Ce este Deep Learning?

Ce este învățarea profundă?

Învățarea profundă este un subset al învățării automate (ML) care utilizează rețele neuronale cu multe straturi, cunoscute sub numele de rețele neuronale profunde (DNN). Aceste rețele constau din numeroase unități interconectate numite neuroni sau noduri care acționează ca detectoare de caracteristici. Fiecare rețea neuronală are un strat de intrare pentru a primi date, un strat de ieșire pentru a genera predicții și mai multe straturi ascunse pentru a procesa datele și a extrage modele semnificative.

De exemplu, straturile timpurii pot detecta caracteristici simple, cum ar fi marginile și colțurile într-o rețea de recunoaștere a imaginii, în timp ce straturile mai profunde pot recunoaște structuri mai complexe, cum ar fi fețele sau obiectele. Într-o rețea de procesare a limbajului, straturile timpurii ar putea identifica elemente de bază, cum ar fi literele sau sunete individuale, în timp ce straturile mai profunde ar putea înțelege gramatica, contextul sau chiar sentimentele exprimate în propoziții.

În timp ce rețelele neuronale timpurii aveau doar câteva straturi ascunse, rețelele neuronale profunde au multe – uneori peste o sută. Adăugarea mai multor straturi ascunse face rețeaua mai flexibilă și mai bună la învățarea tiparelor complexe care se generalizează dincolo de datele de antrenament. Ca rezultat, majoritatea rețelelor neuronale moderne sunt rețele neuronale profunde.

Învățare profundă vs. învățare automată

Învățarea profundă și învățarea automată sunt adesea menționate împreună, dar au diferențe esențiale. Mai simplu spus, învățarea profundă este un tip de învățare automată. Modelele de învățare automată sunt o formă de inteligență artificială (AI) care învață modele în date pentru a face predicții.

Modelele de învățare automată, cum ar fi regresia liniară, pădurile aleatoare, vecinii cei mai apropiați k și mașinile vectoriale de suport sunt destul de simple și se bazează pe caracteristici definite de om. De exemplu, oamenii oferă caracteristici precum metru pătrat, numărul de dormitoare și caracteristicile cartierului pentru a prezice prețurile caselor. Modelele de învățare automată ajustează importanța acestor caracteristici pentru a face predicții, dar acuratețea lor depinde de calitatea caracteristicilor oferite.

Modelele de învățare profundă, pe de altă parte, nu au nevoie de caracteristici predefinite. Ei învață funcții în mod independent în timpul antrenamentului, începând cu valori aleatorii și îmbunătățindu-se în timp. Acest lucru le permite să găsească modele importante pe care oamenii le-ar putea rata, ceea ce duce la predicții mai bune. De asemenea, pot gestiona mult mai multe funcții decât modelele mai simple de învățare automată și sunt, în general, mult mai buni la manipularea datelor brute, cum ar fi imaginile și textul.

Deși modelele de învățare profundă sunt robuste, modelele mai simple pot fi uneori mai bune. Învățarea profundă are nevoie de seturi mari de date, iar funcționarea lor interioară poate fi greu de înțeles. Modelele de învățare automată mai simple pot fi mai potrivite atunci când aveți mai puține date sau trebuie să explicați modul în care modelul își face predicțiile.

Cum funcționează învățarea profundă

Învățarea profundă folosește rețele neuronale profunde pentru a procesa și analiza date prin mai multe straturi, producând predicții sofisticate.

1 strat de intrare

Procesul începe la nivelul de intrare, unde neuronii detectează informațiile de bază. De exemplu, într-un model de limbaj, neuronii ar putea recunoaște litere individuale precumosaut.

2 straturi ascunse

În continuare, intră în joc straturile ascunse. Neuronii activați în stratul de intrare stimulează neuronii din primul strat ascuns, care detectează caracteristici mai complexe, cum ar fi combinații de litere precumpe. Rețeaua identifică caracteristici din ce în ce mai abstracte pe măsură ce semnalul trece prin straturi ascunse suplimentare. Greutățile conexiunilor dintre neuroni determină puterea acestor activări.

3 Detectarea caracteristicilor abstracte

Rețeaua detectează caracteristici mai abstracte în straturi mai profunde ascunse. Această capacitate permite rețelelor neuronale profunde să gestioneze sarcini sofisticate care necesită raționament abstract, cum ar fi compunerea textului sau recunoașterea obiectelor din imagini.

4 Strat de ieșire

În cele din urmă, rețeaua generează o predicție în stratul de ieșire. Fiecare neuron din acest strat reprezintă un rezultat posibil. De exemplu, completând expresia „a fost ___,” un neuron ar putea reprezentatimpul, un altvisși o a treiasaltea. Rețeaua estimează probabilitatea fiecărui rezultat și îl selectează pe cel mai probabil. Unele rețele, în special modelele lingvistice, introduc variabilitate prin alegerea celui mai probabil răspuns de cele mai multe ori, asigurând rezultate diverse și naturale.

