Definisjon av dyp læring

Dyp læring er en type maskinlæring som gjør det mulig for datamaskiner å behandle informasjon på måter som ligner på den menneskelige hjernen. Det kalles "deep" fordi det involverer flere lag av nevrale nettverk som hjelper systemet å forstå og tolke data. Denne teknikken gjør det mulig for datamaskiner å gjenkjenne mønstre og håndtere komplekse oppgaver, for eksempel oversette språk og kjøre biler autonomt. I likhet med hvordan mennesker lærer av erfaring, forbedrer disse systemene sine ferdigheter og nøyaktighet over tid ved å analysere store mengder data, uten behov for manuelle oppdateringer fra mennesker.

Forståelse av nevrale nettverk

Fra teori til Perceptron

På 1940-tallet samarbeidet Warren McCulloch, en nevrovitenskapsmann, og Walter Pitts, en matematiker, for å skape det første kunstige nevrale nettverkskonseptet. Målet deres var å forstå hvordan hjernen kunne produsere komplekse tankemønstre fra de enkle binære responsene til nevroner. De introduserte en modell av nevronet, som de mente kunne etterligne hjernens evne til å utføre komplekse beregninger ved hjelp av binær logikk.

I nevralnettverksmodellen utviklet av McCulloch og Pitts virker innganger som de elektriske impulsene en nevron mottar. Hvis noen innganger er mer avgjørende for et bestemt resultat, understreker modellen disse gjennom større vekt. Når disse vektede innganger overskrider et visst nivå, aktiveres nevronet; hvis ikke, forblir det av. Denne grunnleggende on-off mekanismen gjorde det mulig for deres modell å etterligne enkle hjernelignende beslutningsprosesser, og satte scenen for dyp lærings utvikling.

I 1957 viste introduksjonen av Mark I Perceptron, en maskin i romstørrelse bygget av informatiker og psykolog Frank Rosenblatt, den første praktiske bruken av kunstige nevroner. Denne enheten brukte fotoceller og kunstige nevrale nettverk for å gjenkjenne og kategorisere bilder, noe som demonstrerte effektiviteten av McCulloch og Pitts ideer. Rosenblatts Perceptron bekreftet ikke bare at maskinlæring kunne fungere, men også banet vei for utviklingen av dagens mer sofistikerte teknologi for dyp læring.

Hvordan fungerer dyp læring?

Dyp læring fungerer ved å bruke prosessen med prediksjon for å bestemme hvilke algoritmer i deres nevrale nettverk er de mest vellykkede på å produsere utganger som oppfyller menneskelige forventninger. Deretter bruker nettverkene tilbakespredning for å finjustere disse algoritmene slik at deres suksessrate forbedres. Her er et eksempel:

Tenk deg at du lærer en datamaskin å gjenkjenne forskjellige sjangere av musikk. Nevrale nettverk analyserer tusenvis av musikkfiler, gradvis læring for å legge merke til funksjoner som instrumentering, beats og akkord progresjoner. Når den gjør en prediksjon, som å identifisere et stykke som en rockesang, og blir deretter fortalt om det er riktig, bruker den en metode kalt backpropagation for å justere algoritmen.

Dette er som å lære av feil. For eksempel, hvis datamaskinen feiler en klassisk piano sonata for en rock sang, lærer den fra denne feilen, raffinerer sin evne til å skille mellom klassiske og rock sanger i fremtidige spådommer. Over tid gjør denne prosessen det mulig for det kunstige nevrale nettverket å lage svært nøyaktige spådommer, og gjør det til et kraftig verktøy for alt fra å anbefale filmer basert på det du liker å gjøre det mulig for selvkjørende biler å tolke veiskilt og signaler.

Et dypere dykk inn i dype nevrale nettverkslag

Denne listen forklarer de viktigste komponentene i et dypt nevralt nettverk og den generelle rekkefølgen de fungerer i. Imidlertid er neuroner, aktiveringsfunksjoner og regulariseringsteknikker ikke isolerte trinn, men snarere trekk som opererer gjennom nettverket og dens læringsprosess.

1. Inndatalag

Inngangslaget er gatewayen inn i nettverket, hvor hvert nevron representerer et unikt trekk ved inngangsdataene. Dette lagets primære funksjon er å motta rådataene og sende dem til de påfølgende lagene for videre behandling.

