Глубокое обучение произвело революцию в нашей способности распознавать изображения, писать программное обеспечение, которое может читать любой текст, и даже диагностировать болезни. Эта статья поможет вам быстро освоить основы глубокого обучения на простом английском языке. Если вы новичок в искусственном интеллекте (ИИ), то вы можете не знать, что это широкая область исследований, связанная с созданием интеллектуальных машин. Возможно, вы слышали о некоторых приложениях ИИ в вашей повседневной жизни, таких как Siri на вашем телефоне или Alexa в вашем доме, но знаете ли вы, что существует множество областей исследований ИИ? Искусственный интеллект — это широкая область, охватывающая множество технологий и практик. Исследователи изучают, как сделать компьютеры такими же интеллектуальными, как люди, чтобы они могли выполнять человеческие задачи более эффективно и результативно. Глубокое обучение — один из самых больших прорывов в области искусственного интеллекта на данный момент, а также одна из самых интересных тем для изучения исследователями, потому что оно позволяет компьютерам «учиться» подобно людям, обрабатывая большие объемы данных, пока они не найдут закономерности, которых не знаем мы. не знаю о.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, используемая в компьютерных системах для понимания данных. Это подмножество нейронных сетей, в котором слои искусственных нейронов используются для создания алгоритмов, позволяющих принимать решения и делать выводы на основе данных. Алгоритмы глубокого обучения использовались для улучшения инструментов редактирования фотографий, прогнозирования результатов спортивных игроков, анализа данных о состоянии здоровья и выявления мошенничества в финансовых транзакциях. Глубокое обучение позволяет создавать более точные прогнозы, чем традиционные алгоритмы машинного обучения, поскольку оно анализирует данные на еще более глубоком уровне. Вместо того, чтобы использовать только числа, полученные от датчиков, или данные о предыдущих взаимодействиях, алгоритмы глубокого обучения рассматривают данные под разными углами, чтобы давать более полные прогнозы.
Как вы обучаете модель глубокого обучения?
Искусственные нейронные сети обучаются, показывая модель обработки данных. Вы загружаете модель примерами и позволяете ей «научиться» предсказывать, что может быть дальше, сравнивая новые данные с ее предыдущим опытом. По мере улучшения модели она может «забыть» менее релевантный опыт и сосредоточиться на вещах, о которых ей нужно знать больше, чтобы делать более точные прогнозы. Модели глубокого обучения обучаются на больших наборах данных, которые содержат много информации, которую можно использовать для точных прогнозов. Некоторые компании, занимающиеся ИИ, создают большие наборы данных, собирая множество примеров и маркируя каждый, чтобы показать, что модель должна предсказывать дальше.
Как вы обучаете модель глубокого обучения новым данным?
Нейронные сети могут «обучаться», подвергаясь воздействию новых данных. Когда вы обучаете модель глубокого обучения для прогнозирования результатов будущих спортсменов, вы можете использовать исторические данные, чтобы «научить» модель делать правильные прогнозы. Как только модель поймет данные, вы можете показать новые данные модели, чтобы она предсказала, что произойдет дальше. Чтобы научить нейронную сеть новым данным, вы передаете ей примеры, которых она раньше не видела. Модель «обучается», сравнивая новые данные с предыдущим опытом и внося поправки, чтобы затем предсказать правильный результат. Нейронные сети могут быть чрезвычайно сложными, и их может быть очень трудно понять. Несмотря на то, что они способны обучаться сложным задачам, их сложно программировать, потому что у них нет четких инструкций о том, как принимать решения и делать выводы.
Что делает глубокое обучение таким мощным?
Есть два основных преимущества использования нейронной сети по сравнению с другими формами машинного обучения: объем данных и изменчивость данных.
— Объем данных: для обучения прогностической модели необходимо множество примеров из прошлого опыта, чтобы иметь возможность «научить» модель тому, что предсказывать дальше. Но в мире существует ограниченное количество примеров, и собрать их все может быть невозможно. Глубокое обучение способно обрабатывать огромные объемы информации и находить закономерности, которые никогда раньше не наблюдались. Глубокое обучение позволяет находить закономерности в данных, которые никогда раньше не наблюдались, и использовать их для построения более точных моделей.
— Изменчивость данных: еще одна проблема с машинным обучением заключается в том, что оно становится более точным, чем больше раз вы запускаете алгоритм обучения. Но если данные, которые вы используете для запуска алгоритма, всегда одни и те же, то он будет менее точным. Нейронные сети способны обрабатывать огромные объемы данных, принимая решения и делая выводы на основе лишь небольшого объема информации. Это позволяет глубокому обучению эффективно использовать небольшой объем данных для получения точных прогнозов.
Почему вы должны изучать сверточные нейронные сети (CNN)
CNN — это архитектура, которая использует последовательные слои искусственных нейронов для создания модели компьютерного зрения для анализа изображений. CNN отлично подходят для обработки изображений и выявления закономерностей в данных, которых нет в исходных изображениях. Это чрезвычайно полезно для анализа изображений и принятия решений об объектах в мире. CNN особенно полезны для анализа изображений, текста и других типов данных с ограниченным объемом информации. Глубокое обучение часто используется для обработки изображений и их классификации на основе их содержания.
Почему вы должны изучать рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN — это тип нейронной сети, состоящей из последовательных слоев искусственных нейронов, которые могут генерировать последовательные выходные данные. RNN полезны для обработки последовательных данных, таких как слова или предложения. Они создают непрерывный поток данных и могут быть полезны для обработки языков с различными значениями, таких как естественный язык. RNN могут быть особенно полезны при работе с нелинейными данными, такими как язык. Это может быть полезно, если вы хотите понять, как люди в разных частях мира говорят или читают.
Почему вы должны изучать гибридные сети (HNU)
HNU работают как CNN и RNN, но используют комбинацию компонентов искусственного нейрона и искусственной нейронной сети. Это может быть полезно при попытке принять решение как об искусственных нейронах, так и о компонентах нейронной сети. HNU полезен для задач, требующих как искусственных нейронов, так и компонентов нейронной сети. Разреженные нейронные сети конструктивны при работе с большими объемами данных и нелинейными задачами, такими как анализ естественного языка или анализ настроений.
3 важные вещи, которые следует помнить при изучении глубокого обучения
Есть много подходов к исследованию ИИ, и ни один из них не является бесспорным победителем. Нелегко выбрать конкретную область, на которой нужно сосредоточиться, когда вы точно не знаете, чего хотите достичь. Нужно многому научиться, и нелегко понять, с чего начать. Вот некоторые важные вещи, которые нужно помнить, чтобы облегчить начало работы. Глубокое обучение может быть очень сложным. Начать работу с ИИ гораздо сложнее, чем с традиционным машинным обучением, и лучший способ начать — изучить, с какими проблемами сталкиваются исследователи, и попытаться их решить. При исследовании учитывайте свои интересы и мотивы. ИИ не исчезнет, и чем больше вы узнаете об этой теме, тем лучше вы будете подготовлены к изучению новых областей исследований. ИИ — это постоянно развивающаяся область, которая постоянно меняется. Вокруг последнего прорыва много шумихи, но помните, что каждый из них является результатом многолетней работы исследователей по всему миру.
