Definícia hlbokého učenia

Hlboké učenie je typ strojového učenia, ktorý umožňuje počítačom spracovávať informácie spôsobmi podobnými ľudskému mozgu. Volá sa "Deep" pretože zahŕňa viacero vrstiev neurónových sietí, ktoré pomáhajú systému pochopiť a interpretovať údaje. Táto technika umožňuje počítačom rozpoznať vzory a spravovať zložité úlohy, ako je prekladanie jazykov a autonómne riadenie automobilov. Podobne ako sa ľudia učia zo skúseností, tieto systémy zlepšujú svoje zručnosti a presnosť v priebehu času analýzou obrovského množstva dát bez toho, aby potrebovali manuálne aktualizácie od ľudí.

Pochopenie neurónových sietí

Od teórie k Perceptronu

V 40. rokoch 20. storočia Warren McCulloch, neurovedec a Walter Pitts, matematik, spolupracovali na vytvorení prvého konceptu umelej neurónovej siete. Ich cieľom bolo pochopiť, ako mozog môže produkovať zložité myšlienkové vzory z jednoduchých binárnych reakcií neurónov. Zaviedli model neurónu, ktorý by podľa nich mohol napodobniť schopnosť mozgu vykonávať komplexné výpočty pomocou binárnej logiky.

V modeli neurónovej siete, ktorý vyvinuli McCulloch a Pitts, vstupy pôsobia ako elektrické impulzy, ktoré neurón prijíma. Ak sú niektoré vstupy dôležitejšie pre konkrétny výsledok, model ich zdôrazňuje väčšou váhou. Keď tieto vážené vstupy prekročia určitú úroveň, neurón sa aktivuje; ak nie, zostane vypnutý. Tento základný mechanizmus zapnutia umožnil, aby ich model napodobňoval jednoduché rozhodovacie procesy podobné mozgom, čím sa stanovilo štádium pre vývoj hlbokého učenia.

V roku 1957 predstavilo uvedenie Marka I Perceptrona, priestorového stroja postaveného počítačovým vedcom a psychológom Frankom Rosenblattom, prvé praktické využitie umelých neurónov. Toto zariadenie používalo fotobunky a umelé neurónové siete na rozpoznávanie a kategorizáciu obrázkov, čo dokazuje účinnosť nápadov McCulloch a Pitts. Rosenblattov Perceptron nielenže potvrdil, že strojové učenie by mohlo fungovať, ale aj vydláždilo cestu pre vývoj dnešných sofistikovanejších technológií hlbokého učenia.

Ako funguje hlboké učenie?

Hlboké učenie funguje tak, že využíva proces predikcie na určenie, ktoré algoritmy vo svojich neurónových sieťach sú najúspešnejšie pri produkcii výstupov, ktoré spĺňajú ľudské očakávania. Potom siete používajú spätné šírenie na spresnenie týchto algoritmov tak, aby sa zlepšila ich miera úspešnosti. Tu je príklad:

Predstavte si, že učíte počítač na rozpoznanie rôznych žánrov hudby. Neurónová sieť analyzuje tisíce hudobných súborov, postupne sa učí všímať si funkcie ako inštrumentácia, beaty a akordové progresie. Keď sa predpovedá, ako napríklad identifikácia skladby ako rockovej skladby, a potom sa povie, či je to správne, používa metódu nazývanú backpropagácia na úpravu svojho algoritmu.

To je ako učiť sa z chýb. Napríklad, ak počítač chybí klasickú klavírnu sonátu pre rockovú skladbu, učí sa z tejto chyby, čím zdokonaľuje svoju schopnosť rozlišovať medzi klasickými a rockovými piesňami v budúcich predpovediach. V priebehu času tento proces umožňuje umelej neurónovej sieti robiť vysoko presné predpovede a premieňať ju na výkonný nástroj pre všetko, od odporúčania filmov na základe toho, čo chcete, až po umožnenie samojazdiacim vozidlám interpretovať dopravné značky a signály.

Hlbšie ponorenie do hlbokých vrstiev neurónovej siete

Tento zoznam vysvetľuje základné zložky hlbokej neurónovej siete a všeobecné poradie, v akom fungujú. Neuróny, aktivačné funkcie a techniky regularizácie však nie sú izolované kroky, ale skôr vlastnosti, ktoré fungujú v celej sieti a jej procese učenia.

1. Vstupná vrstva

Vstupná vrstva je bránou do siete, kde každý neurón predstavuje jedinečnú vlastnosť vstupných údajov. Primárnou funkciou tejto vrstvy je prijať nespracované údaje a odovzdať ich do nasledujúcich vrstiev na ďalšie spracovanie.

