Co to jest głębokie uczenie się?

Co to jest głębokie uczenie się?

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego (ML), który wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe, zwane głębokimi sieciami neuronowymi (DNN). Sieci te składają się z wielu połączonych ze sobą jednostek zwanych neuronami lub węzłami, które działają jako detektory cech. Każda sieć neuronowa ma warstwę wejściową do odbierania danych, warstwę wyjściową do generowania prognoz oraz wiele warstw ukrytych do przetwarzania danych i wydobywania znaczących wzorców.

Na przykład wczesne warstwy mogą wykrywać proste elementy, takie jak krawędzie i rogi w sieci rozpoznawania obrazu, podczas gdy głębsze warstwy mogą rozpoznawać bardziej złożone struktury, takie jak twarze lub obiekty. W sieci przetwarzania języka wczesne warstwy mogą identyfikować podstawowe elementy, takie jak pojedyncze litery lub dźwięki, podczas gdy głębsze warstwy mogą rozumieć gramatykę, kontekst, a nawet uczucia wyrażone w zdaniach.

Podczas gdy wczesne sieci neuronowe miały tylko kilka warstw ukrytych, głębokie sieci neuronowe mają ich wiele – czasem ponad sto. Dodanie wielu warstw ukrytych sprawia, że ​​sieć jest bardziej elastyczna i lepiej uczy się złożonych wzorców, które wykraczają poza dane szkoleniowe. W rezultacie większość nowoczesnych sieci neuronowych to głębokie sieci neuronowe.

Głębokie uczenie się a uczenie maszynowe

Uczenie głębokie i uczenie maszynowe są często wymieniane razem, ale istnieją między nimi istotne różnice. Mówiąc najprościej, głębokie uczenie się to rodzaj uczenia maszynowego. Modele uczenia maszynowego to forma sztucznej inteligencji (AI), która uczy się wzorców danych w celu tworzenia prognoz.

Modele uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa, lasy losowe, k-najbliższych sąsiadów i maszyny wektorów nośnych, są dość proste i opierają się na funkcjach zdefiniowanych przez człowieka. Na przykład ludzie udostępniają takie funkcje, jak powierzchnia, liczba sypialni i charakterystyka sąsiedztwa, aby przewidzieć ceny domów. Modele uczenia maszynowego dostrajają znaczenie tych funkcji w celu tworzenia prognoz, ale ich dokładność zależy od jakości zapewnianych funkcji.

Z drugiej strony modele głębokiego uczenia się nie wymagają predefiniowanych funkcji. Uczą się funkcji samodzielnie podczas szkolenia, zaczynając od losowych wartości i doskonaląc się w miarę upływu czasu. Pozwala im to znaleźć ważne wzorce, które ludzie mogą przeoczyć, co prowadzi do lepszych przewidywań. Mogą także obsługiwać znacznie więcej funkcji niż prostsze modele uczenia maszynowego i generalnie znacznie lepiej radzą sobie z nieprzetworzonymi danymi, takimi jak obrazy i tekst.

Chociaż modele głębokiego uczenia się są solidne, prostsze modele mogą czasami być lepsze. Głębokie uczenie się wymaga dużych zbiorów danych, a ich wewnętrzne działanie może być trudne do zrozumienia. Prostsze modele uczenia maszynowego mogą być bardziej odpowiednie, gdy masz mniej danych lub musisz wyjaśnić, w jaki sposób model dokonuje prognoz.

Jak działa głębokie uczenie się

Głębokie uczenie się wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do przetwarzania i analizowania danych na wielu warstwach, tworząc zaawansowane prognozy.

1 Warstwa wejściowa

Proces rozpoczyna się w warstwie wejściowej, gdzie neurony wykrywają podstawowe informacje. Na przykład w modelu językowym neurony mogą rozpoznawać pojedyncze litery, takie jakolubt.

2 Ukryte warstwy

Następnie w grę wchodzą ukryte warstwy. Neurony aktywowane w warstwie wejściowej stymulują neurony w pierwszej warstwie ukrytej, która wykrywa bardziej złożone cechy, takie jak kombinacje liter np.na. Sieć identyfikuje coraz bardziej abstrakcyjne cechy w miarę przemieszczania się sygnału przez dodatkowe ukryte warstwy. Wagi połączeń między neuronami określają siłę tych aktywacji.

