глубокое машинное обучение

Термин «глубинное обучение» или «глубокое обучение» вызывает много вопросов у тех, кто никогда с ним не сталкивался на практике. Что это такое? Каков его принцип работы и какие преимущества могут получить компании, использующие данную технологию?

Как часть концепции искусственного интеллекта (ИИ), глубокое обучение лежит в основе различных инноваций: беспилотные автомобили, распознавание голоса, изображения и т.д.. Согласно данным Fortune, в первом квартале 2016-го года стартапы, связанные с разработкой технологий на основе искусственного интеллекта, получили инвестиции в размере 7.5 миллионов долларов США от инвесторов. Такой высокий интерес к технологиям машинного и глубокого обучения прежде всего связан с их преимуществами.

Что такое глубокое машинное обучение?

Глубокое обучение — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют абстракции высокого уровня в данных с использованием архитектур, состоящих из нескольких нелинейных преобразований. Что это значит?

Технология глубокого обучения основана на искусственных нейронных сетях (ИНС). Эти ИНС получают алгоритмы обучения и постоянно растущие объемы данных для повышения эффективности процессов обучения. Чем больше объем данных, тем эффективнее этот процесс. Процесс обучения называется «глубоким», потому что со временем нейронная сеть покрывает все большее количество уровней. Чем глубже эта сеть проникает, тем выше ее производительность.

Как работает глубокое обучение

Процесс глубокого машинного обучения состоит из двух основных этапов: обучения и формирование выводов. Фазу обучения следует рассматривать как метод маркировки больших объемов данных и определение их соответствующих характеристик. Система сравнивает эти характеристики и запоминает их, чтобы сделать правильные выводы, когда она столкнется с подобными данными в следующий раз.

Процесс глубокого обучения включает следующие этапы:

  1. ИНС задают набор двоичных вопросов в виде да/нет.
  2. Извлечение числовых значений из блоков данных.
  3. Классификация данных в соответствии с полученными ответами.
  4. Маркирование данных.

Во время фазы формирования выводов, система делает определенные заключения, а затем маркирует новые неизученные данные, используя её предыдущие знания.

В чем разница между глубоким обучением и машинным обучением?

Глубокое обучение нейронных сетей — это тип традиционного машинного обучения. Классическое машинное обучение — это извлечение новых знаний из большого массива данных, загруженного в систему. Пользователи формируют правила обучения машины и исправляют её ошибки. Такой подход устраняет негативный эффект так называемого переобучения, которое часто проявляется в глубоком обучении.

Различия между машинным обучением (МО) и глубоким обучением (ГО):

  • Сети глубокого обучения нуждаются в больших объемах немаркированных данных, чтобы сделать точные выводы, в то время как МО может использовать небольшие объемы данных, предоставляемые пользователями.
  • В отличие от МО, ГО нуждается в высокопроизводительном оборудовании.
  • МО требует, чтобы все функции были точно идентифицированы пользователями, а ГО самостоятельно создает новые функции.
  • МО делит задачи на небольшие части, а затем объединяет полученные результаты в один вывод, а ГО решает задачу комплексно.
  • По сравнению с МО, ГО требует гораздо большего времени для обучения.
  • В отличие от ГО, МО может обеспечить достаточную прозрачность для своих решений.

Концепция глубокого обучения подразумевает, что машина сама создает свои функциональные возможности, до тех пор пока это возможно.

Преимущества глубокого обучения

В 2016 году компания Grand View Research (GVR) оценила глобальный рынок глубокого обучения в 272 миллиона долларов США. Его значительная часть (20%) принадлежала авиационно-космической и оборонной промышленности. С 2014 года рынок глубокого обучения демонстрирует непрерывный рост. В последнем отчете GVR говорится, что к концу 2025 года этот рынок достигнет 10,2 млрд долларов. Что же привело к столь заметному росту рынка? Ответ лежит в наборе преимуществ, предоставляемых технологией глубокого обучения.

Создание новых функций

Глубокое обучение способно генерировать новые функции из ограниченного набора функций, расположенных в наборе учебных данных. Поэтому алгоритмы глубокого обучения могут создавать новые задачи для решения текущих. Что это значит для специалистов в области обработки данных?

Поскольку глубинное обучение нейронных сетей может создавать функции без вмешательства человека, специалисты в данной области смогут сэкономить много времени при работе с большими данными, опираясь на эту технологию. Это позволяет им использовать более сложные наборы функций по сравнению с традиционным программным обеспечением для машинного обучения.

Расширенный анализ

Неконтролируемые человеком методы глубокого обучения позволяют системе стать умнее самостоятельно и работать с немаркированными данными, а машинное обучение работает только с маркированными данными. Способность определять наиболее важные функции позволяет глубокому обучению эффективно предоставлять специалистам точный и надежный результат анализа.

Сложности внедрения технологии глубокого обучения

Глубокое обучение — это подход, который моделирует абстрактное мышление человека (или, по крайней мере, представляет собой попытку приблизиться к нему), а не использует его. Однако эта технология имеет некоторые трудности с её использованием.

Управление непрерывными входными данными

Процесс глубокого обучения основан на анализе больших объемов данных. Но потоковые входные данные предоставляют мало времени для обеспечения эффективного процесса обучения. Вот почему специалистам приходится адаптировать свои алгоритмы глубокого обучения, чтобы нейронные сети могли обрабатывать большие объемы непрерывных входных данных.

Обеспечение прозрачности выводов

Еще одна сложность технологии глубокого обучения заключается в том, что она не может предоставить причины и аргументы своих заключений. В отличие от традиционного машинного обучения, вы не сможете проверить алгоритм и узнать, почему ваша система решила, что, например, на картинке изображена кошка, а не собака. Чтобы исправить ошибки в алгоритмах глубинного обучения, нужно пересмотреть весь алгоритм.

Необходимость высокопроизводительного железа

Глубинное обучение — достаточно ресурсоемкая технология. Она требует более мощных графических процессоров, высокопроизводительных видеокарт, большого объема памяти для обучения моделей и т. д. Кроме того, этой технологии требуется больше времени для обучения по сравнению с традиционным машинным обучением.

Несмотря на все недостатки, улучшенные методы глубинного обучения открывают новые возможности для эффективного анализа больших объемов неструктурированных данных. Компании, использующие глубокое обучение в своих задачах, смогут получить более точные результаты аналитики без необходимости тратить много времени на обучение системы.

Наша компания уже более семи лет реализует сложные IT-проекты для среднего и крупного бизнеса. Расскажите нам о своей идее на info@stfalcon.com. Мы с радостью создадим инновационное решение для вас!

Похожие статьи

Вернуться к списку записей К списку записей