1. Neuróny (uzliny)

Neuróny alebo uzly sú základnými spracovateľskými jednotkami neurónovej siete. Každý neurón prijíma vstup, spracuje ho (pomocou váženého súčtu a následne aplikuje aktivačnú funkciu) a výstup odošle do ďalšej vrstvy.

1. Funkcie aktivácie

Sú to ako subjekty s rozhodovacou právomocou v neurónovej sieti, ktoré jej pomáhajú určiť, čo sa má učiť a čo ignorovať. Do siete pridávajú akúsi flexibilitu, čo jej umožňuje zachytiť a naučiť sa zložité vzory. Medzi bežné aktivačné funkcie patria sigmoid, ReLU (rektifikovaná lineárna jednotka) a tanh.

1. Váhy a skreslenia

Váhy sú parametre v rámci siete určujú vplyv vstupných údajov na výstupy v rámci vrstiev siete. Spolu s váhami, skreslenia zabezpečujú, že aktivačné funkcie môžu produkovať nenulové výstupy, čím zvyšujú schopnosť siete efektívne sa aktivovať a učiť.

1. Skryté vrstvy

Skryté vrstvy sa nachádzajú medzi vstupnými a výstupnými vrstvami a vykonávajú väčšinu výpočtov v rámci neurónovej siete. Nazývajú sa "Hidden" pretože na rozdiel od vstupu a výstupu neinteragujú s externým prostredím. Zložitosť a schopnosť neurónovej siete je do značnej miery podmienená počtom a architektúrou skrytých vrstiev.

1. Výstupná vrstva

Toto je konečná vrstva v neurónovej sieti. Predstavuje výsledky, ktoré transformujú informácie zo skrytých vrstiev do formátu, ktorý rieši danú úlohu, ako je klasifikácia, regresia alebo akýkoľvek iný typ predikcie.

1. Funkcia straty

Funkcia straty alebo nákladová funkcia kvantifikuje rozdiel medzi predpovedanými výstupmi a skutočnými výstupmi. Minimalizácia tejto funkcie je cieľom trénovania, čo umožňuje modelu presnejšie predpovedať.

1. Algoritmy optimalizácie

Tieto algoritmy dolaďujú model, aby sa časom zlepšila jeho presnosť. Upravujú váhy a skreslenia, aby sa znížili chyby počas predpovedí. Niektoré populárne metódy zahŕňajú stochastický gradient zostup, Adam a RMSprop.

1. Spätné šírenie

Tento algoritmus hlbokého učenia je kľúčový, pretože pomáha modelu učiť sa a zlepšovať sa z jeho chýb. Poukazuje na to, ako zmeny hmotností modelu ovplyvňujú jeho presnosť. Potom tieto nastavenia upraví spätným sledovaním chýb v modeli, aby sa zlepšilo vytváranie prognóz.

1. Techniky regulácie

Modely sa často príliš podrobne učia údaje o tréningu, čo spôsobuje, že nefungujú rovnako na nových údajoch (známe ako overfitting). Na prispôsobenie sa tomu sa používajú techniky ako L1 a L2 regularizácia a normalizácia dávok na doladenie veľkosti závaží a urýchlenie tréningového procesu.

1. Normalizácia šarže

Táto technika normalizuje vstupy každej vrstvy s cieľom zlepšiť stabilitu, výkon a rýchlosť neurónovej siete. Pomáha tiež pri znižovaní citlivosti na počiatočné počiatočné váhy.

1. Vynechať

Ďalšia metóda regularizácie, vynechanie náhodne ignoruje súbor neurónov počas tréningu. Pomôže to znížiť nadmerné vybavenie tým, že sa zabráni tomu, aby sa sieť stala príliš závislá od akéhokoľvek jedného neurónu.

Spoločné aplikácie hlbokého učenia sa

Hlboké strojové učenie má od čias Perceptrona dlhú cestu. Namiesto toho, aby organizácie potrebovali inštalovať priestranné stroje, môžu teraz vytvárať riešenia hlbokého učenia sa v cloude. Schopnosť dnešných hlbokých neurónových sietí spracovať komplexné súbory údajov z nich robí cenné nástroje v rôznych sektoroch, čím sa otvárajú nové cesty pre inovácie, ktoré boli kedysi považované za futuristické.

Automobilový priemysel

Hlboké učenie umožňuje vozidlám interpretovať dáta senzorov pre navigáciu. Zlepšuje aj asistenčné systémy vodiča s funkciami, ako je detekcia nebezpečenstva a vyhýbanie sa kolíziám, a prispieva k lepšiemu dizajnu a výrobe vozidiel.

Obchodné operácie

Konverzačné chatboty s umelou inteligenciou a kopiloty virtuálnych asistentov sú obľúbené aplikácie na hlboké obchodné vzdelávanie. Znižujú ľudské chyby automatizáciou manuálnych úloh, urýchľujú analýzu údajov a rozhodovanie a uľahčujú vyhľadávanie informácií uložených v rôznych systémoch.

