Решения в области безопасности с использованием искусственного интеллекта, нейронных сетей и глубокого обучения находятся на подъеме. Поставщики решений для обеспечения безопасности все чаще пытаются воспользоваться преимуществами этих новых технологических разработок, чтобы предложить своим клиентам более совершенные продукты.
Однако, несмотря на такой интерес к новым технологиям наиболее продвинутых компаний, немногие специалисты по безопасности понимают различия в концепциях машинного обучения и глубокого обучения. Для разъяснения этих концептов компанией Intel был организован веб-семинар на тему искусственного интеллекта.
"Мы определяем искусственный интеллект как технологию, которая имеет способность понимать вопросы и давать рекомендации и указания," - рассказывали на вебинаре специалисты. "Такая система делает предположения и формулирует возможные ответы, основанные на имеющихся фактических данных. Кроме того, она способна обрабатывать огромное количество исходных данных. Она автоматически приспосабливается к задачам и учится на своих ошибках и неудачах".
"Один из вопросов, которые мы часто получаем, звучит так: “Какая разница между машинным обучением и глубоким обучением?” Машинное обучение - это целая дисциплина, которая подразумевает использование ряда методов и алгоритмов для того, чтобы определить тенденцию или выработать шаблон действий. Глубокое обучение является частью машинного обучения. Глубокое обучение как набор алгоритмов широко применяется в современном мире, например, данная технология положена в основу распознавания речи и распознавания объектов на изображениях. Видеонаблюдение нового поколения также использует соответствующие алгоритмы для идентификации людей или автомобильных номерных знаков. Глубокое обучение можно представить как каскад слоев. Каждый последующий слой в качестве входных данных использует выходной сигнал из предыдущего слоя.
В основу искусственных нейронных сетей положено изучение биологии нашего мозга. Они имитируют то, как мы, люди, думаем. Их сферы применения включают в себя анализ изображений, их классификацию и т.д.
"Подумайте о том, как учится ребенок," - предложил ведущий семинара. "Как ребенок учится распознавать кошку? Во-первых, ребенок идентифицирует, что это животное, затем он осознает, что у нее есть четыре лапы, затем - что у нее есть усы, какого она окраса, и уже только после этого ребенок начинает моментально понимать, кошка это или собака. Точно так же глубокое обучение подразумевает прохождение нескольких этапов анализирования".
