Definicja uczenia głębokiego

Uczenie głębokie jest rodzajem uczenia maszynowego, które umożliwia komputerom przetwarzanie informacji w sposób podobny do działania ludzkiego mózgu. Określamy je jako „głębokie”, ponieważ obejmuje wiele warstw sieci neuronowych, które pomagają systemowi rozumieć i interpretować dane. Technika ta pozwala komputerom rozpoznawać wzorce i zarządzać złożonymi zadaniami, takimi jak tłumaczenie języków i autonomiczna jazda samochodu. Podobnie jak ludzie uczą się na podstawie doświadczeń, systemy podnoszą swoje kwalifikacje i zwiększają dokładność w miarę upływu czasu dzięki analizowaniu ogromnych ilości danych bez konieczności przeprowadzania ręcznych aktualizacji przez ludzi.

Sieci neuronowe

Od teorii do perceptronu

W latach 40. neurobiolog Warren McCulloch i matematyk Walter Pitts pracowali wspólnie nad pierwszą koncepcją sztucznej sieci neuronowej. Ich celem było zrozumienie, w jaki sposób mózg może generować złożone wzorce myślowe na podstawie prostych odpowiedzi binarnych neuronów. Wprowadzili model neuronu, który ich zdaniem naśladował zdolność mózgu do wykonywania złożonych obliczeń przy użyciu logiki binarnej.

W modelu sieci neuronowej opracowanym przez McCullocha i Pittsa dane wejściowe działają jak impulsy elektryczne odbierane przez neuron. Jeśli niektóre dane wejściowe są bardziej istotne dla konkretnego wyniku, model podkreśla je, nadając im większą wagę. Gdy te ważniejsze wejścia przekraczają pewien poziom, neuron aktywuje się; jeśli nie, pozostaje wyłączony. Ten podstawowy mechanizm włączania umożliwił ich modelowi naśladowanie prostych procesów decyzyjnych przypominających działanie mózgu. Był to początek ewolucji uczenia głębokiego.

W 1957 roku pojawia się Mark I Perceptron — maszyna wielkości pokoju zbudowana przez informatyka i psychologa Franka Rosenblatta — i pierwsze praktyczne zastosowanie sztucznych neuronów. Urządzenie wykorzystywało fotokomórki i sztuczne sieci neuronowe do rozpoznawania i kategoryzowania obrazów, demonstrując skuteczność pomysłów McCullocha i Pittsa. Perceptron Rosenblatta nie tylko potwierdził, że uczenie maszynowe może działać, ale także utorował drogę do rozwoju dzisiejszych bardziej zaawansowanych technologii uczenia głębokiego.

Jak działa uczenie głębokie?

Uczenie głębokie wykorzystuje proces przewidywania w celu określenia, które algorytmy w sieciach neuronowych będą najbardziej skuteczne przy generowaniu wyników spełniających ludzkie oczekiwania. Następnie sieci wykorzystują propagację wsteczną, aby doskonalić te algorytmy i zwiększać ich skuteczność. Przykładowo:

Wyobraźmy sobie, że uczymy komputer rozpoznawania różnych gatunków muzycznych. Sieć neuronowa analizuje tysiące plików muzycznych, stopniowo ucząc się zauważać takie cechy jak instrumentacja, takty i sekwencje akordów. Po przeprowadzeniu procesu przewidywania i zidentyfikowaniu utworu jako, na przykład, piosenki rockowej sieć otrzymuje informację, czy wynik jest poprawny, i używa metody zwanej propagacją wsteczną, aby dostosować algorytm.

To jak uczenie się na błędach. Jeśli na przykład komputer pomyli klasyczną sonatę fortepianową z piosenką rockową, nauczy się czegoś na podstawie tego błędu i poprawi swoją zdolność do rozróżniania piosenek klasycznych i rockowych w przyszłości. Z biegiem czasu proces ten umożliwi sztucznej sieci neuronowej dokonywanie bardzo dokładnych przewidywań, przekształcając ją w potężne narzędzie do wszystkiego: od polecania filmów na podstawie preferencji widza po umożliwienie autom samobieżnym interpretowania znaków i sygnałów drogowych.

Warstwy głębokiej sieci neuronowej

Poniższa lista objaśnia istotne składniki głębokiej sieci neuronowej i ogólną kolejność, w jakiej działają. Neurony, funkcje aktywacji i techniki regulacji nie są jednak osobnymi etapami, ale raczej elementami sieci i procesu uczenia się.

1. Warstwa wejściowa

Warstwa wejściowa jest bramą do sieci, gdzie każdy neuron reprezentuje unikalną cechę danych wejściowych. Podstawową funkcją tej warstwy jest odbieranie niesformatowanych danych i przekazywanie ich do kolejnych warstw w celu dalszego przetwarzania.

