Глибоке навчання: що це таке?

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 концепції штучного інтелекту (ШІ), глибоке навчання лежить в основі різних інновацій: безпілотні автомобілі, розпізнавання голосу, зображення тощо. Згідно з даними Fortune, у першому кварталі 2016-го року стартапи, пов'язані з розробкою технологій на основі штучного інтелекту, отримали інвестиції в розмірі 7.5 мільйонів доларів США від інвесторів. Такий високий інтерес до технологій машинного і глибокого навчання насамперед пов'язаний з їхніми перевагами.

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.

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!