Deep Learning

Як працює глибинне навчання?

Мережі глибокого навчання, також відомі як штучні нейронні мережі, використовують суміш вхідних даних, упереджень (виключення, пригадування, вибірка, асоціації) та ваг, щоб імітувати діяльність мозку. Ці різні елементи працюють разом, щоб точно класифікувати і розпізнавати об'єкти в даних.

Ми можемо використовувати нейронні мережі для виконання різноманітних завдань, таких як групування, класифікація та регресія. Ми можемо використовувати нейронні мережі для групування або сортування немаркованих даних на основі схожості між зразками. Або ж, у випадку класифікації, ми можемо навчити мережу на маркованому наборі даних, щоб класифікувати зразки в наборі даних.

Глибокі нейронні мережі складаються з численних рівнів взаємопов'язаних вузлів, кожен з яких покращує і уточнює прогноз або категоризацію. Поширення вперед означає просування обчислень через мережу.

Видимими шарами глибокої нейронної мережі є вхідний і вихідний шари. Модель глибокого навчання отримує дані для обробки у вхідному шарі. Аналогічно, вихідний шар - це місце, де виконується остаточне прогнозування.

Крім прямого розповсюдження, існує зворотне розповсюдження. Це техніка навчання моделі, яка використовує методи для обчислення помилок прогнозування, а потім змінює ваги та зміщення функції, рухаючись у зворотному напрямку через шари.

• Пряме і зворотне поширення працюють разом, щоб дозволити нейромережі робити висновки і виправляти будь-які помилки. З часом точність алгоритму покращується.

Методи глибокого навчання можуть бути надзвичайно складними, і для вирішення певних завдань або наборів даних використовуються різні типи нейронних мереж.

• Згорткові нейронні мережі (Convolutional neural networks) - широко використовуються для класифікації зображень. Ці типи нейронних мереж мають здатність розпізнавати характеристики та атрибути на зображенні. Таким чином, вони дозволяють вирішувати такі завдання, як виявлення об'єктів.
• RNN (Рекурентні нейронні мережі) - широко застосовуються в додатках природної мови, оскільки вони використовують послідовні або часові ряди даних.

Чому важливе глибоке навчання?

Додатки для глибокого навчання є частиною нашого повсякденного життя. Однак вони зазвичай настільки ефективно інтегровані в сервіси, що ми, як користувачі, навіть не помічаємо їхньої присутності. Нижче наведено кілька таких прикладів:

Фінансові установи зазвичай використовують штучний інтелект для алгоритмічної торгівлі акціями, аналізу бізнес-ризиків для схвалення кредитів, виявлення шахрайства та допомоги клієнтам в управлінні кредитним та інвестиційним портфелем.

З моменту оцифрування медичних даних і фотографій навички глибокого навчання значно покращили сферу охорони здоров'я. Фахівці з медичної візуалізації та радіологи можуть скористатися програмним забезпеченням для розпізнавання зображень, оскільки воно дозволяє їм вивчати та аналізувати більше зображень за менший час.

Алгоритми глибокого навчання можуть оцінювати та навчатися на основі даних про транзакції, щоб виявити потенційно шахрайські або незаконні тенденції.

Програми глибокого навчання можуть підвищити ефективність і результативність слідчого аналізу, дозволяючи правоохоронним органам аналізувати величезні обсяги даних швидше і правильніше.

Багато компаній використовують технології глибокого навчання у своїй електронній комерції. Чат-боти - це проста форма штучного інтелекту, яку можна знайти в різних додатках, компаніях і порталах обслуговування клієнтів. Традиційні чат-боти, які зазвичай зустрічаються в меню кол-центрів, використовують природну мову і навіть візуальне розпізнавання.

Яка різниця між машинним і глибоким навчанням?

Глибинне навчання відрізняється від традиційного машинного навчання типом даних, які воно використовує, і методами глибокого навчання, які воно застосовує.

Для створення прогнозів алгоритми машинного навчання використовують структуровані, марковані дані, тобто певні ознаки визначаються на основі вхідних даних моделі та групуються в таблиці.

Глибоке навчання оминає частину попередньої обробки даних, яку зазвичай передбачає машинне навчання. Ці алгоритми можуть поглинати та інтерпретувати неструктуровані дані, що зменшує потребу у втручанні людини.

З моделями машинного та глибокого навчання можливі різні типи навчання, такі як контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням. Завжди пам'ятайте, що моніторинг моделей ML має вирішальне значення. Контрольоване навчання використовує марковані набори даних для категоризації або прогнозування; це вимагає певного втручання людини для правильного маркування вхідних даних.

З іншого боку, неконтрольоване навчання не потребує маркованих наборів даних; натомість воно виявляє закономірності в даних і кластеризує їх відповідно до будь-яких диференціюючих критеріїв. Навчання з підкріпленням - це процес навчання, в якому модель покращує свою точність для виконання дії в певному середовищі на основі зворотного зв'язку, щоб максимізувати винагороду.