Глибоке навчання: що це таке?

Автор статті: Оксана
глубокое машинное обучение

Термін глибинне навчання, або глибоке навчання (Deep learning), викликає багато запитань у тих, хто ніколи з ним не стикався на практиці. Що це таке? Розглянемо загалом його базові принципи та які переваги можуть отримати компанії, які використовують цю технологію?

Як частина штучного інтелекту (ШІ), глибоке навчання стоїть за численними інноваціями: самокерованими автомобілями, розпізнаванням голосу та зображень тощо. Ця технологія охопила багато аспектів людського життя. У 2023 році світовий ринок глибокого навчання становив майже 70 мільярдів доларів США, а до 2033 року перевищить 1185 мільярдів доларів США. Вони прогнозують безпрецедентні середньорічні темпи зростання на рівні 32,57% у наступному десятилітті.

Такий величезний інтерес як до технологій машинного, так і до глибинного навчання ґрунтується на їхніх перевагах. Так що ж таке глибинне навчання? Давайте розберемося.

Для того, щоб зробити висновки, рішення глибокого навчання використовують ієрархічний підхід, що передбачає визначення найважливіших характеристик для порівняння.

Що таке глибоке машинне навчання?

Глибоке навчання - це набір алгоритмів машинного навчання, які моделюють абстракції високого рівня в даних із використанням архітектур, які складаються з декількох нелінійних перетворень. Що це означає?

Технологія глибокого навчання заснована на штучних нейронних мережах (ШНМ). Ці ШНМ отримують алгоритми навчання і постійно зростаючі обсяги даних для підвищення ефективності процесів навчання. Що більший обсяг даних, то ефективніший цей процес. Процес навчання називається "глибоким", тому що з часом нейронна мережа покриває все більшу кількість рівнів. Чим глибше ця мережа проникає, тим вища її продуктивність.

Як працює глибоке навчання

Процес глибокого машинного навчання складається з двох основних етапів: навчання та формування висновків. Фазу навчання слід розглядати як метод маркування великих обсягів даних і визначення їхніх відповідних характеристик. Система порівнює ці характеристики і запам'ятовує їх, щоб зробити правильні висновки, коли вона зіткнеться з подібними даними наступного разу.

Процес глибокого навчання включає такі етапи:

  1. ШНМ задають набір двійкових питань у виді так/ні.
  2. Вилучення числових значень з блоків даних.
  3. Класифікація даних у відповідності з отриманими відповідями.
  4. Маркування даних.

Під час фази формування висновків, система робить певні висновки, а потім маркує нові невивчені дані, використовуючи її попередні знання.

У чому різниця між глибоким навчанням і машинним навчанням?

Глибоке навчання нейронних мереж це тип традиційного машинного навчання. Класичне машинне навчання - це отримання нових знань з великого масиву даних, завантаженого в систему. Користувачі формують правила навчання машини та виправляють її помилки. Такий підхід усуває негативний ефект так званого перенавчання, яке часто проявляється у глибокому навчанні.

Відмінності між машинним навчанням (МН) та глибоким навчанням (ГН):

  • Мережі глибокого навчання потребують великих обсягів немаркованих даних, щоб зробити точні висновки, в той час як МН може використовувати невеликі обсяги даних, що надаються користувачами.
  • На відміну від МН, ГН потребує високопродуктивного обладнання.
  • МН вимагає, щоб усі функції були точно ідентифіковані користувачами, а ГН самостійно створює нові функції.
  • МН ділить завдання на невеликі частини, а потім об'єднує отримані результати в один висновок, а ГН вирішує завдання комплексно.
  • У порівнянні з МН, ГН вимагає значно більшого часу для навчання.
  • На відміну від від ГН, МН може забезпечити достатню прозорість для своїх рішень.

Концепція глибокого навчання передбачає, що машина сама створює свої функціональні можливості, доки це можливо.

Переваги глибокого навчання

У 2016 році компанія Grand View Research (GVR) оцінила глобальний ринок глибокого навчання в 272 мільйони доларів США. Його значна частина (20%) належала авіаційно-космічній та оборонній промисловості. З 2014 року ринок глибокого навчання демонструє безперервне зростання. В останньому звіті GVR говориться, що до  Наприкінці 2025 року цей ринок досягне 10,2 млрд доларів. Що ж призвело до настільки помітного зростання ринку? Відповідь лежить у наборі переваг, що надаються технологією глибокого навчання.

Створення нових функцій

Глибоке навчання здатне генерувати нові функції обмеженого набору функцій, розташованих у наборі навчальних даних. Тому алгоритми глибокого навчання можуть створювати нові завдання на вирішення поточних. Що це означає для фахівців у галузі обробки даних?

Оскільки глибинне навчання нейронних мереж може створювати функції без втручання людини, фахівці в цій галузі зможуть заощадити багато часу під час роботи з великими даними, спираючись на цю технологію. Це дозволяє їм використовувати складніші набори функцій у порівнянні з традиційним програмним забезпеченням для машинного навчання.