Rețelele neuronale profunde învață modele și caracteristici complexe prin procesarea intrărilor prin mai multe straturi, făcându-le instrumente puternice pentru sarcini precum recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural (NLP).

Tipuri de rețele de învățare profundă

Învățarea profundă cuprinde diferite tipuri de rețele neuronale, fiecare concepută pentru a gestiona sarcini specifice. Înțelegerea acestor arhitecturi diferite este crucială pentru a le valorifica eficient capacitățile.

Rețele neuronale feedforward (FNN)

Rețelele neuronale feedforward, sau rețelele neuronale „vanila”, procesează informații într-o singură direcție: de la intrare la ieșire. Sunt ideale pentru sarcini simple de predicție, cum ar fi detectarea fraudelor cu cardul de credit sau preaprobarea împrumuturilor. Antrenamentul are loc prin backpropagation, ajustând modelul pe baza erorilor de predicție.

Rețele neuronale recurente (RNN)

Rețelele neuronale recurente sunt potrivite pentru sarcini care necesită actualizări dinamice, cum ar fi traducerea limbii. Ei folosesc backpropagation through time (BPTT) pentru a ține cont de secvențele de intrări, făcându-le eficiente pentru înțelegerea contextului și a relațiilor în datele secvențiale.

Memoria pe termen lung (LSTM)

Rețelele de memorie pe termen lung îmbunătățesc rețelele neuronale recurente uitând selectiv informațiile irelevante, păstrând în același timp detaliile importante, făcându-le practice pentru sarcini care necesită păstrarea contextului pe termen lung. Rețelele de memorie pe termen scurt au îmbunătățit capacitățile Google Translate, dar pot fi lente cu seturi mari de date datorită procesării lor liniare.

Rețele neuronale convoluționale (CNN)

Rețelele neuronale convoluționale excelează în recunoașterea imaginilor prin scanarea imaginilor pentru caracteristici vizuale precum margini și forme. Acestea păstrează informațiile spațiale și pot recunoaște obiecte indiferent de poziția lor în imagine, ceea ce le face de ultimă generație pentru multe aplicații bazate pe imagini.

Rețele adverse generative (GAN)

Rețelele adversare generative constau dintr-un generator și un discriminator care concurează. Generatorul creează date false, iar discriminatorul încearcă să le identifice ca fiind false. Ambele rețele se îmbunătățesc prin backpropagation. Rețelele adverse generative sunt excelente pentru generarea de date realiste și sunt utile în recunoașterea imaginilor.

Transformatoare și atenție

Transformers reprezintă o descoperire în învățarea profundă, în special pentru procesarea limbajului natural. Ei folosesc mecanisme de atenție pentru a cântări importanța diferitelor elemente de intrare. Spre deosebire de modelele anterioare, transformatoarele procesează datele în paralel, permițând manipularea eficientă a seturilor mari de date. Autoatenția permite transformatorilor să ia în considerare relațiile dintre toate elementele dintr-o intrare, făcându-le extrem de eficiente pentru sarcini precum generarea și traducerea de text.

Aplicații ale învățării profunde

Modelele de învățare profundă au fost aplicate pentru multe probleme din lumea reală, inclusiv pentru cele care odată păreau imposibil de rezolvat de către o mașină.

Vehicule autonome

Vehiculele autonome se bazează pe modele de învățare profundă pentru a recunoaște semnalele și semnele de circulație, mașinile din apropiere și pietonii. Aceste vehicule folosesc fuziunea senzorilor, combinând date de la lidar, radar și camere pentru a crea o vedere cuprinzătoare a mediului. Algoritmii de învățare profundă procesează aceste date în timp real pentru a lua decizii de conducere. De exemplu, sistemul Autopilot Tesla folosește rețele neuronale pentru a interpreta împrejurimile și a naviga în consecință, sporind siguranța și eficiența.

Modele lingvistice mari (LLM) și chatbot

Modelele de învățare profundă se află în centrul chatbot-urilor asemănătoare oamenilor precum ChatGPT și Gemini, precum și instrumente de scriere a codurilor precum Copilot. Modelele de limbă mari sunt instruite pe cantități mari de date text, permițându-le să înțeleagă și să genereze un limbaj uman extrem de precis. Aceste modele se pot angaja în conversații coerente, pot răspunde la întrebări, pot scrie eseuri și chiar pot ajuta la programare prin generarea de fragmente de cod bazate pe descrieri în limbaj natural. De exemplu, GPT-4 de la OpenAI poate scrie cod, scrie e-mailuri și poate oferi explicații detaliate pe diverse subiecte.

Asistență la scriere

Instrumentele de scriere folosesc modele de învățare profundă pentru a vă ajuta să scrieți mai bine. Aceste instrumente analizează propoziții și paragrafe întregi pentru a oferi sugestii pentru gramatică, punctuație, stil și claritate. Grammarly, de exemplu, folosește tehnici avansate de procesare a limbajului natural pentru a înțelege contextul scrierii tale și pentru a oferi recomandări personalizate. Poate detecta tonul, poate sugera sinonime și chiar ajuta la structurarea scrisului pentru a îmbunătăți lizibilitatea și implicarea.

