Duboko učenje: koja je suština metode dubokog učenja?

U ovom ćemo članku pogledati kako funkcioniraju neuronske veze dubokog učenja u usporedbi sa strojnim učenjem i razgovarati o tome kako primijeniti duboko učenje u praksi.
Pojmovi “Strojno učenje” i “Dubinsko učenje” često se smatraju sinonimima, što je zabluda. Oba se pojma mogu naći u medijima ili tehničkim člancima, ali važno je shvatiti da su to dva odvojena područja umjetne inteligencije, od kojih svako ima svoje značenje i značenje. Prije nego što nastavimo s njihovom detaljnom studijom, razmotrimo značenje izraza “umjetna inteligencija”.
Ukratko o umjetnoj inteligenciji
Sredinom 20. stoljeća stručnjaci su počeli razvijati računalne sustave koji su sposobni rješavati razne probleme i probleme. Prije se vjerovalo da je samo osoba sposobna za to, tj. Za izvođenje takvih mentalnih operacija potrebna je inteligencija. Jednom riječju, umjetna inteligencija inteligentan je sustav sposoban za rješavanje kreativnih problema, koji se tradicionalno smatra prerogativom ljudi.
Poznati primjer poboljšanja umjetne inteligencije su računalne igre. Njihove prve verzije pojednostavljene su u svojoj funkcionalnosti, na primjer, igranje šaha ili dame, gdje su glavne radnje potez igrača i čitanje protivnikovih kombinacija. Razvojem novih tehnologija strojevi su počeli dobivati ​​potpuno drugačije značenje i sadržaj. Sada je umjetna inteligencija sposobna analizirati situaciju, računati korake unaprijed, pa čak i pobijediti ljude u računalnim igrama, što prije nije bilo dostupno.
Praktički nije ostalo područja na kojima umjetna inteligencija još nije našla svoju primjenu, zbog čega se medicina, znanost, obrazovanje itd. Brzo razvijaju.
Pogledajmo bliže implikacije strojnog učenja na umjetnu inteligenciju.
Strojno učenje
U početku metode stvorene za rad s umjetnom inteligencijom nisu bile prikladne za rješavanje složenih problema. Na primjer, kruti algoritmi nisu prikladni za prepoznavanje slika ili videozapisa, teksta ili osjećaja. Za to je u pomoć priskočilo strojno učenje – područje umjetne inteligencije, odgovorno za razvoj algoritama koji se mogu transformirati bez ljudske pomoći.
Jednostavno rečeno, to su metode koje ponavljaju ljudski sustav učenja prema principu “od jednostavnog do složenog”. Na primjer, poput školarca koji uči čitati: prvo uči abecedu, zatim slogove, riječi, fraze i na kraju – tekstove.
Otprilike na isti način stručnjaci razvijaju algoritme strojnog učenja i pružaju im ogromnu količinu podataka. Algoritmi uzimaju u obzir informacije i donose zaključke na temelju kojih se umjetna inteligencija modernizira. Ako algoritam ima znakove cyber prijevarača koji napadaju bankarsku platformu, tada će sustav, naučivši iz ovog primjera, u budućnosti moći sam izračunati takve radnje.
Važno je razumjeti da algoritmi sami po sebi ne mogu analizirati preciznije informacije; za to postoje neuronske mreže, o kojima ćemo govoriti kasnije.
Dubinsko učenje neuronskih mreža
Umjetne neuronske mreže su matematički modeli koji ponavljaju strukturu ljudskog mozga. Stvorene su tako da umjetna inteligencija može analizirati slike, tekst, ljudski govor itd.
Jednostavne neuronske mreže sposobne su prepoznati jednostavne objekte, razlikovati jedan od drugog ili računati koliko je objekata prikazano na slici. Složenije mreže rješavaju probleme s kojima se računala prije nisu mogla nositi.
Da bi umjetna inteligencija naučila razlikovati životinje, mora im pružiti označene slike. Vjerojatnost identifikacije bez pogrešaka postaje veća ako pružite što više označenih slika.
No, kako se pokazalo, to nije bilo dovoljno da bi sustav mogao analizirati video materijal i prepoznavati glasove. Za to su stručnjaci počeli raditi na dubljem treningu neuronskih mreža.
Dubinsko učenje
Dubinsko učenje neuronskih veza jedna je od sorti strojnog učenja, nova faza u razvoju znanosti, gdje neuronske mreže uključuju različite sastavne elemente koji međusobno komuniciraju u proširenim granicama. U ovom slučaju umjetna inteligencija može riješiti većinu nestandardnih zadataka.
Funkcionalnost računalnih igara, koje smo razmotrili ranije, postala je stvarna zahvaljujući dubokom učenju. Takve duboke neuronske mreže mogu prepoznati složene slike u stvarnom vremenu, na primjer, avion u nestandardnoj perspektivi, na bilo kojoj pozadini, pa čak i u prikrivenom obliku.
Podaci koje sustav prima istodobno se analiziraju na različitim slojevima neuronske mreže. Svaki sloj identificira sliku sa svog položaja.
Postoje tri vrste slojeva neuronske mreže:
ulazni sloj;
skriveni sloj;
izlazni sloj.
Prepoznavanje slika odvija se u skrivenom sloju.
Dubinsko učenje igra posebnu ulogu u analizi govora. Višeslojna neuronska mreža u stanju se nositi sa sličnim zadatkom: „Francuska je moja domovina, živio sam u Peruu i Engleskoj. Kojim jezikom tečno govorim? ”Neuronska mreža će analizirati ovu frazu, generirati popis jezika koje autor vjerojatno zna i na kraju utvrditi da je točan odgovor francuski.
Dubinsko učenje postalo je stvarnost nakon razvoja produktivnih računalnih sustava, bez kojih je prepoznavanje i analiza video zapisa nemoguća.
Koje zadatke može riješiti strojno i duboko učenje?
Obje su discipline dizajnirane za rješavanje različitih vrsta problema. Sa stajališta poslovnih procesa, strojno učenje namijenjeno je:
Automatizacija poslovanja. Strojno učenje moći će prepoznati korisnike, analizirati i organizirati podatke o kupcima i pružiti personalizirani pristup.
Analizirajte podatke koji trebaju biti strukturirani i primijenjeni za treniranje algoritama.
Za primjenu dubinskog učenja potrebni su sljedeći uvjeti:
Veliki niz podataka koji još nisu analizirani i ne mogu se koristiti za osposobljavanje algoritama.
Potreba za rješavanjem problema s kojima se strojno učenje ne može nositi.
Iz navedenog možemo zaključiti da bi bez umjetne inteligencije, strojnog učenja i dubokog učenja mnoge računalne funkcije bile nedostupne. Primjerice, poput prepoznavanja govora i slike, pa čak i igrama dame. Zahvaljujući obradi velike količine informacija i prepoznavanju veza i uzoraka u njima, strojevi su u mogućnosti izvršavati zadatke različite složenosti.
Početne informacije uvijek sadrže odgovore koje zahtijevaju profesionalci u različitim poljima djelovanja. Glavni zadatak je naučiti kako pronaći rješenja koristeći najnovije tehnologije.
Danas svijetom vladaju informacijska i računalna tehnologija. A pobjednik je onaj s najnaprednijom umjetnom inteligencijom.