Ежедневно мы создаем 2,5 квинтиллиона байт данных. Это очень много, даже если распределить их между компаниями и потребителями по всему миру. Но это также подчеркивает тот факт, что для того, чтобы все эти данные имели значение, мы должны уметь использовать их с пользой. Один из вариантов такого использования – глубокое обучение. Глубокое обучение – это отдельная тема в рамках искусственного интеллекта (ИИ). Это методология, направленная на установление связей между данными (большим количеством данных!) и составление прогнозов на их основе. Вот более подробная информация про основы глубокого обучения.
Что такое глубокое обучение?
Давайте начнем с определения глубокого обучения – что же это такое?
Глубокое обучение (также называемое глубоким обучением ИИ) – это форма машинного обучения. Она строит нейроподобные сети, аналогичные тем, что находятся в человеческом мозге. Нейронные сети устанавливают связи между данными – процесс, имитирующий процесс обучения человека.
Нейронные сети включают в себя три или более слоев данных. Это нужно чтобы улучшить их обучение и прогнозирование. Хотя ИИ может обучаться и делать прогнозы на основе одного слоя данных, дополнительные слои обеспечивают больший контекст для данных. Это оптимизирует процесс создания более сложных и детальных связей, что может привести к большей точности.
Алгоритмы глубокого обучения являются движущей силой многих приложений искусственного интеллекта. Включая голосовые помощники, обнаружение мошенничества и даже самоуправляемые автомобили.
Отсутствие предварительно обученных данных делает этот тип машинного обучения таким ценным. Чтобы автоматизировать задачи, анализировать данные и делать прогнозы без вмешательства человека, алгоритмы глубокого обучения должны уметь устанавливать связи, не всегда зная, что именно они ищут.
Основы глубокого обучения: в чем разница между машинным и глубоким обучением?
Машинное обучение и глубокое обучение имеют некоторые общие черты. Это неудивительно – глубокое обучение является одним из видов машинного обучения. Так что в этом вопросе не обойтись без совпадений.
Чем отличается машинное обучение от глубокого?
Основное отличие между машинным и глубоким обучением заключается в том, что машинное обучение в основном работает со структурированными данными, тогда как глубокое обучение способно обрабатывать неструктурированные данные. В машинном обучении данные обычно четко структурированы и маркированы. Если в данных присутствуют неструктурированные элементы, они обычно проходят предварительную обработку, чтобы алгоритмы машинного обучения могли их обработать.
В случае глубокого обучения структура данных играет менее значительную роль. Глубокое обучение позволяет обойтись без предварительной обработки, требуемой для машинного обучения, поскольку его алгоритмы способны работать напрямую с неструктурированными данными. Алгоритмы способны получать и обрабатывать неструктурированные данные (например, изображения) и даже устранить некоторую зависимость от специалистов по изучению данных.
Допустим, у вас есть коллекция изображений фруктов. Вы хотите распределить каждое изображение по определенным группам фруктов. Таким как яблоки, бананы, ананасы и т. д. Алгоритмы глубокого обучения могут искать специфические признаки (например, форму, наличие плодоножки, цвет и т. д.), которые отличают один вид фруктов от другого. Более того, алгоритмы могут делать это без предварительного определения иерархии признаков человеком-экспертом.
По мере обучения алгоритма он сможет лучше определять и предсказывать новые фотографии фруктов – или любой другой вариант использования, который вам нужен.
Типы глубокого и машинного обучения
Еще одно различие между глубоким и машинным обучением заключается в типах обучения, к которым способно каждое из них. В общем случае машинное обучение в целом может принимать форму контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением.
Для контролируемого обучения требуются маркированные или структурированные наборы данных. Этот тип обучения требует вмешательства человека для обеспечения правильной маркировки данных.
Неконтролируемое машинное обучение не требует маркировки данных. Вместо этого оно фокусируется на распознавании образов в данных и соединяет точки на основе общих характеристик. Как вы уже догадались, при подаче немаркированных данных в алгоритм машинного обучения без пометки человек не участвует.
Далее мы имеем глубокое обучение с подкреплением, когда модель «учится» становиться более точной на основе системы обратной связи и вознаграждения. Эта методика считается полунаблюдаемой. Обучение с подкреплением обучает модели машинного обучения принимать ряд решений. При этом система получает штрафы или вознаграждения в зависимости от эффективности своих решений.
