Добро пожаловать в эру машинного обучения и глубокого обучения в 2023 году!

Изучение состояния машинного обучения сегодня и того, как оно влияет на различные области, имеет решающее значение, поскольку мы движемся вперед в будущее. Потенциал машинного обучения для роста очень обнадеживает. Алгоритмы значительно продвинулись вперед, став проще, доступнее для понимания и мощнее, чем раньше. Машинное обучение кардинально меняет нашу жизнь: от появления глубокого обучения и генеративного ИИ до новаторских применений в здравоохранении, финансах, транспорте и розничной торговле. Давайте отправимся в путешествие по влиянию, изучению, новейшим тенденциям, прогнозам и проблемам, чтобы раскрыть огромный потенциал машинного обучения в настоящем и будущем.

За последние несколько лет глубокое обучение получило развитие, и его алгоритмы сейчас широко используются в самых разных отраслях. Он использует нейронные сети искусственного интеллекта (ИНС) для выполнения сложных вычислений с огромными объемами данных, основываясь на структуре и работе человеческого мозга. Генеративный ИИ, также называемый творческим ИИ или художественным ИИ, является одним из таких мощных инструментов, использующих глубокие нейронные сети. Он распознает шаблоны и структуры в существующих данных для создания уникального и оригинального контента, который может включать текст, изображения, аудио, код, 3D-модели или другие типы данных. Для обучения генеративные модели ИИ могут использовать различные стратегии обучения, такие как обучение без учителя или частично с учителем. В результате предприятия теперь могут быстро создавать базовые модели, используя огромное количество неразмеченных данных. Идея моделей фундамента не нова; хорошо известные CNN, такие как Resnet-50, были впервые представлены в 2015 году. Alpha Code DeepMind (GoogleLab), ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Google Bard, Bing AI, Github Copilot, Synthesia, MidJourney, Jasper и Stable Diffusion некоторые из лучших генеративных технологий искусственного интеллекта. И ChatGPT превратился в наиболее широко используемый продукт OpenAI на сегодняшний день, запустив ChatGPT Plus, пилотную платную подписку, в марте 2023 года.

Подавляющее большинство популярных технологий генеративного ИИ сосредоточено на создании изображений. Ввод текста используется генеративными системами искусственного интеллекта в качестве основы для создания графики в двух, трех и даже четырех измерениях. Он может создавать невероятно точные портреты людей. Вы можете быть удивлены, узнав, что генеративный ИИ не может рисовать руки, несмотря на свои достижения. И это самая сложная неудача в ИИ. Создание аватаров — одно из самых популярных приложений для создания изображений ИИ, а TikTok — одна из самых популярных платформ для обмена примерами генеративного ИИ. Вы даже можете стать супергероем, королевским королем или королевой или русалкой с использованием генеративных технологий искусственного интеллекта. QR-код, сгенерированный искусственным интеллектом, который заменяет устаревший черно-белый QR-код на визуально привлекательный, — еще одна новая тенденция. Hugging Face предоставила для этой цели бесплатный генератор QR-кода AI. Инвестиции в генеративный ИИ уже достигли более двух миллиардов долларов, что на 425% больше, чем в 2020 году. Кроме того, генеративный ИИ считается самой передовой технологией на следующие 50 лет, и многие ученые и эксперты даже называют его омолаживающим. технологии!

Эволюция генеративного ИИ

Ключевые требования генеративного ИИ

Для широкого использования в практических приложениях генеративные модели должны удовлетворять следующим существенным условиям:

  • Высокое качество генерации необходимо для многих приложений, особенно тех, которые имеют дело непосредственно с теми, кто его использует.
  • Сильная генеративная модель должна иметь возможность эффективно записывать вариации без ущерба для производительности генерации, если обучающие данные включают сложную или значительную изменчивость.
  • Простое и быстрое создание необходимо для многих интерактивных приложений, включая редактирование фотографий в реальном времени.

