Что такое глубокое обучение?

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения (ML), в котором используются многоуровневые нейронные сети, известные как глубокие нейронные сети (DNN). Эти сети состоят из множества взаимосвязанных единиц, называемых нейронами или узлами, которые действуют как детекторы признаков. Каждая нейронная сеть имеет входной слой для получения данных, выходной уровень для генерации прогнозов и несколько скрытых слоев для обработки данных и извлечения значимых закономерностей.

Например, ранние уровни могут обнаруживать в сети распознавания изображений простые элементы, такие как края и углы, а более глубокие уровни могут распознавать более сложные структуры, такие как лица или объекты. В сети языковой обработки ранние уровни могут идентифицировать основные элементы, такие как отдельные буквы или звуки, а более глубокие уровни могут понимать грамматику, контекст или даже чувства, выраженные в предложениях.

Если в ранних нейронных сетях было всего несколько скрытых слоев, то в глубоких нейронных сетях их было много — иногда более сотни. Добавление нескольких скрытых слоев делает сеть более гибкой и лучше справляется с изучением сложных шаблонов, которые обобщаются за пределами обучающих данных. В результате большинство современных нейронных сетей являются глубокими нейронными сетями.

Глубокое обучение против машинного обучения

Глубокое обучение и машинное обучение часто упоминаются вместе, но имеют существенные различия. Проще говоря, глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Модели машинного обучения — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая изучает закономерности в данных для составления прогнозов.

Модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, случайные леса, k-ближайшие соседи и машины опорных векторов, довольно просты и полагаются на функции, определяемые человеком. Например, люди предоставляют такие характеристики, как площадь в квадратных метрах, количество спален и характеристики района, для прогнозирования цен на жилье. Модели машинного обучения точно настраивают важность этих функций для прогнозирования, но их точность зависит от качества предоставляемых функций.

С другой стороны, модели глубокого обучения не нуждаются в заранее определенных функциях. Они изучают функции самостоятельно во время обучения, начиная со случайных значений и улучшая их с течением времени. Это позволяет им находить важные закономерности, которые люди могут упустить, что приводит к более точным прогнозам. Они также могут обрабатывать гораздо больше функций, чем более простые модели машинного обучения, и, как правило, гораздо лучше обрабатывают необработанные данные, такие как изображения и текст.

Хотя модели глубокого обучения надежны, иногда более простые модели могут быть лучше. Глубокое обучение требует больших наборов данных, и их внутреннюю работу может быть трудно понять. Более простые модели машинного обучения могут оказаться более подходящими, если у вас меньше данных или вам нужно объяснить, как модель делает свои прогнозы.

Как работает глубокое обучение

Глубокое обучение использует глубокие нейронные сети для обработки и анализа данных на нескольких уровнях, создавая сложные прогнозы.

1 Входной слой

Процесс начинается на входном слое, где нейроны обнаруживают основную информацию. Например, в языковой модели нейроны могут распознавать отдельные буквы, такие какoилиt.

2 скрытых слоя

Далее в игру вступают скрытые слои. Нейроны, активированные во входном слое, стимулируют нейроны в первом скрытом слое, который обнаруживает более сложные функции, такие как комбинации букв, такиекак. Сеть идентифицирует все более абстрактные функции по мере прохождения сигнала через дополнительные скрытые уровни. Веса связей между нейронами определяют силу этих активаций.

3 Обнаружение абстрактных функций

Сеть обнаруживает более абстрактные функции в более глубоких скрытых слоях. Эта возможность позволяет глубоким нейронным сетям решать сложные задачи, требующие абстрактного мышления, например составление текста или распознавание объектов на изображениях.

4 Выходной слой

Наконец, сеть генерирует прогноз на выходном слое. Каждый нейрон в этом слое представляет собой возможный результат. Например, при завершении фразы «однажды ___» один нейрон может представлятьвремя, другойсони третийматрас. Сеть оценивает вероятность каждого исхода и выбирает наиболее вероятный. Некоторые сети, особенно языковые модели, вносят вариативность, большую часть времени выбирая наиболее вероятный ответ, обеспечивая разнообразные и естественные результаты.

Глубокие нейронные сети изучают сложные закономерности и функции, обрабатывая входные данные на нескольких уровнях, что делает их мощными инструментами для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка (НЛП).

