ИИ входит в класс.
Глубокое обучение представляет собой продвинутую форму машинного обучения, которая приобретает знания путем изучения обширных коллекций примеров. По сути, глубокое обучение отражает способ, которым люди усваивают информацию. Представьте, что вы учите маленького ребёнка распознавать птиц: показывая ему снимки с различными видами птиц, ребёнок постепенно учится распознавать птиц, независимо от их внешних различий.
В основе глубокого обучения лежат многослойные нейронные сети. Эти сети интерпретируют данные, такие как фотографии, пропуская их через сеть взаимосвязанных узлов, начиная с входного слоя. По мере прохождения информации через каждый слой отдельные узлы выполняют простые математические вычисления, а затем передают обработанные данные дальше. Эта последовательная операция проходит через несколько слоев, пока данные не достигают выходного слоя.
Между входным и выходным слоями находятся так называемые скрытые слои. Именно обилие скрытых слоёв отличает глубокое обучение от более простых нейронных сетей. В то время как базовая нейронная сеть может использовать только один или два скрытых слоя, архитектура глубокого обучения может использовать десятки или даже сотни.
Увеличение глубины и ширины этих слоев и узлов напрямую повышает точность сети. Например, при обучении нейронной сети распознаванию изображений птиц добавление дополнительных слоев позволяет ей с большей точностью различать не только ворону и курицу, но и ворону и орла.
Как отмечает Сукх Сохал, старший консультант Affinity Reply, «модели глубокого обучения превосходны в обнаружении закономерностей, потому что они обрабатывают информацию в последовательности слоёв». Он поясняет, что каждый слой фокусируется на различных характеристиках данных — от простейших, таких как края изображения, до сложных структур, таких как цельные объекты. «Эта иерархическая стратегия позволяет модели извлекать паттерны из необработанной, неструктурированной информации без вмешательства человека, что делает её исключительно мощным инструментом для анализа изображений, распознавания речи и понимания естественного языка», — добавляет Сохал.
Преимущества глубокого обучения
Одно из наиболее привлекательных преимуществ глубокого обучения заключается в его способности выявлять тонкие закономерности и скрытые взаимосвязи в данных, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Современные сложные модели глубокого обучения позволяют организациям интерпретировать обширные и сложные наборы данных благодаря нескольким ключевым характеристикам:
Универсальная обработка данных: алгоритмы глубокого обучения умело обрабатывают как структурированные, так и неструктурированные данные. Например, помимо тщательно маркированных опросов, эти системы могут анализировать текст в свободной форме, такой как посты в социальных сетях, для получения информации о клиентах.
Масштабируемость с объемом данных: архитектуры глубокого обучения, как правило, улучшают свою производительность по мере работы с более крупными наборами данных, в отличие от традиционных методов машинного обучения, которые могут достигать плато после определенного порога.
Обнаружение сложных закономерностей: Эти сети могут просеивать огромные наборы данных и обнаруживать сложные взаимосвязи или выводы, иногда даже выявляя тенденции, которые не были явно запрограммированы для поиска.
Автоматическое извлечение признаков: Глубокое обучение снижает необходимость в ручном выборе признаков, поскольку модели учатся идентифицировать релевантные признаки непосредственно из необработанных данных, оптимизируя аналитический процесс.
Замечательная эффективность: После тщательного обучения алгоритмы глубокого обучения могут работать со скоростью, значительно превосходящей человеческие возможности, и предоставлять результаты с исключительной скоростью.
Как работает глубокое обучение?
Как уже упоминалось ранее, архитектуры глубокого обучения состоят из множества уровней взаимосвязанных узлов, причём каждый последующий уровень улучшает и уточняет прогнозы и классификации системы. Каждый узел получает входные данные от предыдущего уровня, обрабатывает эту информацию и передаёт её на следующий этап.
Внутри каждого уровня данные преобразуются с помощью сложных математических вычислений. Узлы используют функции активации для внедрения нелинейных преобразований, извлечения паттернов и формирования статистических моделей в качестве выходных данных. Этот процесс, известный как прямая пропагация, продолжается по всей сети до тех пор, пока результат не достигнет удовлетворительной степени точности.