1. Neuroner (noder)

Neuroner, eller noder, er de grunnleggende prosesseringsenheter i et nevralt nettverk. Hvert neuron mottar inngang, behandler den (ved å bruke en vektet sum og deretter påfører en aktiveringsfunksjon), og sender utgangen til det neste laget.

1. Aktiveringsfunksjoner

Disse er som beslutningstakere i et nevralt nettverk, og hjelper det å avgjøre hva du skal lære og hva du skal ignorere. De legger til en slags fleksibilitet til nettverket, slik at det kan fange og lære komplekse mønstre. Vanlige aktiveringsfunksjoner omfatter sigmoid, ReLU (likerettet lineær enhet) og tanh.

1. Vekter og skjevheter

Vekter er parametere i nettverket som bestemmer innvirkningen av inngangsdata på utgangene i nettverkets lag. Sammen med vekter sikrer forspenning at aktiveringsfunksjoner kan produsere ikke-null utganger, noe som forbedrer nettverkets evne til å aktivere og lære effektivt.

1. Skjulte lag

Ligger mellom inngangslagene og utgangslagene, utfører skjulte lag hovedmengden av beregninger innenfor et nevralt nettverk. De kalles "skjult" fordi i motsetning til inndata og utdata, samhandler de ikke med det eksterne miljøet. Kompleksiteten og evnen til et nevralt nettverk bestemmes i stor grad av antallet og arkitekturen til skjulte lag.

1. Utdatalag

Dette er det siste laget i et nevralt nettverk. Den presenterer resultatene ved å transformere informasjonen fra de skjulte lagene til et format som løser oppgaven for hånden, for eksempel klassifisering, regresjon eller en hvilken som helst annen type prediksjon.

1. Tapsfunksjon

Tapsfunksjonen, eller kostnadsfunksjonen, kvantifiserer forskjellen mellom de forutsagte utgangene og de faktiske utgangene. Minimering av denne funksjonen er målet med trening, slik at modellen kan forutsi mer nøyaktig.

1. Optimeringsalgoritmer

Disse algoritmene finjusterer modellen for å forbedre nøyaktigheten over tid. De justerer vekter og skjevheter for å redusere feil under spådommer. Noen populære metoder inkluderer stokastisk gradientavstamning, Adam og RMSprop.

1. Bakgrunnspropagering

Denne dype læringsalgoritmen er avgjørende fordi den hjelper modellen med å lære og forbedre seg fra feilene. Den viser hvordan endringer i modellens vekter påvirker nøyaktigheten. Deretter justerer den disse innstillingene ved å spore feil bakover gjennom modellen for å gjøre det bedre å lage prognoser.

1. Reguleringsteknikker

Modeller lærer ofte treningsdataene for tett, noe som gjør at de ikke fungerer like godt på nye data (kjent som overtilpasning). For å justere for dette, blir teknikker som L1 og L2 regularisering og satsnormalisering brukt til å finjustere størrelsen på vekter og øke hastigheten på treningsprosessen.

1. Batchnormalisering

Denne teknikken normaliserer inngangene til hvert lag, med sikte på å forbedre stabiliteten, ytelsen og hastigheten til nevralnettverket. Det bidrar også til å redusere følsomheten for de første startvektene.

1. Dropout

En annen regulariseringsmetode, frafall tilfeldig ignorerer et sett av neuroner under trening. Dette bidrar til å redusere overtilpasning ved å forhindre at nettverket blir for avhengig av et enkelt nevron.

Vanlige anvendelser av dyp læring

Dyp maskinlæring har kommet langt siden Perceptron. I stedet for å måtte installere maskiner i romstørrelse, kan organisasjoner nå lage dype læringsløsninger på skyen. Evnen til dagens dype nevrale nettverk til å håndtere komplekse datasett gjør dem til verdifulle verktøy på tvers av ulike sektorer, og åpner nye veier for innovasjon som en gang ble ansett som futuristiske.

Bilindustri

Dyp læring gjør det mulig for kjøretøy å tolke sensordata for navigasjon. Den forbedrer også førerassistansesystemer, med funksjoner som faredeteksjon og antikollisjon, og bidrar til bedre kjøretøydesign og -produksjon.