Financie

Algoritmické obchodovanie využívané hlbokým učením sa používa na analýzu trhových údajov pre prediktívne analýzy a identifikuje komplexné vzory na zlepšenie odhaľovania podvodov. Hlboké vzdelávanie pomáha aj pri riadení rizík, hodnotení úverových rizík a trhových podmienkach pre informovanejšie rozhodovanie.

Zistite viac o technológii umelej inteligencie vo financiách

Zdravotná starostlivosť

Algoritmy hĺbkového učenia môžu pomôcť zlepšiť diagnostickú presnosť a odhaliť anomálie, ako sú nádory v skorých štádiách z lekárskych snímok. Existujú aj príležitosti na objavovanie drog tým, že predpovedajú molekulárne správanie, uľahčujú vývoj nových liečebných postupov.

Výroba

Prediktívna údržba využíva internet vecí a hlboké učenie sa na predvídanie porúch strojov, čo minimalizuje výpadky. Systémy vizuálnej kontroly vyškolené na rozsiahlych súboroch obrazových údajov môžu zlepšiť kontrolu kvality identifikáciou chýb.

Zistite viac o technológii umelej inteligencie vo výrobe

Médiá a zábava

Zábavný priemysel využíva aplikácie hlbokého učenia na podporu odporúčaní obsahu na streamovacích platformách a na pomoc tvorcom rozvíjať realistické CGI a skladať hudbu pomocou generatívnej umelej inteligencie. Analyzuje aj preferencie zobrazovača, pomáha tvorcom prispôsobiť obsah a predpovedať budúce trendy.

Maloobchod

Hlboké učenie prinieslo revolúciu v skúsenostiach maloobchodných zákazníkov s prispôsobenými odporúčaniami produktov. Zlepšuje tiež vedenie zásob pomocou prediktívnej analýzy na prognózovanie dopytu a optimalizáciu úrovní zásob.

Zistite viac o technológii umelej inteligencie v maloobchode

Logistický reťazec

Logistické operácie používajú podrobné strojové učenie na optimalizáciu plánovania dodávok identifikáciou prerušení dopravy v reálnom čase. Hlboké vzdelávanie tiež zvyšuje presnosť prognózy dopytu a ponuky, čo umožňuje proaktívne úpravy stratégie.

Prínosy a výzvy v oblasti rozsiahleho vzdelávania

Zatiaľ čo výhody hlbokého učenia sú skutočne pôsobivé, zložitosť tejto technológie prináša aj výzvy. A pretože riešenia na hĺbkové vzdelávanie vyžadujú značné plánovanie a zdroje, je dôležité, aby organizácie pred návrhom a nasadením tejto technológie stanovili jasne definované ciele a zodpovedné postupy umelej inteligencie.

Hlboké učenie vs. strojové učenie vs. ÚP

Medzi tradičným strojovým učením a hlbokým učením existujú určité kľúčové rozdiely:

Strojové učenie sa spolieha na to, že ľudia manuálne identifikujú a vyberú vlastnosti alebo charakteristiky údajov, ktoré sú dôležité pre úlohu, ako sú hrany v obrázkoch alebo konkrétne slová v texte. Tento proces odbornej prípravy si vyžaduje veľa odborných znalostí a úsilia.

Hlboké učenie umožňuje strojom automaticky určiť, ktoré funkcie údajov sú najdôležitejšie pre vykonávanie konkrétnych úloh. To sa vykonáva spracovaním nespracovaných údajov, ako sú pixely na obrázku, prostredníctvom viacerých vrstiev neurónovej siete. Každá vrstva transformuje údaje do abstraktnejšej formy, pričom vychádza z výstupu predchádzajúcej vrstvy. Keďže je model vystavený väčšiemu množstvu údajov, tieto transformácie priebežne zdokonaľuje, aby sa zlepšila presnosť a výkon a časom sa stal efektívnejším.

Umelá inteligencia vs. hlboké učenie vs. príklad strojového učenia

Ak si nie ste istí rozdielmi medzi umelou inteligenciou, strojovým učením a hlbokým učením, nie ste sami. Tu je príklad reálnej umelej inteligencie verzus hlboké učenie vs. strojové učenie o vozidlách s vlastným riadením:

Umelá inteligencia je zastrešujúca technológia, ktorá sa používa na poskytovanie inteligencie a samostatnosti v podobe vlastného riadenia vozidiel. Zahŕňa strojové učenie a hlboké učenie.

Strojové učenie je podtyp umelej inteligencie, ktorý umožňuje samohybným systémom učiť sa a zlepšovať sa z dát bez toho, aby boli špeciálne naprogramované pre každý scenár.

