Застосування глибокого навчання в штучному інтелекті
Технологія глибокого навчання є одним з найбільш затребуваних ІТ-трендів, оскільки стоїть за багатьма інноваціями. Глибоке навчання вже застосовується в різних сферах життя і бізнесу: обслуговування клієнтів, маркетинг, операції, продажі і навіть державні справи. Давайте дізнаємось, які сфери застосування глибинного навчання в ШІ та їхній вплив на наше життя.
ІТ-ринок все більше рухається в бік так званого SaaS (програмне забезпечення як послуга). Сервіси, засновані на технологіях штучного інтелекту демонструють стрімке зростання. У 2022 році світовий ринок глибокого навчання досягнув вартості $12,67 млрд. Очікується, що він розшириться з $17,60 млрд у 2023 році до значних $188.58 млрд до 2030 року, демонструючи вражаючі середньорічні темпи зростання (CAGR) на рівні 40,3% протягом усього прогнозованого періоду. Які ж найнеймовірніші сфери застосування глибинного навчання? Давайте дізнаємось!
Що таке глибоке навчання
Глибоке навчання відіграє ключову роль у численних додатках і сервісах штучного інтелекту (ШІ), покращуючи інтелект і автоматизацію існуючих продуктів, керованих ШІ. Це сегмент штучного інтелекту, який досягає успіху у виконанні як аналітичних, так і фізичних завдань без втручання людини.
По суті, глибоке навчання - це складний аспект машинного навчання, що надає комп'ютерам здатність імітувати людські реакції. Будь то автономні транспортні засоби, пристрої гучного зв'язку з голосовим управлінням або розпізнавання голосу на телефонах, планшетах, телевізорах і смарт-годинниках, глибинне навчання слугує рушійною силою цих революційних інновацій.
У сфері глибокого навчання комп'ютери навчаються безпосередньо на основі вхідних даних, таких як зображення, текст або звук. Ці моделі постійно досягають виняткової точності, часто перевершуючи людські можливості. Моделі глибокого навчання покладаються на величезні масиви даних, що вимагає значних обчислювальних потужностей, і ефективно працюють завдяки використанню нейронних мереж з декількома шарами, що нагадують архітектуру людського мозку.
Глибоке навчання належить до сфери машинного навчання, яке, в свою чергу, є підмножиною штучного інтелекту.
5 цікавих застосувань глибинного навчання
1. Усунення мовного бар'єру
Додаток Google Перекладач тепер використовує технологію глибокого навчання для візуального перекладу. Як це працює? Додаток використовує глибоку нейронну мережу для розпізнавання тексту під час сканування зображення. Іншими словами, технологія Deep Learning дозволяє визначити, чи є на зображенні літери, а потім, коли літери ідентифіковані і слова розпізнані, додаток перекладає напис з картинки на вашу рідну мову:
Це нововведення значно полегшує життя туристам! Наприклад, легше зрозуміти, що за страви написані в меню. Все, що потрібно - просто відсканувати сторінку і отримати необхідну інформацію в режимі реального часу. Експерти Google стверджують, що додаток працює дуже швидко і не перевантажує оперативну пам'ять смартфона.
2. Супер пошук
Технологія Deep Learning дозволяє перейти від розпізнавання написів на фотографіях ще далі - до аналізу відео. Оксфордська група візуальної геометрії запустила сервіс, аснований на нейронних мережах, який дозволяє шукати актуальні новини BBC. Програма допомагає знайти потрібне відео за ключовим словом, яке з'являлося у сюжеті навіть багато років тому.
Приклад пошуку сюжету за словом "Hollywood"
3. Необмежені можливості для роботи з зображеннями
Система на основі Deep Learning надає масу можливостей для обробки зображень, з їх допомогою можна додавати ефекти (наприклад, зробити фотографії до картини в стилі відомих художників), підвищувати чіткість і т.д.
