«id =» main «> Поделиться Глубокое обучение и машинное обучение
Разница между глубоким обучением и машинным обучением заключается в уровне общности обеих концепций. Глубокое обучение — это подкласс машинного обучения. Глубокое обучение — это особый способ. использование в аналитической практике алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей.
Источники популярности глубокого обучения
Методы глубокого обучения переживают бум в последние несколько лет. Это связано, прежде всего, с объемом данных — изображения, текста, транзакции, — которые мы можем «скормить» нейронным сетям, чтобы улучшить их непогрешимость с точки зрения таких задач, как идентификация объектов на фотографиях, языковые переводы, речь. понимание, медицинская диагностика или даже вождение.
Во-вторых, рост популярности этого подхода связан с общедоступностью графических процессоров (GPU), которые ускоряют сложные математические вычисления, необходимые для глубокого обучения.
В-третьих, повышение эффективности методов глубокого обучения связано с совершенствованием самих алгоритмов и архитектуры нейронных сетей.
В настоящее время «глубина» сетей, которые в настоящее время превосходят людей в некоторых задачах классификации, достигает четверти тысячи обучающих слоев искусственных нейронов. Хотя не количество слоев, а структура сети определяет ее качество.
Использование глубокого обучения в области безопасности
Примером использования методов глубокого обучения в области безопасности может быть обнаружение мошенничества с использованием так называемых autoencoder (сеть глубокого автоэнкодера), т.е. нейронные сети, которые создают свои собственные представления входных данных, например финансовых транзакций, а затем декодируют их, отвечая на вопрос, является ли выбранная транзакция аномалией в контексте внутренней структуры данных.
Интересно, что на этапе создания этих внутренних представлений обучение сети происходит без учителя. Это важно, поскольку случаев мошенничества в пуле транзакций, как правило, мало, что делает классические алгоритмы машинного обучения, такие как метод ближайшего соседа (k-NN) или машина опорных векторов (SVN), менее точными.
Рынок глубокого обучения
Эксперты указывают, что к 2020 году рынок глубокого обучения будет стоить 1722,9 миллиона долларов США, а это означает, что он вырастет более чем на 65 процентов по сравнению с 2016 годом.
Использование промышленных решений из данной предметной области. искусственного интеллекта, основанного на методах глубокого обучения, больше не является фикцией. Польские компании, особенно в банковском и страховом секторе, все чаще видят ценность этого подхода. Это отражено, например, в тематике отраслевых конференций, посвященных безопасности, на которых тема глубокого обучения появляется все чаще и чаще.
См. Также: Как начать свое приключение с глубоким обучением — полезно параметры конфигурации
См. также: UBA — как минимизировать риск кибератаки с помощью поведенческого анализа
См. также: Полный набор приложений Data Science для безопасной финансовой индустрии