ГАН

  • Генеративно-состязательная сеть противопоставляет две нейронные сети друг другу в контексте игры с нулевой суммой. GAN созданы для создания новых синтетических данных, которые очень похожи на распределение текущих данных. Здесь две нейронные сети являются генератором и дискриминатором. Генератор пытается обмануть Дискриминатор, создавая искусственные образцы данных (например, изображение, звук и т. д.). С другой стороны, Дискриминатор пытается определить разницу между подлинными и поддельными образцами.

ВАЭ

  • Вариационные автокодировщики — это подкласс глубоких генеративных сетей, в которых используются те же компоненты кодировщика (логического вывода) и декодера (генеративного), что и в традиционном автокодировщике. Это автоэнкодер, распределение кодировок которого регулируется во время обучения, чтобы гарантировать, что его скрытое пространство имеет благоприятные атрибуты, позволяющие нам производить некоторую новую информацию.

магистр права

  • Большие языковые модели — это системы искусственного интеллекта, основанные на архитектуре преобразователя; создан для понимания и воспроизведения человеческого языка. Чтобы понять закономерности и законы языка, эти модели обучаются функционировать, изучая статистические корреляции между словами и фразами в огромном корпусе текста.

НЛП

  • Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, объединяющая вычислительную лингвистику со статистическими моделями, машинным обучением и моделями глубокого обучения. Благодаря этим технологиям компьютеры могут полностью «понимать» сказанное или написанное, включая намерения и чувства говорящего или пишущего, а также интерпретировать человеческий язык в виде текстовых или аудиоданных.

РНН

  • Рекуррентные нейронные сети — это особый тип искусственных нейронных сетей, которые в основном используются в НЛП и распознавании речи. Он работает на идее сохранения вывода слоя и использования этой информации для прогнозирования вывода этого слоя из ввода. Скрытое состояние RNN, в котором сохраняются некоторые сведения о последовательности, является его основной и наиболее важной характеристикой.

Автоэнкодеры

  • Это неконтролируемая нейронная сеть, которая сначала учится минимизировать и кодировать информацию, прежде чем научиться декодировать сжатые и закодированные данные и перестраивать их в форму, максимально приближенную к исходному входу. Развивая способность игнорировать шум данных, он минимизирует размеры данных.

Авторегрессионные модели

  • Чтобы повысить вероятность обучающих данных, авторегрессионные модели предоставляют достижимую явную модель плотности. Это упрощает оценку вероятности наблюдения за данными и предоставление меры оценки для генеративной модели с использованием этих подходов. Он использует модель регрессии для оценки значения следующего временного шага после изучения большого количества рассчитанных по времени шагов и измерений предыдущих действий.

Диффузионные модели

  • Диффузионная модель — это тип генеративной модели, которая учится восстанавливать данные, обращая процесс зашумления после первого стирания обучающих данных путем добавления гауссова шума по одному. Модель диффузии можно использовать для получения данных после обучения, просто подвергая случайно выбранный шум процедуре освоенного шумоподавления, что дает инновационные и разнообразные изображения с высоким разрешением, которые аналогичны исходным данным.

Модели-трансформеры

  • Модели-трансформеры — это подмножество моделей глубокого обучения, которые часто используются в НЛП и других приложениях генеративного ИИ. Они обучены узнавать связи между словами во фразе или строке текста. Они выполняют это обучение, используя технику, известную как самовнимание, которая позволяет модели оценивать относительный вес различных слов в последовательности в соответствии с их контекстом. Эти модели обеспечивают существенное преимущество одновременной обработки входных последовательностей, превосходя RNN для многих приложений NLP.

Увеличение данных

  • Изменение или «дополнение» набора данных новыми данными называется дополнением данных. Включение этих дополнительных данных, которые могут быть чем угодно, от фотографий до текста, помогает алгоритмам машинного обучения работать лучше. Создавая модифицированные реплики существующего набора данных с использованием ранее собранных данных, он искусственно расширяет обучающий набор. Набор данных может быть немного изменен или новые точки данных могут быть созданы с использованием глубокого обучения.

