Deep Learning: в чем суть метода глубокого обучения?

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


В данной статье мы рассмотрим суть работы глубокого обучения нейронных связей в сравнении с машинным обучением и поговорим о том, как применять глубокое обучение на практике.

Понятия «Machine learning» и «Deep learning» часто считают синонимами, что является ошибочным суждением. Оба термина можно встретить в СМИ или технических статьях, но важно понимать, что это две отдельные области искусственного интеллекта, каждая из которых имеет свой смысл и значение. Прежде чем перейти к их подробному изучению, рассмотрим значение понятия «Искусственный интеллект».

Коротко об искусственном интеллекте

В середине 20-го столетия специалисты начали разработку компьютерных систем, которым по силам решение различных задач и вопросов. Ранее считалось, что на это способен только человек, т.е. для совершения подобных умственных операций необходим интеллект. Одним словом, искусственный интеллект – интеллектуальная система, способная решать творческие задачи, по традиции, считавшиеся прерогативой человека.

Всем известный пример совершенствования искусственного интеллекта – компьютерные игры. Их первые версии были упрощенными по своему функционалу, например, игры в шахматы или шашки, где основными действиями являются ход фигуры игрока и считывание комбинаций соперника. С развитием новых технологий машины начали приобретать совершенно иное значение и наполнение. Теперь искусственный интеллект способен анализировать обстановку, просчитывать шаги наперед и даже побеждать людей в компьютерных играх, что раньше было недоступно.

Практически не осталось тех областей, где искусственный интеллект не нашел еще свое применение, благодаря чему стремительно развивается медицина, наука, образование и т.д.

Давайте рассмотрим подробнее значение Machine learning для искусственного интеллекта.

Machine learning

Изначально те методы, которые были созданы для работы с искусственным интеллектом, не подходили для решения сложных вопросов. Например, для распознавания изображения или видео, текста или эмоций не подходят жесткие алгоритмы. Для этого на помощь пришло машинное обучение – область искусственного интеллекта, которая отвечает за разработку алгоритмов, способных преобразовывать себя без помощи человека.

Проще говоря, это методы, повторяющие систему обучения человека по принципу «от простого к сложному». Например, как школьник, который учится читать: сначала он изучает алфавит, потом слоги, слова, фразы и уже в итоге – тексты.

Приблизительно по такому же принципу специалисты разрабатывают алгоритмы Machine learning и предоставляют им огромное количество данных. Алгоритмы рассматривают информацию и приходят к выводам, на основе которых модернизируется искусственный интеллект. Если алгоритму предоставить признаки нападения кибермошенников на банковскую платформу, то система, обучившись на данном примере, сможет в дальнейшем вычислять подобные действия самостоятельно.

Важно понимать, что алгоритмы сами по себе не могут анализировать более точную информацию, для этого существуют нейронные сети, о которых мы поговорим далее.

Глубокое обучение нейронных сетей

Искусственные нейронные сети – это математические модели, повторяющие структуру человеческого мозга. Они были созданы для того, чтобы искусственный интеллект мог анализировать образы, текст, речь человека и т.д.

Простые нейронные сети способны распознать несложные предметы, отличить одного от другого или посчитать, сколько объектов изображено на картине. Более сложные сети решают те задачи, с которыми раньше компьютеры справиться не могли.

Чтобы искусственный интеллект научился различать животных, ему необходимо предоставлять их размеченные изображения. Вероятность безошибочной идентификации становиться выше, если предоставлять как можно больше размеченных изображений.

Но, как выяснилось, этого оказалось недостаточно, чтобы система смогла анализировать видеоматериал и распознавать голоса. Для этого специалисты начали работать над более глубоким обучением нейронных сетей.

Deep learning

Глубокое обучение нейронных связей – это одна из разновидностей машинного обучения, новая ступень развития науки, где нейросети включают в себя различные составные элементы, которые коммуницируют между собой в расширенных границах. В этом случае искусственный интеллект может решать самые нестандартные задачи.

Функционал компьютерных игр, который мы рассматривали ранее, стал реален благодаря Deep learning. Подобные глубинные нейронные сети могут распознать сложные изображения в режиме реального времени, например, самолет в нестандартном ракурсе, на любом фоне и даже в замаскированном виде.

Данные, полученные системой, анализируются разными слоями нейронной сети одновременно. Каждый слой идентифицирует картинку со своего положения.

Существует три типа слоев нейросетей:

  • входной слой;
  • скрытый слой;
  • выходной слой.

Распознание изображения происходит в скрытом слое.

Глубокое обучение играет особую роль в анализе речи. Многослойная нейросеть способна справиться с подобной задачей: «Франция является моей родиной, я жил в Перу и Англии. Каким языком я владею свободно?» Нейронная сеть проанализирует данную фразу, сформирует список языков, которые, вероятно, знает автор, и в итоге определит, что правильный ответ – французский.

Deep learning стало реальностью после разработки производительных компьютерных систем, без которых невозможно распознавание и анализ видео.

Какие задачи способны решить машинное и глубокое обучение?

Обе дисциплины предназначены для решения разного типа задач. С точки зрения бизнес-процессов, Machine learning предназначено для:

  1. Автоматизации бизнеса. Машинное обучение сможет распознать пользователей, проанализировать и систематизировать данные о клиентах и обеспечить индивидуальный подход.
  2. Анализа данных, которые необходимо структурировать и применить для обучения алгоритмов.

Для применения Deep learning необходимы следующие условия:

  1. Большой массив информации, который еще не проанализирован и на его основе нельзя обучать алгоритмы.
  2. Необходимость решать задачи, с которыми не может справиться машинное обучение.

Из сказанного можно сделать вывод, что без искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения многие компьютерные функции были бы недоступны. Например, такие как распознавание речи и изображении и даже игры в шашки. Благодаря обработке большого объема информации и выявлению в ней связей и закономерностей машины способны выполнять задачи различной сложности.

Первоначальная информация всегда содержит ответы, необходимые профессионалам разных сфер деятельности. Главная задача – научиться находить решения при помощи новейших технологий.

Сегодня миром управляют информация и компьютерные технологии. А победителем является тот, кто имеет самый совершенный искусственный интеллект.

Желаем вам удачи в применении искусственного интеллекта в повседневной жизни и не забывайте про развитие собственного, ведь любую машину, в первую очередь, создаем мы – люди!


Источник: m.vk.com

Комментарии: