Definiția învățării aprofundate

Învățarea profundă este un tip de învățare automată care permite computerelor să proceseze informațiile în moduri similare cu creierul uman. Se numește "deep" deoarece implică mai multe niveluri de rețele neuronale care ajută sistemul să înțeleagă și să interpreteze datele. Această tehnică permite calculatoarelor să recunoască modele și să gestioneze sarcini complexe, cum ar fi traducerea limbilor străine și conducerea autonomă a mașinilor. Similar cu modul în care oamenii învață din experiență, aceste sisteme își îmbunătățesc abilitățile și acuratețea în timp prin analizarea unor cantități vaste de date, fără a necesita actualizări manuale de la oameni.

Înțelegerea rețelelor neuronale

De la teorie la Perceptron

În anii 1940, Warren McCulloch, un neurolog, și Walter Pitts, un matematician, au colaborat pentru a crea primul concept de rețea neurală artificială. Scopul lor a fost de a înțelege modul în care creierul ar putea produce modele complexe de gândire din răspunsurile binare simple ale neuronilor. Ei au introdus un model al neuronului, despre care credeau că ar putea imita capacitatea creierului de a efectua calcule complexe folosind logica binară.

În modelul de rețea neurală dezvoltat de McCulloch și Pitts, intrările acționează ca impulsurile electrice pe care le primește un neuron. Dacă unele intrări sunt mai importante pentru un anumit rezultat, modelul le subliniază printr-o pondere mai mare. Când aceste intrări ponderate depășesc un anumit nivel, neuronul se activează; dacă nu, rămâne oprit. Acest mecanism de bază on-off le-a permis modelului lor să imite procese simple de luare a deciziilor asemănătoare creierului, punând bazele evoluției învățării profunde.

În 1957, introducerea lui Mark I Perceptron, o mașină de dimensiuni mari construită de informaticianul și psihologul Frank Rosenblatt, a prezentat prima utilizare practică a neuronilor artificiali. Acest dispozitiv folosea fotocelule și rețele neuronale artificiale pentru a recunoaște și categoriza imaginile, demonstrând eficiența ideilor lui McCulloch și Pitts. Perceptron de la Rosenblatt nu numai că a confirmat că învățarea automată ar putea funcționa, dar a deschis, de asemenea, calea pentru dezvoltarea tehnologiilor de învățare profundă mai sofisticate de astăzi.

Cum funcționează învățarea profundă?

Învățarea profundă funcționează prin utilizarea procesului de predicție pentru a determina care algoritmi din rețelele lor neurale sunt cei mai de succes la producerea de rezultate care îndeplinesc așteptările umane. Apoi, rețelele folosesc backpropagarea pentru a rafina acești algoritmi, astfel încât rata lor de succes să se îmbunătățească. Iată un exemplu:

Imaginați-vă că predați un computer pentru a recunoaște diferite genuri de muzică. Rețeaua neurală analizează mii de fișiere muzicale, învățând treptat să observe caracteristici precum instrumentația, bătăile și progresiile corzilor. Când face o predicție, cum ar fi identificarea unei piese ca un cântec rock, și apoi i se spune dacă este corect, folosește o metodă numită backpropagation pentru a-și ajusta algoritmul.

Este ca și cum ai învăța din greșeli. De exemplu, dacă computerul greșește o sonată clasică de pian pentru un cântec rock, acesta învață din această eroare, rafinând capacitatea sa de a distinge între cântecele clasice și rock în predicțiile viitoare. De-a lungul timpului, acest proces permite rețelei neuronale artificiale să facă previziuni extrem de precise, transformându-le într-un instrument puternic pentru orice, de la recomandarea filmelor bazate pe ceea ce vă place, la permiterea autovehiculelor care conduc automat să interpreteze semnele și semnalele rutiere.

O scufundare mai profundă în straturile de rețea neuronale profunde

Această listă explică componentele esențiale ale unei rețele neuronale profunde și ordinea generală în care funcționează. Cu toate acestea, neuronii, funcțiile de activare și tehnicile de regularizare nu sunt pași izolați, ci mai degrabă caracteristici care operează în întreaga rețea și în procesul său de învățare.

1. Strat de intrare

Stratul de intrare este gateway-ul în rețea, unde fiecare neuron reprezintă o caracteristică unică a datelor de intrare. Funcția primară a acestui strat este de a primi datele brute și de a le transfera la straturile ulterioare pentru prelucrare ulterioară.

