шешімдерді бақылаусыз қабылдаған кезде пайда болады. Заттарды тану, сөйлеуді тану және тілге аудару – бұл тереңдетіп оқыту арқылы жүзеге асырылатын міндеттердің бірі.
Терең оқыту қалай жұмыс істейді?
Машиналық оқытудың бір бөлігі ретінде терең оқыту деректерді талдау үшін иерархиялық нейрондық желілерді қолданады. Нейрон кодтары адамның миына ұқсас осы иерархиялық нейрондық желілерде бір-бірімен байланысты. Машиналардағы басқа дәстүрлі сызықтық бағдарламалардан айырмашылығы, терең оқытудың иерархиялық құрылымы сызықтық емес тәсіл қабылдауға мүмкіндік береді, мәліметтерді бірнеше қосымша деңгейлерін біріктіретін бірқатар қабаттар бойынша өңдейді.
Терең оқытудың мысалы қандай?
Терең білім алаяқтықты анықтау үшін қолданылған кезде, бірнеше сигналдарды пайдаланады, мысалы, IP мекенжайы, несиелік ұпай, сатушы немесе жөнелтуші. Оның жасанды нейрондық желісінің бірінші қабатында ол жіберілген соманы талдайды. Екінші қабатта ол осы ақпаратқа негізделеді және мысалы, IP мекенжайын қосады. Үшінші қабатта несиелік балл қолданыстағы ақпаратқа қосылады және сол сияқты соңғы шешім қабылданғанға дейін жалғасады.