3 Wykrywanie cech abstrakcyjnych

Sieć wykrywa bardziej abstrakcyjne cechy w głębiej ukrytych warstwach. Ta funkcja umożliwia głębokim sieciom neuronowym obsługę wyrafinowanych zadań wymagających abstrakcyjnego rozumowania, takich jak komponowanie tekstu lub rozpoznawanie obiektów na obrazach.

4 Warstwa wyjściowa

Na koniec sieć generuje prognozę w warstwie wyjściowej. Każdy neuron w tej warstwie reprezentuje możliwy wynik. Na przykład, kończąc zdanie „dawno temu ___”, jeden neuron może reprezentowaćczas, innysen, a trzecimaterac. Sieć szacuje prawdopodobieństwo każdego wyniku i wybiera najbardziej prawdopodobny. Niektóre sieci, zwłaszcza modele językowe, wprowadzają zmienność, wybierając w większości przypadków najbardziej prawdopodobną odpowiedź, zapewniając różnorodne i naturalne wyniki.

Głębokie sieci neuronowe uczą się złożonych wzorców i funkcji, przetwarzając dane wejściowe na wielu warstwach, co czyni je potężnymi narzędziami do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Rodzaje sieci głębokiego uczenia się

Uczenie głębokie obejmuje różne typy sieci neuronowych, z których każdy jest zaprojektowany do wykonywania określonych zadań. Zrozumienie tych różnych architektur ma kluczowe znaczenie dla skutecznego wykorzystania ich możliwości.

Sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym (FNN)

Sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym, czyli „waniliowe” sieci neuronowe, przetwarzają informacje w jednym kierunku: od wejścia do wyjścia. Idealnie nadają się do prostych zadań przewidywania, takich jak wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi lub wstępne zatwierdzanie pożyczek. Uczenie odbywa się poprzez propagację wsteczną, dostosowując model na podstawie błędów predykcji.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)

Rekurencyjne sieci neuronowe nadają się do zadań wymagających dynamicznych aktualizacji, takich jak tłumaczenie językowe. Wykorzystują propagację wsteczną w czasie (BPTT) do uwzględnienia sekwencji danych wejściowych, dzięki czemu są skuteczne w zrozumieniu kontekstu i relacji w danych sekwencyjnych.

Pamięć długoterminowa (LSTM)

Sieci pamięci krótkotrwałej działają lepiej na sieciach neuronowych rekurencyjnych, selektywnie zapominając nieistotne informacje, zachowując jednocześnie ważne szczegóły, co czyni je praktycznymi w przypadku zadań wymagających długotrwałego zachowania kontekstu. Długoterminowe sieci pamięci zwiększają możliwości Tłumacza Google, ale w przypadku dużych zbiorów danych mogą działać wolno ze względu na ich liniowe przetwarzanie.

Splotowe sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe przodują w rozpoznawaniu obrazów, skanując obrazy pod kątem cech wizualnych, takich jak krawędzie i kształty. Zachowują informacje przestrzenne i potrafią rozpoznawać obiekty niezależnie od ich położenia na obrazie, co czyni je najnowocześniejszymi w wielu zastosowaniach opartych na obrazach.

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)

Generacyjne sieci przeciwstawne składają się z generatora i konkurującego dyskryminatora. Generator tworzy fałszywe dane, a dyskryminator próbuje zidentyfikować je jako fałszywe. Obie sieci poprawiają się dzięki propagacji wstecznej. Generacyjne sieci przeciwstawne doskonale nadają się do generowania realistycznych danych i są przydatne w rozpoznawaniu obrazów.

Transformatory i uwaga

Transformatory stanowią przełom w głębokim uczeniu się, zwłaszcza w przetwarzaniu języka naturalnego. Wykorzystują mechanizmy uwagi, aby ocenić znaczenie różnych elementów wejściowych. W przeciwieństwie do poprzednich modeli, transformatory przetwarzają dane równolegle, umożliwiając wydajną obsługę dużych zbiorów danych. Samouważność pozwala transformatorom uwzględnić relacje między wszystkimi elementami danych wejściowych, co czyni je bardzo skutecznymi w zadaniach takich jak generowanie tekstu i tłumaczenie.