1. Neuroni (noduri)

Neuronii, sau nodurile, sunt unitățile fundamentale de procesare ale unei rețele neuronale. Fiecare neuron primește intrare, o procesează (folosind o sumă ponderată și apoi aplică o funcție de activare) și trimite ieșirea la stratul următor.

1. Funcții de activare

Acestea sunt ca factorii de decizie dintr-o rețea neurală, ajutându-i să determine ce să învețe și ce să ignore. Acestea adaugă un fel de flexibilitate rețelei, permițându-i să capteze și să învețe modele complexe. Funcțiile comune de activare includ sigmoid, ReLU (unitate liniară rectificată) și tanh.

1. Greutăți și distorsiuni

Greutățile sunt parametri din rețea care determină influența datelor de intrare asupra ieșirilor din straturile rețelei. Împreună cu greutatea, prejudecățile asigură faptul că funcțiile de activare pot produce ieșiri non-zero, îmbunătățind capacitatea rețelei de a activa și învăța eficient.

1. Straturi mascate

Situate între straturile de intrare și straturile de ieșire, straturile ascunse efectuează cea mai mare parte a calculelor într-o rețea neurală. Acestea sunt numite "hidden" pentru că, spre deosebire de intrare și ieșire, nu interacționează cu mediul extern. Complexitatea și capacitatea unei rețele neuronale sunt determinate în mare măsură de numărul și arhitectura straturilor ascunse.

1. Nivel ieșire

Acesta este ultimul strat dintr-o rețea neurală. Prezintă rezultatele, transformând informațiile din straturile ascunse într-un format care rezolvă sarcina la îndemână, cum ar fi clasificarea, regresia sau orice alt tip de previziune.

1. Funcție pierdere

Funcția de pierdere sau funcția de costuri cuantifică diferența dintre ieșirile prevăzute și ieșirile efective. Minimizarea acestei funcții este scopul antrenamentului, permițând modelului să prezică mai precis.

1. Algoritmi de optimizare

Acești algoritmi reglează fin modelul pentru a-i îmbunătăți precizia în timp. Acestea ajustează greutățile și prejudecățile pentru a reduce erorile în timpul previziunilor. Unele metode populare includ descendența gradientului stocastic, Adam și RMSprop.

1. Backpropagation

Acest algoritm de învățare profundă este crucial deoarece ajută modelul să învețe și să se îmbunătățească din greșelile sale. Acesta prezintă modul în care modificările greutăților modelului afectează precizia acestuia. Apoi, ajustează aceste setări urmărind erorile înapoi prin model pentru a face mai bine predicțiile.

1. Tehnici de reglementare

Modelele învață adesea prea îndeaproape datele de antrenament, ceea ce le face să nu funcționeze la fel de bine pe noile date (cunoscute sub numele de supraajustare). Pentru a ajusta acest lucru, tehnici precum regularizarea L1 și L2 și normalizarea lotului sunt utilizate pentru a regla fin dimensiunea greutăților și pentru a accelera procesul de antrenament.

1. Normalizare lot

Această tehnică normalizează intrările fiecărui strat, urmărind îmbunătățirea stabilității, performanței și vitezei rețelei neuronale. De asemenea, ajută la reducerea sensibilității la greutățile inițiale de pornire.

1. Eliminare

O altă metodă de regularizare, abandonul școlar ignoră aleatoriu un set de neuroni în timpul antrenamentului. Acest lucru ajută la reducerea supraechipării, împiedicând rețeaua să devină prea dependentă de un singur neuron.

Aplicații comune ale învățării aprofundate

Învățarea automată profundă a parcurs un drum lung de la Perceptron. În loc să aibă nevoie să instaleze mașini de dimensiuni mari, organizațiile pot crea acum soluții de învățare profundă în cloud. Capacitatea rețelelor neuronale profunde de a gestiona seturi de date complexe le face instrumente valoroase în diverse sectoare, deschizând noi căi de inovare care au fost cândva considerate futuriste.

Automobile

Învățarea profundă permite vehiculelor să interpreteze datele senzorilor pentru navigare. De asemenea, îmbunătățește sistemele de asistență a șoferului, cu caracteristici precum detectarea pericolelor și evitarea coliziunii și contribuie la o mai bună proiectare și fabricație a vehiculelor.