Глубокое обучение в основном относится к неконтролируемому машинному обучению и глубокому обучению с подкреплением. Благодаря осмыслению данных и принятию сложных решений на основе большого количества данных компании могут улучшить результаты своих моделей, даже если некоторая информация неизвестна.
Основы глубокого обучения: как работает глубокое обучение
В глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи, рассматривая примеры, а не будучи явно запрограммированной. Термин «глубокое» относится к количеству слоев в сети – чем больше слоев, тем глубже сеть.
Глубокое обучение основано на искусственных нейронных сетях (ИНС). Это сети из простых узлов, или нейронов, которые связаны между собой. Они также способны обучаться распознаванию входных сигналов. ANN похожи на мозг тем, что состоят из множества взаимосвязанных узлов обработки, или нейронов. Каждый узел связан с несколькими другими узлами и имеет вес, определяющий силу связи.
Первый слой нейронной сети извлекает из данных низкоуровневые признаки. Такие как края и формы. Второй слой объединяет эти признаки в более сложные схемы и так далее, пока последний слой (выходной слой) не получит желаемый результат. Каждый последующий слой извлекает более сложные характеристики из предыдущего, пока не будет получен конечный результат.
Этот процесс также известен как прямое распространение. Прямое распространение может использоваться для расчета выходов глубоких нейронных сетей для заданных входов. Его также можно применять для обучения нейронной сети через обратное распространение ошибок на основе известных выходных значений.
Обратное распространение — это алгоритм, основанный на контролируемом обучении, что подразумевает наличие набора данных с известными правильными выходами. В процессе обратного распространения выход нейронной сети сравнивается с ожидаемым значением, а затем веса в сети корректируются в соответствии с выявленной ошибкой. Этот процесс продолжается до тех пор, пока сеть не достигнет требуемого уровня точности. Обратное распространение играет ключевую роль в глубоком обучении, позволяя быстро и точно обучать сложные модели.
Этот процесс прямого и обратного распространения повторяется до тех пор, пока ошибка не будет сведена к минимуму и сеть не выучит нужный шаблон.
Модели глубокого обучения
Давайте рассмотрим некоторые типы моделей глубокого обучения и нейронных сетей:
- Конволюционные нейронные сети (CNN)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Длительная кратковременная память (LSTM)
Конволюционные нейронные сети (CNN)
Конволюционные нейронные сети (или просто конволюционные сети) широко используются для анализа визуального контента.
Они похожи на обычные нейронные сети, но имеют дополнительный уровень обработки, который помогает им лучше выявлять закономерности в изображениях. Это делает их особенно хорошо подходящими для таких задач, как распознавание и классификация изображений.
Рекуррентные нейронные сети (РНС)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой вид искусственных нейронных сетей, где связи между узлами формируют направленный граф вдоль последовательности, что обеспечивает способность модели демонстрировать временное динамическое поведение.
В отличие от сетей с прямым распространением, RNN способны использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей входных данных, что делает их эффективными в задачах, где необходима работа с последовательностями, например, в распознавании связного рукописного текста или речи.
Длительная кратковременная память (LSTM)
Сети с долгосрочной памятью (LSTM) – это разновидность рекуррентных нейронных сетей, которые могут обучаться и запоминать долгосрочные зависимости. Они часто используются в таких приложениях, как обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов.
Сети LSTM хорошо подходят для решения этих задач, поскольку они могут хранить информацию в течение длительного времени. Они также могут научиться распознавать закономерности в последовательностях данных.
Заключение: основы глубокого обучения
Глубокое обучение — это метод анализа данных, позволяющий компьютерам выявлять закономерности и предсказывать результаты. Основываясь на нейронных сетях, глубокое обучение способно обрабатывать большие объёмы неструктурированных данных без необходимости сложной предварительной обработки. Эта универсальность делает его востребованным в таких областях, как распознавание лиц, голосовые помощники и самоуправляемые автомобили.
Глубокое обучение отличается от машинного тем, что может работать с более сложными данными, применяя многослойные архитектуры, такие как конволюционные (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Кроме того, оно использует обратное распространение для корректировки модели, что позволяет улучшать точность прогнозов.
В целом, глубокое обучение открывает новые возможности для технологий и искусственного интеллекта. Его способность распознавать сложные паттерны в данных расширяет горизонты для бизнеса, науки и других отраслей.
