Что такое глубокое обучение? |

26 марта 2021 г.

Термин «глубокое обучение» включает в себя сложные научные концепции и алгоритмы, используемые для управления областью искусственного интеллекта или ИИ. Глубокое обучение продолжает развиваться в связи с постоянным распространением цифровой информации, циркулирующей в киберпространстве. В этой статье мы объясняем основы методов глубокого обучения и приводим примеры того, как они используются в обществе, чтобы помочь улучшить повседневные процессы и найти решения проблем.

Определение глубокого обучения

Глубокое обучение — это многоуровневая алгоритмическая техника машинного обучения, вдохновленная сетью нейронов человеческого мозга. Подобно глубоким нейронным сетям, существующим в мозгу, архитектура глубокого обучения играет важную роль в совершенствовании информации, обрабатываемой в области искусственного интеллекта. Слово «глубокий» относится к количеству слоев, через которые данные преобразуются в процессе.

Методы глубокого обучения

Извлекая из большой сети данных, методы глубокого обучения предоставляют решения, направленные на то, чтобы сделать мир более эффективным и безопасным. Хотя следующий список очень сложен по своей природе, он представляет собой базовый обзор наиболее популярных методов глубокого обучения, используемых для разработки процессов и решения множества проблем:

• Многослойные сети персептрона

• Сверточные нейронные сети (CNN)

• Рекуррентные нейронные сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)

Компании могут использовать эти передовые нейронные сети при принятии решений о том, как улучшить продукты, услуги и задачи, а также ставить цели на будущее. Вот более подробное объяснение этих сетей и того, как они работают:

Многослойные сети персептрона

Эти сети включают в себя бесчисленные слои нейронов, соединенных разными способами. Эти нейроны полностью связаны от одного слоя к другому. В частности, нейронная сеть с прямой связью имеет нейроны, связанные предыдущим и последующим слоями. Каждый нейрон в сети включает функцию активации, которая преобразует выходные данные нейрона на основе его входных данных. Его линейные и нелинейные функции активации в конечном итоге обеспечивают решения для компаний.

Множество слоев глубоких нейронных сетей соответствуют задаче, которую каждый из них призван решить. Когда они нелинейны, эти сети могут имитировать сложные функции. Создавая сети с разными входами, выходами, слоями, нейронами и различными функциями активации, возможность решения огромного списка проблем становится более правдоподобной. Стоит отметить, что с каждым добавленным нейроном сложность процесса возрастает.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Эти глубокие нейронные сети, специально предназначенные для таких вещей, как классификация изображений, имитируют нейронную организацию, обнаруженную в зрительной коре головного мозга. Следовательно, CNN обеспечивают особенно полезную информацию, когда дело доходит до обработки определенных фрагментов данных. Это сети, задействованные при анализе данных, включающих изображения, аудиофайлы и видеоклипы. Входной и выходной слой составляют архитектуру CNN, а также несколько скрытых слоев.

Рекуррентные нейронные сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)

Эти сети изучают зависимость от порядка в отношении задач прогнозирования последовательности. Сложные по своей природе, они существуют в машинном переводе, распознавании речи и многом другом. LSTM работают в унисон, слой за слоем, как чипы памяти в компьютере для решения множества задач.

Как работает глубокое обучение?

Глубокое обучение использует данные, полученные из бесчисленных онлайн-источников, для анализа, который предоставляет решения. По мере развития технологий и информации развиваются и методы глубокого обучения.

Когда вычислительные системы извлекают из огромного количества больших данных или данных, полученных из социальных сетей, поисковых систем в Интернете и т. д., потоковая передача из этих источников помогает предоставить компаниям более интеллектуальные решения проблем или концепций, которые они хотят исследовать и развивать.

Глубокое обучение косвенно полагается на людей для анализа огромного количества данных, циркулирующих в киберпространстве. Для компаний может быть более эффективным использовать методы глубокого обучения, чтобы сэкономить время и усилия при поиске нужной информации.

Чем глубокое обучение отличается от машинного обучения?

И глубокое обучение, и машинное обучение являются подмножествами искусственного интеллекта. Оба процесса включают использование алгоритмов и данных для предоставления информации о чем-то конкретном. Однако они различаются по следующим параметрам:

Глубокое обучение — это часть машинного обучения.

Различные методы, используемые в глубоком обучении, охватывают множество уровней, когда речь идет о предоставлении масштабируемых результатов, и они работают лучше при добавлении большего количества данных. Когда есть несколько уровней извлечения данных, у компаний больше возможностей учиться на данных без необходимости в функциях, разработанных человеком.

Прочитайте больше: Машинное обучение и глубокое обучение: в чем разница?

Глубокое обучение нелинейно

Традиционные программы используют линейный подход при анализе данных, в то время как иерархическая функция систем глубокого обучения обеспечивает нелинейный подход, дающий более подробные результаты.

Машинное обучение опирается на шаблоны и выводы

Машинное обучение опирается на шаблоны и выводы, созданные программистами-людьми для получения результатов. Хотя модели машинного обучения также являются подмножеством искусственного интеллекта, они используют математический алгоритм, основанный на выборочных данных, которые позволяют ему делать прогнозы и тесно связаны с вычислительной статистикой.

Многие компании используют методы машинного обучения, чтобы в конечном итоге улучшить свои бизнес-процессы и предоставить своим клиентам превосходные услуги. Когда дело доходит до решения сложной задачи, они могут многому научиться из различных методов, используемых в области искусственного интеллекта. Наряду с достижениями в области технологий за последние несколько десятилетий тема глубокого обучения развивалась, упрощая для компаний анализ и внедрение результатов своих исследований.

14 примеров глубокого обучения в обществе

Ключом к пониманию глубокого обучения является знание того, в каких областях технологий оно используется. Например, у крупных интернет-компаний есть лаборатории искусственного интеллекта, которые разработали науку для автоматической маркировки фотографий людей или других вещей, которые он идентифицирует.

Хотя некоторые считают эти приложения полезными, другие организации выразили обеспокоенность последствиями использования глубокого обучения в обществе, такими как физическая безопасность или нарушение конфиденциальности. Вот некоторые дополнительные области, в которых используются методы глубокого обучения:

• Опыт работы с клиентами

• Переводы

• Распознавание языка

• Автономные транспортные средства

• Компьютерное зрение

• Генерация текста

• Генерация подписи к изображению

• Роботы с глубоким обучением

• Черно-белые изображения и видео в цвете

• Автоматическое распознавание речи

• Распознавание изображений

• Открытие лекарств и токсикология

• Системы рекомендаций

• Мобильная реклама