Михаил Афанасьев
- Deep learning: что значит?
- Как устроены нейронные сети
- Как обучают нейронные сети
- Сфера применения Deep learning
- Обработка изображений
- Медицина
- Биометрия
Deep Learning - вид машинного обучения с использованием многослойных нейросетей, которые самообучаются на большом объёме данных.
Искусственный интеллект сам находит подходящий алгоритм для решения поставленной задачи, учится на допущенных ошибках и с каждой новой попыткой выдаёт всё более правильный результат. Каждый раз, когда происходит обработка данных, глубинная система становится точнее.
Чтобы разобраться в столь непростой теме как Deep Learning, понять где применяется и как работает, предлагаем посвятить 8 минут нашему гайду и вам станет понятней!
Deep learning: что значит?
Глубокое обучение, как метод алгоритмизации машинных механизмов, появился около 20 лет. Однако широкое распространение он получил в двухтысячных, а раньше науке не хватало мощностей для реализации теоретической технологии.
Deep Learning – это самостоятельная ветвь развития машинного обучения. В принципе работы этого механизма лежит model взаимодействия нейронов человеческого головного мозга.
Дип лернинг имитирует абстрактное мышление, умеет обобщать. Нередко взаимозаменяют понятия «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение».
Нетология
Разбираемся детальнее в значениях.
Глубинное обучение имеет принципиальное отличие от других технологий. Остановимся поподробней:
- Искусственный интеллект – это любой настроенный механизм, который помогает компьютеру выполнять задачи (по принципу функционирования человеческого мозга). Под ИИ обычно подразумевается имитация или репликация поведенческих черт человека машинами, как правило, компьютерными программами. Общее понятие ИИ включает в себя несколько направлений, таких как экспертные системы, системы для характеристического анализа и робототехника. В архитектурах, созданных на основе ИИ, применяются различные методы имитации или моделирования поведения человека и способов принятия решений, в том числе статистические алгоритмы, эвристические процедуры, глубокие нейронные сети и другие продукты.
- Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта, в котором программы не просто решают задачи, но и обучаются на основе полученного ранее опыта. Метод основан на автоматизированных процедурах для выведения общих правил из набора примеров данных. Это выполняется путём применения предопределенных и понятных правил. Характерной чертой для него является не прямое решение, а применение нескольких сходных функций. Это наука о том, как заставить ИИ учиться и действовать как человек, а также сделать так, чтобы он сам постоянно улучшал свои способности на основе предоставленных нами данных о реальном мире.
- Глубокое машинное обучение или Deep Learning – это подраздел, ориентированный на изучение нейросетей, принципов их работы. Этот метод предполагает самостоятельное выстраивание (тренировку) общих правил в виде искусственной нейронной сети на примере данных во время рабочего процесса.
Использование дип лернинг достаточно затратно. Для его применения нужные мощные графические процессоры, видеокарты и объем памяти. Однако благодаря развитию современных технологий - это стало не просто возможно, но и получило широкое распространение в разных сферах.
Как устроены нейронные сети
Свойства описаны в книге “Neural networks and deep learning” М. Нильсена. Функционально их делят на слои – структуры нейронов с общей задачей.
Глубинные нейроны сгруппированы в 3 категории.
- Входной – принимает и передаёт значимые параметры на более глубинный уровень.
- Скрытый (их может быть несколько) – выполняет математические вычисления на основе полученной информации. В термине «Deep Learning» есть слово, что значит в переводе «глубина». Это и указывает на наличие нескольких скрытых слоёв.
- Выходной – непосредственно генерирует результат.
Понять принцип работы глубоких нейронных слоёв можно на простом примере – нейросети фотографий, на которых изображены люди разного пола.
На первом слое (входной) глубинные нейроны реагируют на простейшие визуальные образы – например, перепады яркости. В простейшем случае каждый нейрон в дип лернинг отвечает за один параметр. На втором задействованы сложные механизмы. Глубокое обучение (машинное обучение) позволяет учесть остроту углов, диаметры окружностей. На третьем нейроны способны реагировать на надписи и прочие детали – с каждым следующим уровнем образы будут усложняться. Глубинная сеть сама определяет, какие элементы являются решающими, упорядочивает их по степени важности, чтобы в дальнейшем избежать ошибки при распознавании объектов.
Глубинные скрытые слои производят вычисления на основе входящих параметров. В Deep Learning их всегда несколько. Это позволяет находить больше взаимосвязей во входных данных. Связи между нейронами имеют свою долю значимости параметра среди всех остальных. Это основы машинного и глубокого обучения.
Как обучают нейронные сети
Глубокая нейросеть тренируется проводить точные вычисления на больших наборах данных. Она находит закономерности в параметрах и с каждой итерацией прогнозирует более точный результат.
Весь процесс дип лернинг условно разделяется на 2 этапа. Сначала маркируются большие объёмы информации, определяются их ключевые характеристики. Дальше дип лернинг сравнивает их, запоминает. Если в будущем она столкнется с подобными условиями, то уже сможет сделать правильные выводы. То есть изначально такой искусственной нейронной сети задают самый простой набор двоичных запросов.