Типы сетей глубокого обучения

Глубокое обучение включает в себя различные типы нейронных сетей, каждая из которых предназначена для решения конкретных задач. Понимание этих различных архитектур имеет решающее значение для эффективного использования их возможностей.

Нейронные сети прямого распространения (FNN)

Нейронные сети прямого распространения, или «ванильные» нейронные сети, обрабатывают информацию в одном направлении: от входа к выходу. Они идеально подходят для простых задач прогнозирования, таких как обнаружение мошенничества с кредитными картами или предварительное одобрение кредитов. Обучение происходит посредством обратного распространения ошибки, корректируя модель на основе ошибок прогнозирования.

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети подходят для задач, требующих динамических обновлений, таких как языковой перевод. Они используют обратное распространение ошибки во времени (BPTT) для учета последовательностей входных данных, что делает их эффективными для понимания контекста и отношений в последовательных данных.

Длинная кратковременная память (LSTM)

Сети долговременной краткосрочной памяти улучшают рекуррентные нейронные сети, избирательно забывая ненужную информацию, сохраняя при этом важные детали, что делает их практичными для задач, требующих долгосрочного сохранения контекста. Сети с длинной краткосрочной памятью расширяют возможности Google Translate, но могут работать медленно с большими наборами данных из-за их линейной обработки.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети превосходно справляются с распознаванием изображений, сканируя их на предмет визуальных особенностей, таких как края и формы. Они сохраняют пространственную информацию и могут распознавать объекты независимо от их положения на изображении, что делает их современными для многих приложений, основанных на изображениях.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Генеративно-состязательные сети состоят из конкурирующих генератора и дискриминатора. Генератор создает фейковые данные, а дискриминатор пытается идентифицировать их как фейковые. Обе сети улучшаются за счет обратного распространения ошибки. Генеративно-состязательные сети отлично подходят для генерации реалистичных данных и полезны для распознавания изображений.

Трансформеры и внимание

Трансформеры представляют собой прорыв в глубоком обучении, особенно в области обработки естественного языка. Они используют механизмы внимания, чтобы взвесить важность различных входных элементов. В отличие от предыдущих моделей, преобразователи обрабатывают данные параллельно, что позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных. Самообслуживание позволяет преобразователям учитывать взаимосвязи между всеми элементами входных данных, что делает их очень эффективными для таких задач, как генерация и перевод текста.

Приложения глубокого обучения

Модели глубокого обучения применялись для решения многих реальных проблем, в том числе тех, которые когда-то казались невозможными для решения машины.

Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства полагаются на модели глубокого обучения для распознавания сигналов светофора и знаков, близлежащих автомобилей и пешеходов. Эти транспортные средства используют объединение датчиков, объединяя данные лидара, радара и камер для создания комплексного представления об окружающей среде. Алгоритмы глубокого обучения обрабатывают эти данные в режиме реального времени для принятия решений. Например, система автопилота Tesla использует нейронные сети для интерпретации окружающей среды и соответствующей навигации, повышая безопасность и эффективность.

Большие языковые модели (LLM) и чат-боты

Модели глубокого обучения лежат в основе человекоподобных чат-ботов, таких как ChatGPT и Gemini, а также инструментов написания кода, таких как Copilot. Большие языковые модели обучаются на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им понимать и генерировать высокоточный человеческий язык. Эти модели могут вести связную беседу, отвечать на вопросы, писать эссе и даже помогать в программировании, генерируя фрагменты кода на основе описаний на естественном языке. Например, GPT-4 от OpenAI может писать код, составлять электронные письма и предоставлять подробные объяснения по различным темам.

Помощь в написании

Инструменты для письма используют модели глубокого обучения, которые помогут вам лучше писать. Эти инструменты анализируют целые предложения и абзацы, чтобы предоставить рекомендации по грамматике, пунктуации, стилю и ясности. Например, Grammarly использует передовые методы обработки естественного языка, чтобы понять контекст вашего письма и предложить персональные рекомендации. Он может определять тон, предлагать синонимы и даже помогать структурировать ваш текст, чтобы улучшить читабельность и вовлеченность.