1. Neurony (węzły)

Neurony, czyli węzły, są podstawowymi jednostkami przetwarzającymi w sieci neuronowej. Każdy neuron otrzymuje dane wejściowe, przetwarza je (wykorzystując sumę ważoną, a następnie stosując funkcję aktywacji) i wysyła do następnej warstwy.

1. Funkcje aktywacji

To elementy podejmujące decyzje w sieci neuronowej, pomagające jej określić, czego warto się nauczyć, a co można zignorować. Zapewniają pewnego rodzaju elastyczność sieci, pozwalając jej wychwycić skomplikowane wzorce i się ich nauczyć. Typowe funkcje aktywacji to sigmoid, ReLU (rektyfikowana jednostka liniowa) i tanh.

1. Wagi i korekty

Wagi to parametry, które określają wpływ danych wejściowych na dane wyjściowe w warstwach sieci. Wraz z wagami korekty umożliwiają generowanie niezerowych danych wyjściowych, zwiększając zdolność sieci do aktywacji i efektywnego uczenia się.

1. Warstwy ukryte

Usytuowane pomiędzy warstwami wejściowymi i wyjściowymi ukryte warstwy wykonują większość obliczeń w sieci neuronowej. Nazywane są ukrytymi, ponieważ w przeciwieństwie do warstwy wejściowej i wyjściowej nie wchodzą w interakcję ze środowiskiem zewnętrznym. Złożoność i możliwości sieci neuronowej w dużej mierze zależą od liczby i architektury ukrytych warstw.

1. Warstwa wyjściowa

Jest to ostatnia warstwa sieci neuronowej. Prezentuje wyniki, przekształcając informacje z warstw ukrytych na format, który pozwala rozwiązać zadanie, taki jak klasyfikacja, regresja lub inny rodzaj przewidywania.

1. Funkcja strat

Funkcja strat lub kosztów kwantyfikuje różnicę między przewidywanymi a rzeczywistymi danymi wyjściowymi. Minimalizacja tej funkcji jest celem uczenia się, ponieważ umożliwia dokładniejsze przewidywanie.

1. Algorytmy optymalizacji

Algorytmy te dostosowują model, poprawiając z czasem jego dokładność. Dostosowują wagi i korekty, aby ograniczyć błędne przewidywania. Popularnymi metodami są stochastyczny gradient malejący, Adam i RMSprop.

1. Propagacja wsteczna

Ten algorytm uczenia głębokiego jest kluczowy, ponieważ pomaga modelowi uczyć się i doskonalić na podstawie błędów. Określa, w jaki sposób zmiany wag w modelu wpływają na jego dokładność. Następnie dostosowuje te ustawienia, śledząc istniejące błędy w modelu, aby poprawić przewidywania.

1. Techniki regulacji

Modele często zbyt mocno opierają się na danych szkoleniowych, co powoduje, że nie radzą sobie dobrze z nowymi informacjami (jest to tak zwane nadmierne dopasowanie). Aby skorygować ten błąd, stosuje się techniki takie jak regulacja L1 i L2 oraz normalizacja partii w celu dostosowania wielkości wag i przyspieszenia procesu szkolenia.

1. Normalizacja partii

Technika ta polega na normalizacji danych wejściowych w każdej warstwie z myślą o poprawie stabilności, wydajności i prędkości działania sieci neuronowej. Pomaga również zmniejszyć wrażliwość na wagi początkowe.

1. Opuszczenie

Inna metoda regulacji, opuszczenie, polega na ignorowaniu losowo wybranych zestawów neuronów podczas szkolenia. Pomaga to ograniczyć nadmierne dopasowanie i zapobiega zbytniemu uzależnieniu sieci od pojedynczych neuronów.

Typowe zastosowania uczenia głębokiego

Głębokie uczenie maszynowe przeszło długą drogę od perceptronu. Zamiast instalować maszyny wielkogabarytowe, organizacje mogą teraz tworzyć rozwiązania do uczenia głębokiego w chmurze. Dzięki zdolności do obsługi złożonych zbiorów danych dzisiejsze głębokie sieci neuronowe stają się cennymi narzędziami w różnych sektorach, otwierając nowe możliwości innowacji, które niegdyś były uważane za futurystyczne.

Motoryzacja

Uczenie głębokie pozwala pojazdom interpretować dane czujników na potrzeby nawigacji. Wzbogaca również systemy wspomagania kierowcy o takie funkcje jak wykrywanie zagrożeń i unikanie kolizji, a ponadto przyczynia się do rozwoju projektowania i produkcji pojazdów.

