Глубокое обучение: Механика волшебства

Что такое технология глубокого обучения?

Глубокое обучение - это часть машинного обучения и искусственного интеллекта: техника обучения компьютеров, имитирующая процесс обработки и усвоения информации нейронами человеческого мозга - буквально искусственная нейронная сеть.

Благодаря глубокому обучению машины учатся обрабатывать данные таким образом, чтобы имитировать многочисленные слои нашего мозга, поэтому теперь они могут выполнять задачи, которые раньше были исключительно человеческими способностями. Мы уже видим многочисленные приложения для глубокого обучения и использования, что означает, что такие вещи, как распознавание изображений, перевод языка и даже автономное вождение, находятся теперь в сфере возможностей компьютера. По сути, глубокое обучение - это мощный инструмент для раскрытия сложных идей, скрытых в огромных объемах данных. 

Как работает глубокое обучение?

Естественный человеческий мозг состоит из миллионов взаимосвязанных нейронов. Алгоритмы глубокого обучения, созданные по образцу природных, используют искусственные нейронные сети, состоящие из нескольких слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или блоками. Каждый слой обрабатывает информацию, полученную от предыдущего слоя, и передает ее следующему, постепенно извлекая особенности и закономерности более высокого уровня.

Модели глубокого обучения обучаются на больших объемах маркированных данных, известных как обучающие наборы, чтобы научиться распознавать и классифицировать закономерности. Это может быть простая задача, например, набор данных "Собака или кошка" - стандартный набор данных для обучения компьютерного зрения, в котором фотографии должны быть классифицированы как содержащие либо собаку, либо кошку. Более сложные наборы данных могут включать оценку качества вина или определение фальшивых новостей среди множества достоверных.

В процессе обучения параметры и веса нейронной сети настраиваются таким образом, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемыми и истинными результатами. В ходе многочисленных итераций модель становится все более совершенной, пока не будет способна делать прогнозы или выполнять задачи с высокой степенью точности и аккуратности.

Для реализации алгоритмов глубокого обучения появились различные языки программирования. Многие предпочитают использовать глубокое обучение на Python благодаря его простоте, удобству чтения и обширным "библиотекам" (заранее написанным наборам кода, которые облегчают разработчикам решение общих задач). Такие популярные библиотеки, как TensorFlow и PyTorch, предоставляют богатый набор инструментов и функциональных возможностей для построения и обучения моделей глубокого обучения.

Глубокое обучение в сравнении с машинным обучением

Глубокое обучение - это подход к созданию богатых иерархических представлений путем обучения нейронных сетей с большим количеством скрытых слоев. Это эволюция машинного обучения, которая требует гораздо меньше помощи со стороны человека. Хотя базовые модели машинного обучения улучшают выполнение заданных функций по мере получения новых данных, если они выдают неточный прогноз, инженер должен вмешаться и внести коррективы. Глубокое обучение, однако, само их вносит, корректируя свой курс без помощи человека.

Применение глубокого обучения

Глубокое обучение уже оказывает положительное влияние на нашу жизнь, поскольку оно применяется во многих отраслях. Однако, все применения данной технологии можно разделить на четыре большие категории:

• Компьютерное зрение (интерпретация компьютером изображений и видео)
• Распознавание речи
• Обработка естественного языка, или NLP
• Системы рекомендаций

Например, в сфере здравоохранения компьютерное зрение играет решающую роль в анализе медицинских изображений, ускоряя обнаружение и диагностику и определяя наиболее эффективные методы лечения. Программное обеспечение для распознавания речи позволяет в режиме реального времени делать заметки из аудиозаписей консультаций между пациентом и врачом, что экономит часы, потраченные на расшифровку.

На дорогах глубокое обучение ускоряет развитие автономных автомобилей, позволяя им воспринимать и понимать окружающую обстановку, читать дорожные знаки и безопасно ориентироваться.

В финансовом секторе способность глубокого обучения анализировать сложные закономерности делает его неоценимым средством выявления мошеннических операций и принятия инвестиционных решений благодаря прогнозированию рыночных тенденций. В бизнесе с помощью NLP можно за считанные секунды проанализировать длинные отчеты.

В то же время роботы, обладающие системами глубокого обучения, могут ориентироваться, манипулировать и взаимодействовать все больше и больше как это делают реальные люди. Технология уже совершила значительный скачок в автоматизации промышленности и совместной работе человека и робота, что имеет ключевое значение для производственного сектора и электроники.

А в повседневной жизни благодаря глубокому обучению, анализирующему наши пользовательские предпочтения, мы получаем все более актуальные рекомендации от рекомендательных систем на таких платформах, как Netflix, Amazon и в социальных сетях.

Каковы ограничения глубокого обучения?

Несмотря на свои замечательные возможности и потрясающий потенциал, глубокое обучение не лишено ограничений и проблем. Оно требует большого объема памяти и хранилища и потребляет данные с такой скоростью, что получение высококачественных, разнообразных и хорошо маркированных наборов данных может быть проблематичным, особенно в областях, где данных мало или они дороги. Кроме того, оно требовательно к ресурсам и мощности для обучения и может быть подвержено чрезмерному обучению, а именно — хорошо работает на обучающих данных, но плохо — на новых данных, с которыми система ранее не встречалась.

Как и в большинстве областей ИИ, глубокое обучение также вызывает этические проблемы, связанные с безопасностью данных и присущими человеку предвзятостью и неточностями, которые могут проникать в области обучения.

Рамки глубокого обучения

Несмотря на то что потенциальные преимущества глубокого обучения огромны, для их реализации нам понадобится хорошее управление данной технологией. Разработка соответствующих правовых и этических рамок будет иметь решающее значение для укрепления доверия к технологии и снижения рисков.

Международные стандарты будут играть важную роль в обеспечении ответственного подхода к глубокому обучению в области ИИ. ИСО в сотрудничестве с Международной электротехнической комиссией (МЭК) уже опубликовала ряд стандартов с помощью своей специальной группы экспертов по искусственному интеллекту и создает развивающуюся систему рекомендаций для приложений глубокого обучения по всему миру.

Предприятия и политики уже могут воспользоваться данными стандартами в качестве гарантии этичного и безопасного внедрения моделей глубокого обучения. Соблюдение международных стандартов укрепляет доверие между клиентами и современниками во всех отраслях.

Будущее глубокого обучения

Глубокое обучение все еще находится в зачаточном состоянии, но ожидается, что оно будет развиваться в геометрической прогрессии и, вероятно, изменит общество. Интеграция глубокого обучения с другими передовыми технологиями - например, в сочетании с дополненной или виртуальной реальностью - может произвести революцию в восприятии и взаимодействии с окружающим миром. Простая прогулка по улице может быть дополнена мгновенной информацией о близлежащих зданиях и достопримечательностях. Виртуальные миры будут становиться все более захватывающими и реалистичными.

Можно ожидать, что глубокое обучение будет применяться в таких областях, как сельское хозяйство, энергетика и производство, где оно способно оптимизировать процессы, повысить эффективность и стимулировать инновации. И, что еще важнее, технология глубокого обучения может ускорить решение таких общепланетарных проблем, как изменение климата и продовольственная безопасность.

Будущий ландшафт глубокого обучения, управляемый международными стандартами и движимый человеческой креативностью и изобретательностью, завораживает, вдохновляет и практически не имеет границ.