Потоковые модели

  • Потоковые модели определяют обратимое преобразование между входными и выходными областями для непосредственного представления распределения данных. Они обеспечивают эффективные оценки плотности в дополнение к производству данных. Для описания сложных распределений данных они используют нормализующие потоки, серию обратимых преобразований. Эти изменения позволяют быстро вычислять вероятности и выбирать данные.

Глубокий сон

  • С помощью сверточной нейронной сети мощная система компьютерного зрения DeepDream может идентифицировать и улучшать определенные закономерности на фотографиях. DeepDream интерпретирует и усиливает узоры, которые он замечает на картинке, подобно тому, как малыш наблюдает за облаками и пытается разобраться в случайных формах и образованиях.

Трансферное обучение

  • Трансферное обучение — это метод машинного обучения (ML), который использует обученную модель, созданную для одной работы, для выполнения другой, похожей, но не связанной. Трансферное обучение ускоряет обучение и снижает стоимость создания новой модели с нуля. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ настроений и создание естественного языка — вот лишь некоторые из генеративных приложений ИИ, которые могут извлечь выгоду из трансферного обучения.

GPT

  • Генеративные предварительно обученные преобразователи — это класс моделей нейронных сетей, использующих архитектуру преобразования. Их иногда называют GPT. Это универсальные языковые модели, способные писать код, обобщать текст, извлекать информацию из документов и создавать оригинальный контент. Приложения с моделями GPT могут создавать текст и материалы (включая фотографии, музыку и т. д.), похожие на человеческие и способные общаться с пользователями.

Тонкая настройка

  • Модель машинного обучения точно настраивается для повышения производительности при выполнении конкретной задачи или набора данных путем изменения ее гиперпараметров или предварительно обученных весов. По сравнению с первым предварительным обучением для точной настройки требуется гораздо меньше данных и вычислительных ресурсов. Большие модели иногда работают хуже, чем хорошо настроенные модели.

Обучение с нулевым выстрелом

  • Парадигма машинного обучения, известная как «обучение с нулевым выстрелом», использует семантические данные или связи между известными и новыми классами, которые часто представляются в виде векторов атрибутов или графов знаний, для категоризации или распознавания новых категорий или экземпляров без необходимости обучающих примеров.

Галлюцинация

  • Основная причина галлюцинаций заключается в том, что LLM использует свои внутренние «знания» (на основе которых они были разработаны), которые не имеют отношения к запросу пользователя. Это приводит к тому, что LLM выдает неверный вывод.

Быстрый инжиниринг

  • Секрет бесконечных вселенных заключается в инженерии подсказок ИИ, которая использует подсказки для получения желаемого результата от инструмента ИИ. Для текста, который мы хотим, чтобы модель произвела, подсказка дает контекст. Подсказки, которые мы разрабатываем, могут быть чем угодно, от простых инструкций до замысловатых текстов.

Модели фундамента

  • Базовая модель — это система, основанная на глубоком обучении, которая была обучена с использованием очень больших наборов данных, загруженных из Интернета. Поскольку они содержат сотни миллиардов гиперпараметров, обученных с использованием сотен терабайт данных, разработка этих моделей может стоить миллионы долларов.

БЕРТ

  • Представления двунаправленного кодировщика от Transformers – это алгоритм глубокого обучения, созданный Google AI Research, который использует неконтролируемое обучение для лучшего понимания запросов на естественном языке. Модель изучает двунаправленные представления текстовых данных, используя архитектуру преобразователя, которая позволяет ей понимать контекст слов внутри фразы или абзаца.

Персептрон

  • Персептроны являются компонентом искусственных нейронных сетей, которые используются для различных приложений классификации. Входные значения (входные узлы), веса и смещения, чистая сумма и функция активации — четыре основных фактора, составляющих эту однослойную нейронную сеть.