Działalność operacyjna

Konwersacyjne czatboty oparte na AI i wirtualne asystenty to popularne biznesowe zastosowania technologii uczenia głębokiego. Pozwalają ograniczyć błędy ludzkie przez automatyzację zadań wykonywanych ręcznie, przyspieszają analizę danych i podejmowanie decyzji oraz ułatwiają wyszukiwanie informacji przechowywanych w różnych systemach.

Finanse

Handel algorytmiczny oparty na uczeniu głębokim jest używany do analizy danych rynkowych na potrzeby analiz predykcyjnych i identyfikacji złożonych wzorców w celu sprawnego wykrywania oszustw. Uczenie głębokie pomaga również w zarządzaniu ryzykiem oraz ocenie ryzyka kredytowego i warunków rynkowych w celu bardziej świadomego podejmowania decyzji.

Dowiedz się więcej o technologii AI w finansach

Ochrona zdrowia

Algorytmy uczenia głębokiego mogą poprawić dokładność diagnostyki i ułatwić wykrywanie medycznych anomalii takich jak guzy na wczesnym etapie w obrazowaniu medycznym. Dostępne są również możliwości wykrywania narkotyków poprzez przewidywanie zachowań molekularnych oraz opracowywania nowych rodzajów zabiegów.

Produkcja

Konserwacja zapobiegawcza wykorzystuje Internet rzeczy i uczenie głębokie przy przewidywaniu awarii maszyn w celu minimalizacji przestojów. Systemy kontroli wzrokowej przeszkolone na obszernych zbiorach danych obrazów mogą zapewnić większą skuteczność kontroli jakości dzięki możliwości wykrywania wad.

Dowiedz się więcej o technologii AI w produkcji

Media i rozrywka

Branża rozrywkowa wykorzystuje uczenie głębokie przy generowaniu rekomendacji treści na platformach streamingowych. Technologia pomaga też twórcom opracowywać realistyczne obrazy CGI i komponować muzykę za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji. Analizuje również preferencje widzów, pomaga twórcom dostosowywać treści i przewidywać przyszłe trendy.

Handel detaliczny

Uczenie głębokie zrewolucjonizowało doświadczenia klienta w handlu detalicznym dzięki umożliwieniu spersonalizowanej rekomendacji produktów. Ponadto wykorzystywanie analiz predykcyjnych przy prognozowaniu popytu i optymalizacji poziomów zapasów usprawnia zarządzanie zapasami.

Dowiedz się więcej o technologii AI w handlu detalicznym

Łańcuch dostaw

Operacje logistyczne wykorzystują głębokie uczenie maszynowe do optymalizacji planowania dostaw poprzez wykrywanie zakłóceń ruchu w czasie rzeczywistym. Uczenie głębokie zwiększa również dokładność prognozowania popytu i podaży, umożliwiając aktywne dostosowywanie strategii.

Korzyści i wyzwania związane z uczeniem głębokim

Chociaż korzyści związane z uczeniem głębokim są naprawdę imponujące, złożoność tej technologii niesie ze sobą również poważne wyzwania. Rozwiązania z zakresu uczenia głębokiego wymagają znacznego planowania i zasobów, kluczowe znaczenie ma więc ustalenie przez organizację jasno zdefiniowanych celów i odpowiedzialnych praktyk AI przed zaprojektowaniem i wdrożeniem tej technologii.

Uczenie głębokie a uczenie maszynowe i AI

Istnieją pewne kluczowe różnice między tradycyjnym uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim:

Uczenie maszynowe zakłada udział człowieka, który ręcznie identyfikuje i wybiera funkcje lub cechy danych, które są ważne dla zadania, takie jak krawędzie na obrazach lub określone słowa w tekście. Proces szkolenia wymaga dużej wiedzy i wysiłku.

Uczenie głębokie umożliwia maszynom automatyczne określanie, które cechy danych są najważniejsze dla wykonania określonego zadania. Odbywa się to poprzez przetwarzanie niesformatowanych danych, takich jak piksele na obrazie, przez wiele warstw sieci neuronowej. Każda warstwa przekształca dane w bardziej abstrakcyjną formę, bazując na wynikach poprzedniej warstwy. Ponieważ model jest otwarty na większe wolumeny danych, stale udoskonala te transformacje, poprawiając dokładność i wydajność, przez co staje się coraz bardziej efektywny.

AI a uczenie głębokie i uczenie maszynowe — przykład

Określenie różnic między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim jest często bardzo trudne. Oto wzięty z życia przykład pokazujący tę różnicę między sztuczną inteligencją a uczeniem głębokim i maszynowym w przypadku pojazdów samobieżnych:

Sztuczna inteligencja to nadrzędna technologia, która zapewnia pojazdom samobieżnym inteligencję i autonomię. Obejmuje uczenie maszynowe i uczenie głębokie.

Uczenie maszynowe jest podtyp sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom samobieżnym uczenie się i doskonalenie na podstawie danych bez specjalnego programowania dla każdego scenariusza.