Generarea imaginii

Modelele de învățare profundă, cum ar fi DALL-E, au făcut recent pași în generarea de imagini noi bazate pe o solicitare de text sau efectuarea de transferuri de stil pentru a crea o nouă versiune a unei imagini existente folosind stilul dintr-o a treia imagine. De exemplu, puteți face o fotografie de profil în stilul lui Vincent van GoghNoaptea înstelată(1889) introducând o fotografie a dvs. și o referință la pictură. Aceste modele folosesc o combinație de rețele neuronale convoluționale și rețele adverse generative pentru a produce imagini extrem de realiste și creative.

Sisteme de recomandare

Cum te ajută aplicația ta de muzică să descoperi artiști noi? Modelele de învățare profundă folosesc istoricul de ascultare anterioară pentru a învăța tiparele din preferințele dvs. și apoi pentru a prezice melodii noi similare cu cele care v-au plăcut. Aceste sisteme de recomandare analizează cantități mari de date despre utilizatori, inclusiv obiceiuri de ascultare, interogări de căutare și interacțiuni ale utilizatorilor, cum ar fi aprecierile și ignorarea. Servicii precum Spotify și Netflix folosesc aceste modele pentru a oferi conținut personalizat, făcând experiența utilizatorului mai captivantă și adaptată gusturilor individuale.

Diagnostic medical

Unele modele de procesare a limbajului pot analiza informațiile din înregistrările pacienților - cum ar fi rezultatele testelor, răspunsurile la sondaj, notele de la vizitele la medic și istoricul medical - și evidențiază posibilele cauze ale simptomelor pacienților. De exemplu, Watson Health de la IBM utilizează procesarea limbajului natural pentru a extrage informații relevante din dosarele medicale nestructurate. În mod similar, modelele de recunoaștere a imaginilor pot citi rapoarte de radiologie pentru a ajuta radiologii să detecteze rezultate anormale. Modelele de învățare profundă sunt utilizate pentru a identifica modele în imaginile medicale, cum ar fi raze X și RMN, ajutând la detectarea precoce a unor afecțiuni precum cancerul și tulburările neurologice.

Provocări și limitări ale învățării profunde

În ciuda puterii lor, modelele de deep learning sunt flexibile și vin cu costuri reale. Iată câteva provocări ale utilizării învățării profunde:

• Cerințe de date: modelele de învățare profundă necesită omulțimede date pentru a le instrui bine. De exemplu, modelul GPT-3 al OpenAI a fost antrenat pe cinci seturi de date, dintre care cel mai mic conținea toate articolele Wikipedia.
• Costuri de calcul: antrenarea și rularea modelelor de învățare profundă sunt extrem de intensive din punct de vedere computațional și consumatoare de energie și costuri.
• Prejudecăți: Modelele instruite pe date părtinitoare vor moșteni și încorpora această părtinire în răspunsurile lor. De exemplu, antrenarea unui model de recunoaștere a imaginii pe 90% imagini cu câini și 10% imagini cu pisici nu va pregăti bine modelul dacă 50% dintre imaginile din lumea reală includ pisici.
• Interpretabilitate: „straturile ascunse” care alcătuiesc cea mai mare parte a unui model de învățare profundă sunt denumite în mod adecvat, deoarece poate fi dificil să știi ce fac pentru a-și face predicțiile. În unele cazuri, poate fi bine. În altele, este esențial să știi ce a intrat în predicție. De exemplu, înțelegerea modului în care un model a prezis rezultatele pacientului ca răspuns la un nou tratament este necesară din punct de vedere științific și medical.
• Imagini false și dezinformare: rețelele generative adverse precum DeepDream pot produce imagini false, dar convingătoare. În mâini greșite, acestea ar putea fi folosite pentru a răspândi informații greșite. În mod similar, chatboții precum ChatGPT pot „halucina” informații incorecte și ar trebui să fie întotdeauna verificate.

Viitorul învățării profunde

Deși este greu de știut ce va aduce viitorul pentru învățarea profundă, iată câteva domenii de dezvoltare activă:

• Modelele mari de limbaj continuă să se îmbunătățească: organizațiile precum OpenAI continuă să se bazeze pe succesele trecute și ar trebui să vă așteptați să vedeți răspunsurile modelelor lor devenind mai bune și mai precise.
• Învățare multimodală: Unele modele de învățare profundă de ultimă oră sunt antrenate multimodal pentru a generaliza diferite tipuri de informații; de exemplu, un model antrenat pe text ar putea prezice informații despre vorbire sau imagini.
• Interpretabilitate: în timp ce modelele de învățare profundă rămân relativ opace, este posibil să vedem mai multe instrumente în viitor care să faciliteze înțelegerea modului în care ajung la predicții.

Concluzie

Învățarea profundă este un instrument puternic cu potențialul de a aborda multe dintre problemele cu care ne confruntăm astăzi, fie că este detectarea unui urs pe o cameră pentru animale sălbatice, descoperirea de noi tratamente pentru boli sau scrisul mai clar.