Zastosowania głębokiego uczenia się

Modele głębokiego uczenia się zostały zastosowane do wielu rzeczywistych problemów, w tym takich, które kiedyś wydawały się niemożliwe do rozwiązania przez maszynę.

Pojazdy autonomiczne

Pojazdy autonomiczne wykorzystują modele głębokiego uczenia się do rozpoznawania sygnałów i znaków drogowych, pobliskich samochodów i pieszych. Pojazdy te wykorzystują fuzję czujników, łącząc dane z lidaru, radaru i kamer, aby stworzyć kompleksowy obraz środowiska. Algorytmy głębokiego uczenia się przetwarzają te dane w czasie rzeczywistym, aby podejmować decyzje dotyczące jazdy. Na przykład system Autopilot Tesli wykorzystuje sieci neuronowe do interpretacji otoczenia i odpowiedniej nawigacji, zwiększając bezpieczeństwo i wydajność.

Duże modele językowe (LLM) i chatboty

Modele głębokiego uczenia się stanowią podstawę chatbotów przypominających ludzi, takich jak ChatGPT i Gemini, a także narzędzi do pisania kodu, takich jak Copilot. Duże modele językowe są szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, co pozwala im zrozumieć i wygenerować bardzo dokładny język ludzki. Modele te mogą prowadzić spójne rozmowy, odpowiadać na pytania, pisać eseje, a nawet pomagać w programowaniu, generując fragmenty kodu w oparciu o opisy w języku naturalnym. Na przykład GPT-4 OpenAI może pisać kod, tworzyć e-maile i dostarczać szczegółowych wyjaśnień na różne tematy.

Pomoc w pisaniu

Narzędzia do pisania wykorzystują modele głębokiego uczenia się, aby pomóc Ci lepiej pisać. Narzędzia te analizują całe zdania i akapity, aby zapewnić sugestie dotyczące gramatyki, interpunkcji, stylu i przejrzystości. Gramatyka wykorzystuje na przykład zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego, aby zrozumieć kontekst Twojego tekstu i oferować spersonalizowane rekomendacje. Potrafi wykryć ton, zasugerować synonimy, a nawet pomóc w uporządkowaniu tekstu w celu poprawy czytelności i zaangażowania.

Generowanie obrazu

Modele głębokiego uczenia się, takie jak DALL-E, poczyniły ostatnio postępy w generowaniu nowatorskich obrazów na podstawie podpowiedzi tekstowych lub przeprowadzaniu transferów stylów w celu utworzenia nowej wersji istniejącego obrazu przy użyciu stylu z trzeciego obrazu. Możesz na przykład zrobić zdjęcie profilowe w stylu„Gwiaździstej nocy”Vincenta van Gogha (1889), wprowadzając swoje zdjęcie i odniesienie do obrazu. Modele te wykorzystują kombinację splotowych sieci neuronowych i generatywnych sieci kontradyktoryjnych w celu tworzenia wysoce realistycznych i kreatywnych obrazów.

Systemy rekomendacji

W jaki sposób Twoja aplikacja muzyczna pomaga Ci odkrywać nowych artystów? Modele głębokiego uczenia wykorzystują Twoją historię słuchania, aby poznać wzorce w Twoich preferencjach, a następnie przewidzieć nowe utwory podobne do tych, które Ci się podobają. Te systemy rekomendacji analizują ogromne ilości danych użytkowników, w tym nawyki słuchania, wprowadzone zapytania i interakcje użytkowników, takie jak polubienia i pominięcia. Usługi takie jak Spotify i Netflix wykorzystują te modele do dostarczania spersonalizowanych treści, dzięki czemu doświadczenia użytkownika są bardziej wciągające i dostosowane do indywidualnych gustów.