Forretningstransaksjoner

Konversasjonelle KI-chatboter og virtuelle assistentkopiloter er populære forretningsapplikasjoner for dyp læring. De reduserer menneskelige feil ved å automatisere manuelle oppgaver, akselerere dataanalyse og beslutningstaking, og gjøre det enklere å finne informasjon lagret på tvers av ulike systemer.

Finans

Algoritmehandel drevet av dyp læring brukes til å analysere markedsdata for prediktiv innsikt og identifiserer komplekse mønstre for å forbedre svindelgjenkjenning. Dyp læring bidrar også til risikostyring, evaluering av kredittrisiko og markedsforhold for mer informert beslutningstaking.

Oppdag mer om AI-teknologi innen finans

Helsevesen

Dyp læring algoritmer kan bidra til å forbedre diagnostisk nøyaktighet og oppdage uregelmessigheter som svulster i tidlige stadier fra medisinske bilder. Det er også muligheter for legemiddeloppdagelse ved å forutsi molekylær oppførsel, noe som letter utviklingen av nye behandlinger.

Produksjon

Prediktiv vedlikehold bruker Internett of Things og dyp læring for å forutse maskinfeil, minimere nedetid. Visuelle inspeksjonssystemer som er trent på omfattende bildedatasett, kan forbedre kvalitetskontrollen ved å identifisere feil.

Oppdag mer om AI-teknologi i produksjon

Medier og underholdning

Underholdningsindustrien bruker dype læringsprogrammer for å effektivisere innholdsanbefalinger på strømmeplattformer, og for å hjelpe skaperne med å utvikle realistisk CGI og komponere musikk ved hjelp av generativ KI. Den analyserer også seerens preferanser, hjelper skaperne med å skreddersy innhold og forutsi fremtidige trender.

Detaljhandel

Dyp læring har revolusjonert kundeopplevelser i detaljhandelen med persontilpassede produktanbefalinger. Den forbedrer også beholdningsstyringen ved å bruke prognoseanalyser til å prognostisere behov og optimere lagerbeholdninger.

Oppdag mer om AI-teknologi i detaljhandelen

Forsyningskjede

Logistikkoperasjoner bruker dyp maskinlæring til å optimere leveringsplanleggingen ved å identifisere trafikkforstyrrelser i sanntid. Dyp læring forbedrer også nøyaktigheten av etterspørsel og forsyningsprognoser, noe som muliggjør proaktive strategijusteringer.

Dyp læring fordeler og utfordringer

Mens fordelene med dyp læring er virkelig imponerende, bringer kompleksiteten i denne teknologien også utfordringer. Og fordi løsninger for dyp læring krever betydelig planlegging og ressurser, er det viktig at organisasjoner setter klart definerte mål og ansvarlig KI-praksis før de designer og distribuerer denne teknologien.

Dyp læring kontra maskinlæring vs. KI

Det er noen viktige forskjeller mellom tradisjonell maskinlæring og dyp læring:

Maskinlæring er avhengig av at mennesker manuelt identifiserer og velger funksjonene eller kjennetegnene til dataene som er viktige for en oppgave, for eksempel kanter på bilder eller bestemte ord i tekst. Denne prosessen med opplæring krever mye kompetanse og innsats.

Dyp læring gjør det mulig for maskiner å automatisk bestemme hvilke funksjoner i dataene som er viktigst for å utføre bestemte oppgaver. Dette gjøres ved å behandle rådataene, slik som piksler i et bilde, gjennom flere lag av et nevralt nettverk. Hvert lag forvandler dataene til en mer abstrakt form, og bygger på det forrige lagets utgang. Etter hvert som modellen utsettes for flere data, raffinerer den disse transformasjonene kontinuerlig for å forbedre nøyaktighet og ytelse, og blir mer effektiv over tid.

Eksempel på KI kontra dyp læring kontra maskinlæring

Hvis du er usikker på forskjellene mellom KI, maskinlæring og dyp læring, er du ikke alene. Her er et eksempel på ekte kunstig intelligens kontra dyp læring vs. maskinlæring om selvkjørende kjøretøy:

AI er den overordnede teknologien som brukes til å gi selvkjørende kjøretøy menneskelignende intelligens og autonomi. Det inkluderer maskinlæring og dyp læring.

Maskinlæring er undertypen AI som gjør det mulig for selvkjørende systemer å lære og forbedre seg fra data uten å være spesielt programmert for hvert scenario.