Operațiuni de afaceri

Chatbot-urile AI conversaționale și copiloții asistenți virtuali sunt aplicații populare de învățare profundă pentru afaceri. Acestea reduc erorile umane prin automatizarea sarcinilor manuale, accelerarea analizei datelor și luarea deciziilor și facilitează găsirea informațiilor stocate în diferite sisteme.

Finanțe

Tranzacționarea algoritmică bazată pe învățarea profundă este utilizată pentru a analiza datele de piață pentru analize predictive și identifică modele complexe pentru a îmbunătăți detectarea fraudelor. Învățarea profundă ajută, de asemenea, la gestionarea riscurilor, la evaluarea riscurilor de credit și a condițiilor de piață pentru luarea unor decizii mai informate.

Descoperă mai multe despre tehnologia AI în finanțe

Sănătate

Algoritmii de învățare profundă pot ajuta la îmbunătățirea preciziei diagnostice și la detectarea anomaliilor precum tumorile în stadii incipiente ale imaginilor medicale. Există, de asemenea, oportunități de descoperire a medicamentelor prin prezicerea comportamentului molecular, facilitând dezvoltarea de noi tratamente.

Producție

Predictive Maintenance utilizează Internetul Lucrurilor și învățarea profundă pentru a anticipa avariile mașinilor, minimizând timpul de oprire. Sistemele de control vizual instruite cu privire la seturile de date extinse de imagini pot îmbunătăți controlul calității prin identificarea defectelor.

Descoperă mai multe despre tehnologia AI în producție

Media și divertisment

Industria divertismentului utilizează aplicații de învățare profundă pentru a alimenta recomandările de conținut pe platformele de streaming și pentru a ajuta creatorii să dezvolte CGI realiste și să compună muzică utilizând IA generativă. De asemenea, analizează preferințele vizualizatorului, ajutând creatorii să adapteze conținutul și să prezică tendințele viitoare.

Retail

Învățarea profundă a revoluționat experiențele clienților de retail cu recomandări de produse personalizate. De asemenea, îmbunătățește gestiunea stocurilor utilizând funcții analitice predictive pentru a prognoza necesarul și a optimiza nivelurile de stoc.

Descoperiți mai multe despre tehnologia AI în retail

Lanț de aprovizionare

Operațiile logistice utilizează învățarea automată profundă pentru a optimiza programarea livrărilor prin identificarea întreruperilor de trafic în timp real. Învățarea profundă îmbunătățește, de asemenea, acuratețea prognozării cererii și ofertei, permițând ajustări proactive ale strategiei.

Beneficiile și provocările învățării aprofundate

În timp ce beneficiile învățării aprofundate sunt cu adevărat impresionante, complexitatea acestei tehnologii aduce, de asemenea, provocări. Și deoarece soluțiile de învățare profundă necesită o planificare și resurse considerabile, este esențial ca organizațiile să stabilească obiective clar definite și practici AI responsabile înainte de proiectarea și implementarea acestei tehnologii.

Învățare profundă vs. învățare automată vs. IA

Există unele diferențe cheie între învățarea automată tradițională și învățarea profundă:

Învățarea automată se bazează pe oameni pentru a identifica și selecta manual caracteristicile sau caracteristicile datelor care sunt importante pentru o sarcină, cum ar fi marginile în imagini sau anumite cuvinte în text. Acest proces de formare necesită multă expertiză și efort.

Învățarea profundă permite mașinilor să determine automat ce caracteristici ale datelor sunt cele mai importante pentru efectuarea sarcinilor specifice. Acest lucru se face prin prelucrarea datelor brute, cum ar fi pixelii dintr-o imagine, prin intermediul mai multor straturi ale unei rețele neuronale. Fiecare strat transformă datele într-o formă mai abstractă, pe baza ieșirii stratului anterior. Pe măsură ce modelul este expus la mai multe date, rafinează continuu aceste transformări pentru a îmbunătăți precizia și performanța, devenind mai eficient în timp.

AI vs. învățare profundă vs. exemplu de învățare automată

Dacă nu sunteți sigur de diferențele dintre AI, învățare automată și învățare profundă, nu sunteți singuri. Iată un exemplu real de AI vs. învățare profundă vs. învățare automată despre vehiculele autonome:

AI este tehnologia globală utilizată pentru a oferi vehiculelor autonome inteligență și autonomie asemănătoare omului. Acesta include învățarea automată și învățarea profundă.