Генерация изображений

Модели глубокого обучения, такие как DALL-E, недавно добились успехов в создании новых изображений на основе текстовых подсказок или выполнении переноса стилей для создания новой версии существующего изображения с использованием стиля третьего изображения. Например, вы можете сделать фотографию профиля в стиле«Звездной ночи» Винсента Ван Гога (1889), введя свою фотографию и ссылку на картину. Эти модели используют комбинацию сверточных нейронных сетей и генеративно-состязательных сетей для создания очень реалистичных и креативных изображений.

Рекомендательные системы

Как ваше музыкальное приложение помогает вам находить новых исполнителей? Модели глубокого обучения используют вашу предыдущую историю прослушивания, чтобы изучить закономерности ваших предпочтений, а затем прогнозировать новые песни, похожие на те, которые вам понравились. Эти системы рекомендаций анализируют огромные объемы пользовательских данных, включая привычки прослушивания, поисковые запросы и взаимодействия с пользователем, такие как лайки и пропуски. Такие сервисы, как Spotify и Netflix, используют эти модели для предоставления персонализированного контента, делая пользовательский опыт более привлекательным и адаптированным к индивидуальным вкусам.

Медицинский диагноз

Некоторые модели языковой обработки могут анализировать информацию из записей пациентов, например результаты анализов, ответы на опросы, записи посещений врача и историю болезни, и выявлять возможные причины симптомов пациентов. Например, Watson Health от IBM использует обработку естественного языка для извлечения необходимой информации из неструктурированных медицинских записей. Точно так же модели распознавания изображений могут читать отчеты о радиологических исследованиях, чтобы помочь рентгенологам обнаружить аномальные результаты. Модели глубокого обучения используются для выявления закономерностей на медицинских изображениях, таких как рентгеновские снимки и МРТ, что способствует раннему выявлению таких состояний, как рак и неврологические расстройства.

Проблемы и ограничения глубокого обучения

Несмотря на свою мощь, модели глубокого обучения являются гибкими и требуют реальных затрат. Вот некоторые проблемы использования глубокого обучения:

• Требования к данным. Для хорошего обучения моделям глубокого обучения требуетсямногоданных. Например, модель GPT-3 OpenAI была обучена на пяти наборах данных, самый маленький из которых содержал все статьи Википедии.
• Вычислительные затраты. Обучение и запуск моделей глубокого обучения требуют больших вычислительных ресурсов, энергии и затрат.
• Предвзятость: модели, обученные на предвзятых данных, унаследуют и включат эту предвзятость в свои ответы. Например, обучение модели распознавания изображений на 90% изображений собак и 10% изображений кошек не позволит хорошо подготовить модель, если 50% реальных изображений включают кошек.
• Интерпретируемость: «Скрытые слои», составляющие большую часть модели глубокого обучения, названы удачно, потому что может быть сложно понять, что они делают, чтобы делать свои прогнозы. В некоторых случаях это может быть хорошо. В других случаях важно знать, что включено в прогноз. Например, понимание того, как модель прогнозирует результаты лечения пациентов в ответ на новое лечение, необходимо с научной и медицинской точки зрения.
• Фальшивые изображения и дезинформация: генеративно-конкурентные сети, такие как DeepDream, могут создавать фальшивые, но убедительные изображения. В чужих руках они могут быть использованы для распространения дезинформации. Точно так же чат-боты, такие как ChatGPT, могут «галлюцинировать» неверной информацией, и их всегда следует проверять на фактах.

Будущее глубокого обучения

Хотя трудно предсказать, что принесет глубокое обучение в будущем, вот несколько областей активного развития:

• Большие языковые модели продолжают совершенствоваться: такие организации, как OpenAI, продолжают опираться на прошлые успехи, и следует ожидать, что ответы их моделей станут лучше и точнее.
• Мультимодальное обучение. Некоторые передовые модели глубокого обучения обучаются мультимодально для обобщения различных типов информации; например, модель, обученная на тексте, может предсказывать информацию о речи или изображениях.
• Интерпретируемость. Хотя модели глубокого обучения остаются относительно непрозрачными, в будущем мы можем увидеть больше инструментов, которые облегчат понимание того, как они приходят к своим прогнозам.

Заключение

Глубокое обучение — это мощный инструмент, способный решить многие проблемы, с которыми мы сталкиваемся сегодня, будь то обнаружение медведя на камере дикой природы, открытие новых методов лечения болезней или более понятное письмо.