За глубоким познанием ныряем в сети

И банан от яблока отличит, и речь человеческую распознает, а порой и лучше нас с задачами справится. Чтобы компьютер смог всё это осилить, его нужно обучить и натренировать. А сделать это поможет один из лучших тренеров машинного обучения – deep learning.

Deep learning (глубокое обучение) – самый популярный тип машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей, которые самообучаются на большом наборе данных без подсказок. Чем сложнее устроена нейросеть и чем больше данных она обработает, тем эффективнее будет обучение. Многослойность нейронок тут как раз играет важную роль.

Нейрон – это своего рода мини-программа, которая умеет принимать данные, обрабатывать и передавать их дальше. Чтобы нейронная сеть могла анализировать больше одного признака (например, различать яблоко от банана не только по цвету), нужно больше нейронов.

Для более сложных задач (классификация объектов, распознавание речи, создание текстов) нужны и более сложные нейросети – многослойные, где у каждого слоя есть своё назначение:

– Входной слой принимает входные данные (изображения, строки, числа) и передаёт их в следующий слой для дальнейшей обработки

– Скрытые слои (их несколько) производят вычисления на основе входящих параметров. Каждый слой принимает выходные данные предыдущего слоя, преобразует их и передаёт следующему. Это позволяет сети находить больше взаимосвязей и извлекать всё более сложные признаки из входных данных

– Выходной слой принимает выходные данные из последнего скрытого слоя и генерит окончательные результаты

В глубоком обучении есть два базовых вида тренировок нейросеток: с учителем и без учителя. В первом случае сеть учится на примерах с известными правильными ответами, проводя вычисления и исправляя свои ошибки до тех пор, пока не приблизится к эталону (например, определение стоимости отеля). Во втором случае нейросеть анализирует входные данные и выявляет скрытые закономерности без примеров правильных ответов (например, рекомендации роликов на видеохостинге).

Если же хочется сделать что-то помощнее, приближенное к ChatGPT, то стандартными тренировками не обойтись, нужны современные подходы. Универсальных алгоритмов, обучающих нейросеть выполнять любые сложные задачи, пока не изобрели, но имеющихся вполне хватает:

– Свёрточные нейросети помогают с обработкой изображений, позволяют лучше распознавать объекты на них

– Рекуррентные нейронные сети хорошо подходят для последовательных данных, таких как текст или речь (генерация текста или анализ тональности отзывов)

– Генеративно-состязательные сети использует связь двух сеток: генератора и дискриминатора. Первый создаёт что-то новое (тексты, изображения), второй сравнивает эти данные с реальными

Алгоритмы deep learning проникли во многие сферы. Они в голосовых помощниках, на видеохостингах, в играх, беспилотных автомобилях и даже медицине. И это только малая часть того, где глубокое обучение нашло своё применение. Но вообще есть к чему стремится. Например, воссоздать распределяющую шляпу из Гарри Поттера. Вот это был бы уровень!

Источник: vk.com

Комментарии: