Глубокое обучение нейронных сетей

Глубокое обучение Программирование и разработка

Глубокое обучение

Развитие технологий подняло человечество на невиданные ранее высоты. Области работы медицины, безопасности, обучения и оказания других видов помощи достигли пика. Но это ещё не всё. Искусственный интеллект — следующая важная вещь в мире технологий и информатики, но чтобы понять его, важно знать, из чего он состоит. Важно знать, что такое глубокое обучение и что такое искусственная нейронная сеть.

Область технологий ИИ чрезвычайно развита и интересна. Эти два инструмента, которые используются в искусственном интеллекте, очень эффективны с точки зрения решения сложных проблем и развития ещё более высоких стандартов в науке.

Можно с уверенностью сказать, что такой механизм — это переход на новый уровень технологий. Сегодняшние компании уже осознали его важность и начали использовать его в большинстве своих случаев. Возьмём, к примеру, Google. Google использует ИИ поисковой системы, чтобы учиться у своих пользователей. Если вы ищете что-то в его строке поиска, например, «портативный компьютер», и после получения результатов вы нажимаете на него, вы просто научили ИИ Googles, что «портативный компьютер» — это то, на что вы нажимаете. Интересно, как это работает? Давайте погрузимся глубже и узнаем.

Понимание Deep Learning AI

В чём особенность технологии глубокого обучения — это метод, которым компьютеры (ИИ) учатся так же, как люди, — методом проб и ошибок. Если вам интересно, видели ли вы это раньше, вероятно, видели. Это технология, лежащая в основе приложений, голосового управления такими устройствами, как телефоны, планшеты или телевизор. Не так давно мы познакомились с беспилотными автомобилями, которые также являются продуктом глубокого обучения. С помощью DL искусственный интеллект распознаёт знаки остановки, пешеходов и другие препятствия на дороге, которые могут вызвать катастрофу.

Для выполнения таких действий компьютер, использующий методы глубокого обучения, запрашивает большой объём обучающих данных (это работа нейронных сетей, мы вернёмся к этому чуть позже). Такие технологические достижения, как беспилотные автомобили, нуждаются в тысячах видеозаписей и изображений, чтобы распознавать каждую ситуацию, чтобы быть безопасным. Недавние улучшения в глубоком обучении были доведены до уровня, когда оно превосходит людей по определённому количеству задач.

Как это работает

Как уже упоминалось выше, глубокое обучение использует для выполнения таких задач нейронные сети. В большинстве случаев ИИ с глубоким обучением называют глубокой нейронной сетью. Слово deep в этом термине обозначает слои, которые скрыты в нейронной сети.

Модели глубокого обучения обучаются путём получения достаточного количества данных и архитектур данных нейронных сетей, которые изучают функции непосредственно из данных без ручного труда. Нейронные сети — это системы, которые связаны между собой так же, как наши биологические нейронные сети. Такие системы создаются таким образом, чтобы адаптироваться к ситуативным потребностям. Как только нейронные сети идентифицируют результаты для определённого объекта, в следующий раз системы NN могут определить, является ли это тем же объектом или нет. Нейронные сети не распознают объекты так, как мы, они распознают объекты благодаря их собственному уникальному набору функций.

Читайте также:  Асинхронное программирование для начинающих с использованием Async / Await в C #

Искусственные нейронные сети

Один из наиболее распространённых и популярных типов глубокого обучения известен как обычные нейронные сети или сокращённо CNN. Он объединяет изученные функции с входными данными и использует сверточные 2D-слои, что делает эту архитектуру хорошо подходящей для обработки 2D-данных. Например, это могут быть изображения или листы координатной плоскости.

Обычные нейронные сети работают таким образом, что больше нет необходимости в ручном извлечении признаков. Он извлекает черты прямо из изображений. Искусственные нейронные сети имеют автоматическое извлечение признаков. Которое делает модели глубокого обучения идеальными для задач компьютерного зрения, таких как классификация объектов.

CNN учатся обнаруживать различные особенности, используя количество скрытых слоёв. Каждый номер скрытого слоя увеличивает сложность изученных функций изображения. CNN изучают различные функции на каждом уровне.