Uczenie głębokie to specjalistyczny podtyp uczenia maszynowego, w którym złożone dane wejściowe, w tym dane wizualne z kamer, są przetwarzane i interpretowane w celu tworzenia obrazu otoczenia w czasie rzeczywistym.

Uczenie głębokie a modele uczenia głębokiego

Zdarza się również, że terminy „uczenie głębokie” i „modele uczenia głębokiego” są używane zamiennie, chociaż istnieje między nimi niewielka różnica:

Uczenie głębokie odnosi się do całej dziedziny nauki. Obejmuje teorie, techniki, algorytmy i procesy używane do szkolenia sztucznych sieci neuronowych.

Modele uczenia głębokiego odnoszą się do określonych sieci neuronowych, które zostały zaprojektowane i przeszkolone w celu rozwiązania konkretnego problemu lub wykonania określonego zadania. Każdy model jest unikalny, dostosowany do konkretnych danych, analizy i zadania. Wydajność modelu zależy od następujących czynników:

• Jak dobrze został przeszkolony, w tym od jakości i ilości danych oraz tempa uczenia się.
• Projekt i moc obliczeniowa infrastruktury komputerowej, na której działa.

Czym są głębokie sieci neuronowe?

Sieci uczenia głębokiego, często nazywane głębokimi sieciami neuronowymi, uczą się złożonych wzorców w dużych zbiorach danych poprzez regulację połączeń neuronowych w wyniku szkolenia. Istnieje kilka głównych typów: sztuczne sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, generatywne sieci neuronowe i autoenkodery.

Typy głębokich sieci neuronowych

Wymagania dotyczące infrastruktury uczenia głębokiego

Uczenie głębokie wymaga specjalistycznej infrastruktury obliczeniowej i sieciowej do przetwarzania złożonych modeli i ogromnych zbiorów danych. Uruchomienie modeli uczenia głębokiego na zwykłym sprzęcie komputerowym lub w sieci ogólnego przeznaczenia nie jest praktyczne, więc wiele organizacji wykorzystuje platformy AI dla przedsiębiorstw, aby spełnić niezbędne wymagania. Oto główne kwestie związane z infrastrukturą:

Wydajne procesory GPU

Podstawą infrastruktury uczenia głębokiego są wydajne procesory graficzne (GPU). Pierwotnie zaprojektowane do renderowania grafiki w grach wideo procesory te charakteryzują się tak dużą mocą obliczeniową, że doskonale nadają się do uczenia głębokiego. Ich zdolność do wykonywania wielu obliczeń jednocześnie znacznie skraca czas szkolenia modeli, przez co są niezbędne we współczesnych badaniach nad sztuczną inteligencją i jej zastosowaniach.

Pamięć masowa z możliwością skalowania

Im większą ilość danych szkoleniowych może przyjąć model, tym lepsza będzie jego wydajność. Rodzi to potrzebę skalowalnych i szybkich rozwiązań pamięci masowej, które mogą obsługiwać petabajty danych ryzyka bez wąskich gardeł przy wyszukiwaniu. Powszechnie używane są tu napędy półprzewodnikowe i rozproszone systemy plików, ponieważ oferują szybki dostęp do danych, który nadąża za prędkością obliczeniową procesora GPU.

Wydajne ramy przetwarzania danych

Środowiska i biblioteki takie jak TensorFlow, PyTorch i Keras upraszczają rozwijanie modeli uczenia głębokiego, ponieważ oferują wbudowane funkcje, które ograniczają potrzebę kodowania. Narzędzia te nie tylko przyspieszają proces opracowywania mechanizmów, ale także optymalizują wydajność obliczeniową szkoleń i wnioskowania, umożliwiając efektywne wykorzystanie bazowego sprzętu.

Platformy obliczeniowe w chmurze

Platformy obliczeniowe w chmurze sprawiają, że technologia uczenia głębokiego jest powszechnie dostępna. Zapewniają wysokowydajne zasoby obliczeniowe na żądanie, eliminując potrzebę znacznych inwestycji w sprzęt fizyczny. Platformy oferują różne usługi, w tym instancje GPU, skalowalne struktury pamięci masowej i uczenia maszynowego, ułatwiając tworzenie i wdrażanie modeli uczenia głębokiego.

Infrastruktura sieciowa

Modele uczenia głębokiego są często trenowane w wielu układach GPU, a nawet w różnych lokalizacjach geograficznych, dlatego niezbędna jest solidna infrastruktura sieciowa. Łączność o dużej przepustowości gwarantuje, że dane i parametry modelu będą skutecznie przesyłane między węzłami w rozproszonej konfiguracji szkolenia, co minimalizuje opóźnienia i umożliwia optymalizację procesu szkoleniowego.

Najczęstsze pytania