Învățarea automată este subtipul de AI care permite sistemelor de conducere automată să învețe și să se îmbunătățească din date fără a fi programate în mod specific pentru fiecare scenariu.

Învățarea profundă este subtipul specializat de învățare automată care procesează și interpretează intrările complexe, inclusiv datele vizuale de la camere, făcând sens mediului în timp real.

Modele de învățare profundă vs. învățare profundă

De asemenea, nu este neobișnuit să vezi termenii „învățare profundă” și „modele de învățare profundă” folosiți interschimbabil, dar există o diferență nuanțată între ele:

Învățarea profundă se referă la întregul domeniu de studiu. Acesta cuprinde teoriile, tehnicile, algoritmii și procesele utilizate pentru a antrena rețele neurale artificiale.

Modelele de învățare profundă se referă la rețelele neuronale specifice care au fost proiectate și instruite pentru a rezolva o anumită problemă sau pentru a efectua o anumită sarcină. Fiecare model este unic, adaptat la datele, antrenamentele și sarcinile sale specifice. Performanța unui model depinde de:

• Cât de bine a fost instruit, inclusiv calitatea și cantitatea datelor și rata de învățare.
• Proiectarea și puterea de calcul a infrastructurii informatice pe care rulează.

Ce sunt rețelele neuronale profunde?

Rețelele de învățare profundă, numite adesea rețele neurale profunde, învață modele complexe în seturi mari de date prin ajustarea conexiunilor neuronale prin formare. Există mai multe tipuri majore: rețele neurale artificiale, rețele neuronale convoluționale, rețele neurale recurente, rețele neuronale generative și autoencodere.

Tipuri de rețele neuronale profunde

Cerințe privind infrastructura de învățare profundă

Învățarea profundă necesită o infrastructură informatică și de rețea specializată pentru a procesa modelele sale complexe și seturile de date masive. Nu este practic să rulați modele de învățare profundă pe hardware sau rețele generale de computere, atât de multe organizații adoptă platforme AI de întreprindere pentru a îndeplini cerințele necesare. Iată principalele considerații legate de infrastructură:

GPU-uri de înaltă performanță

Baza infrastructurii de învățare profundă este reprezentată de unitățile de procesare grafică de înaltă performanță (GPU-uri). Inițial concepute pentru redarea graficii în jocuri video, GPU-urile au capabilități de procesare care le fac potrivite pentru învățarea profundă. Capacitatea lor de a efectua mai multe calcule simultan reduce foarte mult timpul de formare pentru modele, făcându-le indispensabile pentru cercetarea și aplicațiile moderne de IA.

Soluții de stocare scalabile

Cu cât un model poate învăța mai multe date din, cu atât performanța sa este mai bună. Acest lucru creează o nevoie de soluții de stocare scalabile și rapide, care pot gestiona petabytes de date fără a crea blocaje în regăsirea datelor. Unitățile cu stare solidă și sistemele de fișiere distribuite sunt utilizate în mod obișnuit pentru a satisface aceste cerințe, oferind acces la date de mare viteză care ține pasul cu viteza de calcul a GPU-urilor.

Cadre eficiente de prelucrare a datelor

Cadrele și bibliotecile precum TensorFlow, PyTorch și Keras simplifică dezvoltarea modelelor de învățare profundă prin furnizarea de funcții predefinite, reducând nevoia de codificare de la zero. Aceste instrumente nu numai că accelerează procesul de dezvoltare, ci și optimizează eficiența computațională a antrenamentului și inferenței, permițând utilizarea eficientă a hardware-ului de bază.

Platforme de cloud computing

Platformele de cloud computing joacă un rol esențial în asigurarea accesibilității pe scară largă a învățării profunde. Acestea oferă acces la resurse de calcul de înaltă performanță la cerere, eliminând necesitatea unor investiții inițiale semnificative în hardware fizic. Aceste platforme oferă diverse servicii, inclusiv instanțe GPU, stocare scalabilă și cadre de învățare automată, facilitând crearea și implementarea modelelor de învățare profundă de către persoane și organizații.

Infrastructura de rețea

Modelele de învățare profundă sunt adesea instruite în mai multe GPU-uri și chiar în diferite locații geografice, astfel încât o infrastructură robustă de rețea este esențială. Conectivitatea cu lățime de bandă ridicată asigură transferul eficient al datelor și parametrilor de model între noduri într-o configurare de antrenament distribuită, minimizând întârzierile și optimizând procesul de antrenament.

Întrebări frecvente