Hlboké učenie je špecializovaný podtyp strojového učenia, ktorý spracováva a interpretuje komplexné vstupy, vrátane vizuálnych dát z kamier, čo dáva zmysel pre prostredie v reálnom čase.

Hlboké učenie vs. modely hlbokého učenia

Nie je tiež nezvyčajné, aby sa pojmy „hlboké učenie“ a „modely hlbokého učenia“ používali zameniteľne, ale medzi nimi existuje diferencovaný rozdiel:

Hlboké učenie sa vzťahuje na celý študijný odbor. Zahŕňa teórie, techniky, algoritmy a procesy používané na trénovanie umelých neurónových sietí.

Modely hĺbkového učenia sa vzťahujú na špecifické neurónové siete, ktoré boli navrhnuté a vyškolené na riešenie konkrétneho problému alebo vykonanie konkrétnej úlohy. Každý model je jedinečný, prispôsobený svojim špecifickým údajom, tréningu a úlohe. Výkon modelu závisí od:

• Ako dobre boli trénované, vrátane kvality a kvantity údajov a miery ich učenia.
• Návrh a výpočtový výkon počítačovej infraštruktúry, na ktorej beží.

Čo sú hlboké neurónové siete?

Hlboké učebné siete, často nazývané hlboké neurónové siete, sa učia komplexné vzory vo veľkých datasetoch úpravou neurónových spojení prostredníctvom tréningu. Existuje niekoľko hlavných typov: umelé neurónové siete, konvolučné neurónové siete, opakujúce sa neurónové siete, generatívne neurónové siete a autokódéry.

Typy hlbokých neurónových sietí

Požiadavky na infraštruktúru hĺbkového vzdelávania

Hlboké učenie si vyžaduje špecializovanú výpočtovú a sieťovú infraštruktúru na spracovanie svojich komplexných modelov a masívnych datasetov. Nie je praktické spúšťať modely hlbokého učenia na všeobecnom počítačovom hardvéri alebo sieťach, takže mnohé organizácie prijímajú platformy umelej inteligencie podniku, aby splnili potrebné požiadavky. Tu sú hlavné aspekty infraštruktúry:

Vysokovýkonné GPU

Základom infraštruktúry hlbokého učenia sú vysokovýkonné grafické procesory (GPU). Pôvodne navrhnuté na vykresľovanie grafiky vo videohrách, GPU majú schopnosti spracovania, vďaka ktorým sú vhodné pre hlboké učenie. Ich schopnosť vykonávať viacero výpočtov súčasne výrazne skracuje čas tréningu modelov, čo ich robí nevyhnutnými pre moderný výskum a aplikácie umelej inteligencie.

Škálovateľné úložné riešenia

Čím viac údajov sa model môže naučiť, tým lepší je jeho výkon. To vytvára potrebu škálovateľných a rýchlych úložných riešení, ktoré dokážu spracovať petabajty dát bez vytvárania prekážok pri získavaní údajov. Pevné disky a distribuované súborové systémy sa bežne používajú na splnenie týchto požiadaviek a ponúkajú vysokorýchlostný prístup k údajom, ktorý udržiava krok s výpočtovou rýchlosťou GPU.

Efektívne frameworky pre spracovanie dát

Frameworks a knižnice ako TensorFlow, PyTorch a Keras zjednodušujú vývoj modelov hlbokého učenia poskytovaním vopred vytvorených funkcií, čím sa znižuje potreba kódovania od začiatku. Tieto nástroje nielen urýchľujú proces vývoja, ale tiež optimalizujú výpočtovú efektivitu školení a odvodzovania, čo umožňuje efektívne využitie základného hardvéru.

Platformy cloud computingu

Platformy cloud computingu zohrávajú kľúčovú úlohu pri široko prístupnom hlbokom vzdelávaní. Poskytujú prístup k vysokovýkonným výpočtovým zdrojom na požiadanie, čím eliminujú potrebu významných počiatočných investícií do fyzického hardvéru. Tieto platformy ponúkajú rôzne služby vrátane inštancií GPU, škálovateľného ukladacieho priestoru a rámcov strojového učenia, čo jednotlivcom a organizáciám uľahčuje vytváranie a nasadzovanie modelov hlbokého učenia.

Sieťová infraštruktúra

Modely hĺbkového učenia sa často trénujú vo viacerých GPU a dokonca aj v rôznych geografických lokalitách, preto je rozhodujúca robustná sieťová infraštruktúra. Konektivita s vysokou šírkou pásma zaisťuje, že dáta a parametre modelu je možné efektívne prenášať medzi uzlami v rozdelenom nastavení tréningu, čím sa minimalizujú oneskorenia a optimalizuje proces trénovania.

Najčastejšie otázky