Плюсы и минусы глубокого обучения

Содержание eWEEK и рекомендации по продуктам не зависят от редакции. Мы можем зарабатывать деньги, когда вы переходите по ссылкам наших партнеров. Узнать больше.

Глубокое обучение — это продвинутый тип искусственного интеллекта, который использует нейронные сети и сложные алгоритмы для обработки больших данных и получения подробных и контекстуализированных результатов, имитируя способы, которыми человеческий мозг обрабатывает и обменивается информацией.

Этот тип искусственного интеллекта является основой для ряда новых технологий, но, несмотря на множество преимуществ, он также имеет явные недостатки, о которых необходимо знать пользователям.

Краткое резюме:У практики глубокого обучения есть как плюсы, так и минусы.Что касается плюсов:пользователи могут извлечь выгоду из решения машинного обучения, которое является хорошо масштабируемым, автоматизированным, автоматическим и способным создавать самые современные модели искусственного интеллекта, такие как большие языковые модели.Однако минусы также существенны:Глубокое обучение стоит дорого, потребляет огромное количество энергии и создает проблемы как с этической точки зрения, так и с безопасностью из-за отсутствия прозрачности.

Глубокое обучение — это тип искусственного интеллекта, который состоит из многоуровневых нейронных сетей, алгоритмического обучения, которое учит эти нейронные сети имитировать активность человеческого мозга, а также наборов обучающих данных, которые являются достаточно массивными и детализированными для решения различных вариантов использования ИИ. Глубокое обучение использует большие языковые модели.

Из-за своей сложной архитектуры нейронной сети глубокое обучение представляет собой зрелую форму искусственного интеллекта, которая может решать вычислительные задачи более высокого уровня, такие как обработка естественного языка, обнаружение мошенничества, автономное вождение транспортных средств и распознавание изображений. Глубокое обучение — один из основных двигателей, лежащих в основе технологии генеративного искусственного интеллекта.

Примеры моделей глубокого обучения и их нейронных сетей включают следующее:

См. также: Компании, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом: 12 крупнейших лидеров

Глубокое обучение — это специализированный тип машинного обучения. Он обладает большей мощностью и может обрабатывать большие объемы различных типов данных, тогда как типичная модель машинного обучения работает над более общими задачами и меньшим масштабом.

Глубокое обучение в основном используется для более сложных проектов, требующих рассуждений на человеческом уровне, например, для разработки автоматизированного чат-бота или генерации синтетических данных.

Узнайте больше: Машинное обучение против глубокого обучения

Нейронные сети составляют ключевую часть алгоритмов модели глубокого обучения, создавая структуру нейронов, подобную человеческому мозгу, которая поддерживает глубокое обучение и понимание модели. Однослойная нейронная сеть используется в большинстве традиционных моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, но в моделях глубокого обучения присутствует несколько нейронных сетей. Модель не является моделью глубокого обучения, если в ней нет хотя бы трех нейронных сетей, но многие модели глубокого обучения имеют десятки нейронных сетей.

См. также: Лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта 2023 года.

Модели глубокого обучения предназначены для обработки различных входных данных и обучения с помощью разных методов. Многие компании предпочитают использовать модели глубокого обучения, поскольку они могут учиться и решать задачи независимо от практического вмешательства человека и маркировки данных. Их разнообразные возможности обучения также делают их отличными моделями ИИ для масштабируемой автоматизации.

Хотя у каждого из этих типов обучения есть подмножества и нюансы, модели глубокого обучения могут обучаться с помощью каждого из следующих методов:

Генеративные модели искусственного интеллекта являются новейшими и лучшими в мире искусственного интеллекта, предоставляя как предприятиям, так и частным лицам возможность генерировать оригинальный контент в больших масштабах, обычно на основе естественного языка.

Но эти модели могут давать только логические ответы на запросы пользователей благодаря механизмам глубокого обучения и нейронных сетей, лежащим в их основе, что позволяет им генерировать разумные и контекстуализированные ответы в большом масштабе и на самые разные темы.