Однако прежде чем системы глубокого обучения могут быть эффективно развернуты, они требуют обучения для распознавания паттернов во входных данных — процесса, в котором обратная пропагация становится необходимой. После того, как модель производит свой первоначальный прогноз посредством прямой пропагации, рассчитывается разница между прогнозируемыми и фактическими значениями, называемая ошибкой.
Обратное распространение систематически передает эту ошибку в обратном направлении по сети, корректируя веса и параметры, которые влияют на прогнозы. Цель состоит в том, чтобы минимизировать эту ошибку и повысить точность результатов модели.
Процесс обучения проходит в течение нескольких циклов, или эпох. В каждой эпохе данные проходят через сеть, и параметры модели тонко настраиваются для дальнейшего уменьшения ошибок прогнозирования. Со временем этот итеративный процесс позволяет сети выдавать всё более точные результаты.
Стоит отметить, что традиционное машинное обучение обычно использует контролируемое обучение, при котором эксперт-человек указывает, какие особенности должен идентифицировать алгоритм, например, какие характеристики определяют кошку на изображении. Этот этап, называемый извлечением особенностей, требует больших трудозатрат и зависит от способности программиста выбрать значимые особенности для поставленной задачи.
Глубокое обучение, напротив, отличается способностью к автономному обнаружению признаков, часто посредством неконтролируемого обучения. Модель получает обучающие данные, такие как помеченные изображения кошек и других животных, и со временем создает свой собственный набор признаков для распознавания кошек. Сначала она может широко классифицировать всех четвероногих существ с хвостами как кошек, но с каждой итерацией точность прогнозирования улучшается, и в конечном итоге она с большей точностью отличает кошек от собак.
Известные области применения глубокого обучения
Поскольку глубокое обучение обрабатывает информацию способами, напоминающими работу человеческого мозга, его потенциальные области применения охватывают широкий спектр человеческой деятельности. Оно стало незаменимым в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка (NLP) и распознавание речи.
Знакомые цифровые помощники, такие как Siri, Cortana и Alexa, являются яркими примерами глубокого обучения в действии, использующего NLP для ответа на запросы и адаптации к предпочтениям пользователей.
Кроме того, такие возможности, как компьютерное зрение, не только преобразуют автономные транспортные средства, но и само производство. Глубокое обучение позволяет осуществлять мониторинг процессов в режиме реального времени, обнаруживать аномалии и контролировать качество, сокращая незапланированные простои и повышая операционную эффективность.
Общие области применения глубокого обучения охватывают аналитику больших данных, включая перевод языков, анализ медицинских изображений, диагностические системы, прогнозирование финансовых рынков, сетевую безопасность и многое другое. Розничные продавцы могут использовать эти модели для прогнозирования предпочтений клиентов, оптимизации запасов и устранения невостребованных запасов.
Аналогичным образом, разработчики программного обеспечения полагаются на глубокое обучение для анализа поведения пользователей, генерируя персонализированные рекомендации, которые помогают пользователям открывать для себя новые продукты и услуги. Например, потоковые платформы, такие как Netflix, используют алгоритмы глубокого обучения для предоставления индивидуальных рекомендаций по видео, постоянно совершенствуя свои предложения в соответствии с индивидуальными вкусами аудитории.
Модели глубокого обучения широко используются в финансовой индустрии для целого ряда задач, от создания сложных торговых алгоритмов до прогнозирования движения рынка. Эти модели также всё чаще применяются для обнаружения нарушений безопасности и борьбы с мошенничеством. В области анализа тенденций глубокое обучение делает значительные успехи в здравоохранении, где оно помогает предсказывать возникновение заболеваний. Кроме того, эти системы позволяют медицинским работникам определять наиболее эффективные диагностические тесты и планы лечения для пациентов.
«Заметным достижением является их внедрение в таких областях, как сельское хозяйство, где они помогают выявлять болезни сельскохозяйственных культур и повышать урожайность», — отмечает Сохал. «Эта замечательная адаптивность гарантирует, что глубокое обучение будет и дальше проникать в разнообразные и порой неожиданные области, стимулируя преобразования во многих отраслях».