Цікавий топ додатків Deep Learning під назвою Let there be color! наприклад, допомагає надати кольору чорно-білим фото і навіть відео. Високоточна нейронна мережа обчислює всі нюанси зображення і розділяє фотографію на шари, щоб визначити глибину кольорів і переходів. В міру обробки фото система навчається і тепер може обробляти старі фотографії та навіть відео:
4. На крок ближче до спілкування з машинами
У 2016 році компанія Google випустила систему WaveNet, засновану на глибоких нейронних мережах, яка може конвертувати текст в аудіоформат. На відміну від голосових помічників, таких як Siri, WaveNet дозволяє створювати набагато реалістичніші голоси за допомогою семпліювання реальної людської мови та моделювання сигналів. Навчання WaveNet дозволило системі створити людський голос, близький до реальної людської мови і навіть приємну для слуху музику. Детальний процес навчання системи можна знайти тут.
5. Розпізнавання мови
За допомогою Deep Learning машини можуть не тільки говорити, але й розуміти, що ви говорите. Яскравий приклад - система LipNet, яка була розроблена з використанням нейромережевих технологій вченими Оксфордського університету. LipNet стала першою у світі системою, яка може розпізнавати мову з губ, причому не лише окремі слова, а й цілі речення. Для цього система обробляє відеопослідовність, розбиваючи її на безліч фрагментів і шарів. Результати вражають:
Технологія розпізнавання мови дає якісний поштовх для розвитку медичних технологій (наприклад, створення принципово нових слухових апаратів), а також систем захисту - зчитування мови по губах, переглядаючи відео з камер спостереження.
Це лише короткий перелік можливостей, які відкриває технологія Deep Learning. Ця інновація лежить в основі безпілотних автомобілів, робототехніки та аналітичних систем.
Дізнайтеся, що роблять дослідники, щоб усунути помилки ШІ в процесі глибокого навчання.
FAQs
Які основні сфери застосування глибокого навчання в АІ?
Сьогодні застосування глибокого навчання в штучному інтелекті розширює межі багатьох програмних рішень і навіть робототехніки. Говорячи про основні сфери застосування глибинного навчання, не можна не згадати віртуальних помічників у багатогранних сферах, обробку природної мови, розпізнавання образів, розфарбовування чорно-білих зображень, розваги, ігри, агрегацію новин, переклад і т. д. Виявлення шахрайства у фінансовій сфері, демографічні та електоральні прогнози в політиці, питання охорони здоров'я, прогнозування затримки розвитку дітей, самокеровані автомобілі - життєво важливі сфери, де застосовуються механізми ШІ та глибокого навчання.
Які виклики та недоліки глибинного навчання в додатках штучного інтелекту?
Якщо загальні сфери застосування глибокого навчання в штучному інтелекті більш-менш зрозумілі, то виклики та обмеження можуть бути незрозумілими, проте вони існують.Основною проблемою є потреба у великих обсягах даних та обчислювальних ресурсах. Оскільки нейронні мережі навчаються лише на основі спостережень, вони знають лише деталі, включені в навчальну інформацію. Більше параметрів знадобиться, якщо вам потрібні більш точні та потужні моделі. Це може вимагати більше даних, а також підвищених вимог до апаратного забезпечення. Нейронні мережі можуть надавати неправильні або оманливі результати, оскільки вони схильні до незначних збурень або модифікацій даних, не здатні працювати в багатозадачному режимі і не можуть адаптуватися до мінливих сценаріїв або різноманітних середовищ. Ще однією проблемою глибокого навчання є недостатня пояснюваність та інтерпретованість результатів і рішень.
Як глибинне навчання застосовується у сфері кібербезпеки та виявлення шкідливого програмного забезпечення?
Застосування глибинного навчання не обмежується вищезгаданими випадками. Добре навчені моделі глибинного навчання можуть ефективно виявляти шкідливе програмне забезпечення в цифровій сфері, класифікувати нові та раніше невідомі зразки, а також проводити їх глибокий аналіз.Нейронні мережі корисні для оцінки API та системних викликів, аналізу мережевого трафіку, виявлення відхилень від нормальної поведінки програмного забезпечення та виявлення потенційно шкідливих дій. Так, алгоритми глибокого навчання допомагають запобігти доступу зловмисників до систем, а також виявляти і боротися зі спамом та іншими формами соціальної інженерії.
Хочете створити проект з використанням новітніх технологій? Наша компанія має більш ніж 14-річний досвід розробки проектів для великого та середнього бізнесу. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити деталі співпраці! Ми з радістю створимо інноваційне рішення спеціально для вас!