Глубокое изучение подразумевает, что далее из информационных блоков будут извлечены и классифицированы числовые значения – в зависимости от полученных ответов. Конечные сведения маркируются должным образом. Обладая глубокой информацией о поступившем запросе, дип лернинг способно самостоятельно сделать интеллектуальные заключения (этап формирования выводов). Далее добавляются новые данные. Они также проходят те же этапы, но только уже с использованием знаний, полученных на предыдущем цикле.
В Deep learning есть два основных способа глубокой тренировки: с учителем (контролируемое) и без учителя (неконтролируемое). В первом случае задают эталонный результат вычислений, используется помеченный набор данных, содержащих входные параметры и ожидаемый результат. При ответах с ошибкой, благодаря свойствам “дип лернинг” перенастраивает свои параметры и проводит вычисления снова, пока ответ не приблизится к эталону. Это интеграционный процесс, заканчивающийся тогда, когда перестают проявляться ошибочные результаты.
При этом у глубинной модели есть свойства, которые задаёт непосредственно человек перед процессом. Эти свойства в дип лернинг называются гиперпараметрами, к ним относятся:
- количество слоёв и нейронов в каждом из них
- количество эпох обучения
- размер пакетов обучения
- функции активации
- функции потерь
- оптимизаторы
В отсутствии учителя глубокая нейросеть сама классифицирует входящие данные и вычисляет эталонный результат. В неконтролируемом процессе, как описано в книге “Neural networks and deep learning” в основе используется набор параметров без определенной структуры. Deep neural network позволяет нейронной сети самостоятельно проводит логическую классификацию и структуризацию поступающей информации.
Глубинный algorithm обрабатывает входную информацию и на этой основе определяет наиболее вероятный ответ на поставленный вопрос – например, целевые действия посетителей интернет-магазина – систематизирует и ранжирует результаты непрекращающегося исследования.
Сфера применения Deep learning
Deep learning используется в разных отраслях жизни и бизнеса. Она стала одним из наиболее востребованных IT-трендов. На глубинном обучении основано огромное количество инноваций. Нейронные сети глубокого изучения выполняют возложенные на них функции в:
- маркетинге
- продажах
- клиентских сервисах
- государственных процессах
Поэтому востребована и профессия engineer. Deep learning используют при конструировании приложений для мгновенного перевода, анализа видеофрагментов, речи. Однако больший вклад глубоких нейронных сетей оценивается в обработке изображений, медицине и биометрии.
Ответь на несколько простых вопросов и получи подборку подходящих учебных заведений.Подберем идеальный вариант образования
Обработка изображений
Метод значительно расширил возможности цифровой обработки изображений. Сегодня существует несколько применений глубокой технологии:
- обработка рукописных текстов
- определение местоположения
- распознавание лиц
Нейронные сети и глубокое обучение позволили создать алгоритмы по определению не только возраста и пола зафиксированного на картинке человека, но и даже его эмоции.
Глубинные нейронные сети вычисляют все нюансы изображения и разделяют его на слои, чтобы определить глубину цвета и переходы. По мере анализа фотографий, Deep Learning обучается и сейчас уже может обрабатывать старинные фото и даже видео-материалы. В 2016 году была выпущена нейронная архитектура, которая может преобразовать текст в аудио формат. В отличие от голосовых помощников, она позволяет создать реалистичное звучание голоса путем выборки реальной человеческой речи и непосредственно моделированием сигналов.
Системы глубокого обучения анализируют контекст употребления слов и грамматику. Благодаря этому стало возможно реализовывать точный машинный перевод.
Медицина
Благодаря Deep Learning стало возможно эффективнее прогнозировать заболевания. Изображение, полученное в ходе МРТ, обрабатывается таким образом, что становится реальным предугадать риск развития болезни Альцгеймера.
Такие технологии способны повысить качество работы медучреждений, автоматизируя трудоемкую и ответственную часть обязанностей врачей. С помощью глубинных компьютерных алгоритмов контролируют эффективность лечения и качество выполненной операции, прогнозируют скорость восстановления организма. Нейросети глубокого обучения позволяют более подробно, всестороннее, точно и эффективно оценить состояния здоровья.
Биометрия
В 2009 году было разработано и успешно внедрено в использование приложение для автоматического распознавания речи – с целью уменьшения частоты телефонных ошибок.
Deep Learning используется и в сочетании с биометрическими характеристиками, для ускорения разработки и оптимизации устройств распознавания лиц. Это решение нашло своё применение в аэропортах, используется для учета рабочего времени и посещаемости, и в банковском секторе.
Технологии распознавания речи дают качественный толчок развитию медицине. Глубокое обучение нейронных сетей помогает создавать принципиально новые слуховые аппараты, системы защиты. Эта инновация лежит в основе беспилотных автомобилей, робототехники и систем аналитики.
Это стремительно растущее применение машинного обучения. Многочисленные приложения, нашедшие своё применение в разных отраслях жизни и бизнеса, доказывают его универсальность. Это одна из концепций из области искусственного интеллекта, которую можно интегрировать в существующую инфраструктуру информационных технологий любого бизнеса. Согласно сведениям, приведённым в “Neural networks and deep learning” подобные механизмы отличаются высоким уровнем защищенности, широкими функциональными возможностями. Deep machine learning – это глубинная система прогнозирования, управления и принятия решений.