Розширений аналіз

Неконтрольовані людиною методи глибокого навчання дають змогу системі стати розумнішою самостійно і працювати з немаркованими даними, а машинне навчання працює тільки з маркованими даними. Здатність визначати найважливіші функції дає змогу глибокому навчанню ефективно надавати фахівцям точний і надійний результат аналізу.

Складнощі впровадження технології глибокого навчання

Глибоке навчання - це підхід, який моделює абстрактне мислення людини (або, принаймні, є спробою наблизитися до неї), а не використовує її. Однак ця технологія має деякі труднощі із її використанням.

Управління безперервними вхідними даними

Процес глибокого навчання ґрунтується на аналізі великих обсягів даних. Але потокові вхідні дані надають мало часу забезпечення ефективного процесу навчання. Ось чому фахівцям доводиться адаптувати свої алгоритми глибокого навчання, щоб нейронні мережі могли опрацьовувати великі обсяги безперервних вхідних даних.

Забезпечення прозорості висновків

Ще одна складність технології глибокого навчання полягає в тому, що вона не може надати причин та аргументів своїх висновків. На відміну від традиційного машинного навчання, ви не зможете перевірити алгоритм і дізнатися, чому ваша система вирішила, що, наприклад, на зображенні кішка, а не собака. Щоб виправити помилки в алгоритмах глибинного навчання, необхідно переглянути весь алгоритм.

Технологія, що вимагає ресурсів

Глибинне навчання – досить ресурсомістка технологія. Вона вимагає потужніших графічних процесорів, високопродуктивних відеокарт, великого обсягу пам'яті для навчання моделей тощо. буд. Крім того, цій технології потрібно більше часу для навчання в порівнянні з традиційним машинним навчанням.

Незважаючи на всі недоліки, покращені методи глибинного навчання відкривають нові можливості для ефективного аналізу великих обсягів неструктурованих даних. Компанії, які використовують глибоке навчання у своїх завданнях, зможуть отримати точніші результати аналітики без необхідності витрачати багато часу на навчання системи.

Давайте перевіримо найпоширеніші питання, які виникають в контексті глибокого навчання.

FAQ

Що таке глибоке навчання?

Глибинне навчання - це різновид ML (машинного навчання). Воно використовує так звані DNN, глибокі або багатошарові нейронні мережі, і імітує роботу людського мозку. Ці нейронні мережі навчаються приймати рішення на великих обсягах даних. Алгоритми глибинного навчання розпізнають і класифікують явища, виявляють закономірності та взаємозв'язки, оцінюють можливості, роблять оцінки, прогнози і, як наслідок, рішення. Але як працює глибинне навчання? Інформація надходить через вхідний шар. Потім вона транспортується до наступних шарів і там обробляється. Нарешті, на вихідному шарі робиться прогноз або видається результат. Фактично, в певній формі це і є основою більшості сучасних ШІ. Він керує різними додатками та сервісами, які підвищують рівень автоматизації. Реалізується через виконання аналітичних і фізичних завдань без втручання людини.

Що є прикладом глибокого навчання?

Глибинне навчання може вирішувати найрізноманітніші завдання. Воно розпізнає зображення та мову, обробляє природну мову тощо. Тому його широко використовують для цифрових асистентів, голосових пристроїв і пультів дистанційного керування. Воно допомагає виявляти шахрайські дії, самокеровані автомобілі та генеративний штучний інтелект. Обслуговування клієнтів та охорона здоров'я використовують глибинне навчання різними способами та інструментами: чат-боти, віртуальні асистенти, колл-центри тощо. Глибоке навчання допомагає у правоохоронній сфері. Алгоритми швидко і точно аналізують і навчаються на основі транзакційних даних (звукових і відеозаписів, документів, зображень) і виявляють небезпечні, шахрайські або злочинні дії. Предиктивна аналітика широко використовується у фінансових послугах. Її використовують для оцінки бізнес-ризиків, торгівлі акціями, виявлення шахрайства, управління інвестиційними або кредитними портфелями тощо.

Які існують три типи глибокого навчання?

Тепер, коли ми знаємо, що таке глибинне навчання, давайте розглянемо 3 його типи: контрольоване, неконтрольоване і навчання з підкріпленням. У першому випадку машина знаходиться під "наглядом", людина-оператор подає алгоритму дані, щоб допомогти йому вчитися. Під час неконтрольованого навчання машина сама намагається виявити менш очевидні закономірності в даних. Навчання з підкріпленням є найбільш близьким до навчання людини. Алгоритм навчається, взаємодіючи з навколишнім середовищем і отримуючи позитивну або негативну винагороду.

Наша компанія вже понад чотирнадцять років реалізує складні IT-проекти для середнього та великого бізнесу. Розкажіть нам про свою ідею на info@stfalcon.com. Ми з радістю створимо інноваційне рішення для вас!