Dyp læring er den spesialiserte undertypen av maskinlæring som behandler og tolker de komplekse inndataene, inkludert visuelle data fra kameraer, noe som gir mening om miljøet i sanntid.

Dyp læring kontra dype læringsmodeller

Det er heller ikke uvanlig å se begrepene «dyp læring» og «dype læringsmodeller» som brukes om hverandre, men det er en nyansert forskjell mellom dem:

Dyp læring refererer til hele fagområdet. Det omfatter teorier, teknikker, algoritmer og prosesser som brukes til å trene kunstige nevrale nettverk.

Dyp læring modeller refererer til bestemte nevrale nettverk som har blitt designet og trent til å løse et bestemt problem eller utføre en bestemt oppgave. Hver modell er unik, skreddersydd til sine spesifikke data, trening og oppgave. En modellytelse avhenger av:

• Hvor godt det har blitt trent, inkludert kvaliteten og mengden av dataene, og læringsgraden.
• Utformingen og beregningskraften til datamaskininfrastrukturen den kjører på.

Hva er dype nevrale nettverk?

Dyp læring nettverk, ofte kalt dype nevrale nettverk, lære komplekse mønstre i store datasett ved å justere nevrale forbindelser gjennom trening. Det finnes flere hovedtyper: kunstige nevrale nettverk, konvolusjonelle nevrale nettverk, tilbakevendende nevrale nettverk, generative nevrale nettverk og autokodere.

Dyp nevrale nettverkstyper

Krav til infrastruktur for dyp læring

Dyp læring krever spesialisert databehandling og nettverksinfrastruktur for å behandle komplekse modeller og massive datasett. Det er ikke praktisk å kjøre dype læringsmodeller på generell maskinvare eller nettverk, så mange organisasjoner tar i bruk bedriftens AI-plattformer for å oppfylle de nødvendige kravene. Her er de viktigste infrastrukturvurderingene:

GPU-er med høy ytelse

Ryggraden i den dype læringsinfrastrukturen er grafikkbehandlingsenheter med høy ytelse (GPU-er). GPU-er er opprinnelig designet for å gjengi grafikk i videospill, og har behandlingsmuligheter som gjør dem godt egnet for dyp læring. Deres evne til å utføre flere beregninger samtidig reduserer treningstiden for modeller, noe som gjør dem uunnværlige for moderne AI-forskning og applikasjoner.

Skalerbare lagringsløsninger

Jo flere data en modell kan lære av, desto bedre ytelse. Dette skaper et behov for skalerbare og raske lagringsløsninger som kan håndtere petabyte av data uten å skape flaskehalser i datainnsamling. Solid state stasjoner og distribuerte filsystemer er ofte brukt til å møte disse kravene, og tilbyr høyhastighets datatilgang som holder tritt med beregningshastigheten til GPU-er.

Effektive rammeverk for databehandling

Rammeverk og biblioteker som TensorFlow, PyTorch og Keras forenkler utviklingen av dype læringsmodeller ved å tilby forhåndsbygde funksjoner, noe som reduserer behovet for koding fra bunnen av. Disse verktøyene fremskynder ikke bare utviklingsprosessen, men optimaliserer også beregningseffektiviteten ved opplæring og inferens, noe som muliggjør effektiv utnyttelse av underliggende maskinvare.

Skybaserte plattformer

Cloud computing plattformer spiller en sentral rolle i å gjøre dyp læring allment tilgjengelig. De gir tilgang til databehandlingsressurser med høy ytelse ved behov, og eliminerer behovet for betydelige investeringer på forhånd i fysisk maskinvare. Disse plattformene tilbyr ulike tjenester, inkludert GPU-forekomster, skalerbar lagring og rammeverk for maskinlæring, noe som gjør det enklere for enkeltpersoner og organisasjoner å opprette og distribuere dype læringsmodeller.

Nettverksinfrastruktur

Dyp læringsmodeller blir ofte trent på tvers av flere GPU-er og til og med på tvers av ulike geografiske steder, slik at en robust nettverksinfrastruktur er avgjørende. Konnektivitet med høy båndbredde sikrer at data og modellparametere effektivt kan overføres mellom noder i et distribuert treningsoppsett, minimere forsinkelser og optimalisere treningsprosessen.

Ofte stilte spørsmål