Diagnoza medyczna

Niektóre modele przetwarzania języka mogą analizować informacje z dokumentacji pacjenta — takie jak wyniki badań, odpowiedzi z ankiet, notatki z wizyt lekarskich i wywiad lekarski — i ujawniać możliwe przyczyny objawów pacjentów. Na przykład rozwiązanie IBM Watson Health wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego w celu wyodrębnienia odpowiednich informacji z nieustrukturyzowanej dokumentacji medycznej. Podobnie modele rozpoznawania obrazu mogą odczytywać raporty radiologiczne, aby pomóc radiologom w wykryciu nieprawidłowych wyników. Modele głębokiego uczenia się służą do identyfikowania wzorców na obrazach medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie i rezonans magnetyczny, pomagając we wczesnym wykrywaniu schorzeń takich jak nowotwory i zaburzenia neurologiczne.

Wyzwania i ograniczenia głębokiego uczenia się

Pomimo swojej mocy modele głębokiego uczenia się są elastyczne i wiążą się z realnymi kosztami. Oto kilka wyzwań związanych z wykorzystaniem głębokiego uczenia się:

• Wymagania dotyczące danych: Modele głębokiego uczenia się wymagajądużej ilościdanych, aby je dobrze wytrenować. Na przykład model GPT-3 OpenAI został przeszkolony na pięciu zbiorach danych, z których najmniejszy zawierał wszystkie artykuły z Wikipedii.
• Koszty obliczeniowe: Szkolenie i uruchamianie modeli głębokiego uczenia się wymaga dużej mocy obliczeniowej, jest energochłonne i kosztowne.
• Błąd: modele wyszkolone na podstawie stronniczych danych odziedziczą i uwzględnią to obciążenie w swoich odpowiedziach. Na przykład uczenie modelu rozpoznawania obrazów na 90% obrazów psów i 10% obrazów kotów nie przygotuje dobrze modelu, jeśli 50% obrazów świata rzeczywistego przedstawia koty.
• Interpretowalność: „Ukryte warstwy”, które składają się na większość modelu głębokiego uczenia się, zostały trafnie nazwane, ponieważ ustalenie, co robią, aby dokonać przewidywań, może być trudne. W niektórych przypadkach może to być w porządku. W innych przypadkach istotne jest, aby wiedzieć, co uwzględniono w prognozie. Na przykład zrozumienie, w jaki sposób model przewidywał wyniki pacjentów w odpowiedzi na nowe leczenie, jest konieczne z naukowego i medycznego punktu widzenia.
• Fałszywe obrazy i dezinformacja: generatywne, kontradyktoryjne sieci, takie jak DeepDream, mogą generować fałszywe, ale przekonujące obrazy. W niepowołanych rękach mogą one zostać wykorzystane do rozpowszechniania dezinformacji. Podobnie chatboty takie jak ChatGPT mogą „halucynować” nieprawidłowe informacje i zawsze powinny być sprawdzane pod kątem faktów.

Przyszłość głębokiego uczenia się

Chociaż trudno przewidzieć, co przyszłość przyniesie głębokiemu uczeniu się, oto kilka obszarów aktywnego rozwoju:

• Duże modele językowe stale się udoskonalają: organizacje takie jak OpenAI w dalszym ciągu opierają się na sukcesach z przeszłości i należy się spodziewać, że odpowiedzi ich modeli będą coraz lepsze i dokładniejsze.
• Uczenie się multimodalne: niektóre najnowocześniejsze modele głębokiego uczenia się są szkolone multimodalnie w celu uogólniania różnych typów informacji; na przykład model wyszkolony na tekście może przewidzieć informacje o mowie lub obrazach.
• Interpretowalność: chociaż modele głębokiego uczenia się pozostają stosunkowo nieprzejrzyste, w przyszłości możemy zobaczyć więcej narzędzi, które ułatwią zrozumienie, w jaki sposób dochodzą do swoich przewidywań.

Wniosek

Głębokie uczenie się to potężne narzędzie, które może rozwiązać wiele problemów, przed którymi stoimy dzisiaj, niezależnie od tego, czy chodzi o wykrywanie niedźwiedzia na kamerze dzikiej przyrody, odkrywanie nowych metod leczenia chorób, czy też wyraźniejsze pisanie.