Общие примеры

Согласно источникам, существует три наиболее часто используемых способа использования глубокого обучения для классификации объектов:

  • Трансферное обучение. Подход к обучению в основном используется в приложениях глубокого обучения. Это достигается за счёт наличия существующей сети и добавления новых данных в ранее неизвестные классы. Таким образом, намного лучше сэкономить время, потому что вместо того, чтобы уменьшить объём обработки изображения. Это позволяет классифицировать только определённые объекты. А не просматривать все различные объекты, пока не будет найден правильный.
  • Обучение с нуля. Это в основном используется для новых приложений, которые будут иметь большое количество выходных категорий. Он начинается со сбора большого количества помеченных наборов данных и проектирования сетевой архитектуры, которая будет изучать функции. Хотя трансферное обучение может занять несколько часов или минут. Этот метод занимает немного больше времени — от дней до недель на обучение.
  • Извлечение признаков. Не так популярны, как упомянутые ранее методы, но всё же широко используются. Это метод, который используется для более специализированного подхода к глубокому обучению. Он использует сеть как средство извлечения функций. Поскольку слои в обычных нейронных сетях призваны изучать определённые функции из изображений. А также можно убрать эти функции и сделать их входными данными для модели машинного обучения.

Какие ещё типы нейронных сетей

Хотя обычную нейронную сеть можно рассматривать как стандартную нейронную сеть, которая была расширена в пространстве с использованием общих весов, существует также несколько различных типов.

Читайте также:  Веб-разработка на Ruby: лучший язык для создания веб-сайтов

Рекуррентная нейронная сеть, а не обычная, расширяется во времени за счёт наличия рёбер, которые переходят на следующий временной шаг. А не на следующий слой на том же временном шаге. Эта искусственная нейронная сеть используется для распознавания последовательностей, например, речевого сигнала или текста.

А также есть рекурсивная нейронная сеть. Эта система NN не имеет временного аспекта для входной последовательности, но входные данные должны обрабатываться иерархически.

Нейронные сети в действии

При попытке понять, каковы реальные преимущества нейронных сетей в реальных жизненных ситуациях, могут возникнуть сложности. Искусственные нейронные сети очень популярны среди экспертов фондового рынка. С помощью систем NN можно применять «алгоритмическую торговлю». Она может применяться к финансовым рынкам, акциям, процентным ставкам и различным валютам. Алгоритмы нейронной сети могут находить недооценённые акции, улучшать существующие модели акций и использовать глубокое обучение. Чтобы найти способы оптимизации алгоритма по мере изменения рынка.

Поскольку нейронные сети очень гибкие, их можно применять для распознавания различных сложных образов и прогнозирования проблем. В качестве альтернативы приведённому выше примеру система NN может использоваться для прогнозирования бизнеса, обнаружения рака по изображениям и распознавания лиц на изображениях в социальных сетях.

Глубокое обучение в действии

Реальные примеры есть не только в нейронных сетях. Глубокое обучение также можно описать как некоторые из следующих творений:

  • Виртуальные помощники.
  • Чат-боты или сервисные боты.
  • Индивидуальные покупки и развлечения.
  • Представьте себе раскрашивание (использует алгоритмы для воссоздания истинных цветов на чёрно-белых изображениях).

В чём основные различия между DL и NN

Имея всю эту информацию, становится ясно, что глубокое обучение и нейронные сети сильно связаны и, вероятно, не будут хорошо работать, если их разделить. Чтобы понять, что такое глубокое обучение и что такое нейронные сети, важно знать основной вывод.

Нейронные сети передают данные в виде входных и выходных значений. Он используется для передачи данных с помощью соединений. В то время как глубокое обучение связано с преобразованием и извлечением функции. Которая пытается установить связь между стимулом и соответствующими нейронными реакциями, присутствующими в мозге. Другими словами, нейронные сети используются для управления природными ресурсами, управления процессами, управления транспортом, принятия решений. В то время как глубокое обучение используется для автоматического распознавания речи, распознавания изображений и т.д.

Вывод

Подводя итог, можно сказать, что глубокое обучение и нейронная сеть дополняют друг друга. А также разовьются в ещё большее технологическое чудо, чем сегодня. Искусственный интеллект — это следующий шаг в нашу эпоху, и чем больше он получит опыта, тем больше пользы он принесёт обществу.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий