Deep Learning: особенности машинного обучения

Главная
Блог
Deep Learning: особенности машинного обучения

17 Февраля 2022

Deep-learning Deep Learning или глубокое обучение – одна из концепций из области искусственного интеллекта, которую можно интегрировать в существующую инфраструктуру информационных технологий любого бизнеса. Она отличается высоким уровнем защищенности, широкими функциональными возможностями. Представляет собой совокупность методов машинного обучения, основанных на так называемом обучении представления. Здесь уже нет специализированных алгоритмов, заточенных под решение определенных задач. Получается универсальный продукт, который можно применять в различных областях: беспилотные авто, распознавание голоса, картинки, текстовые исследования и пр. Первые шаги к разработке и использованию этой технологии были положены еще в 80-х годах прошлого века. Продолжают активно они развиваться и сегодня.

Знакомимся с Deep Learning

Глубокое обучение, представляет собой набор машинных алгоритмов, моделирующих в сведениях абстракции высокого уровня на основании архитектур из ряда нелинейных преобразований. Технология Deep Learning построена на искусственных нейронных сетях. Им предоставляют как сам алгоритм, так и данные для проведения этого обучения, постоянно увеличивая их объемы. Чем больше нейронные сети получат информации, тем более эффективным окажется процесс обучения. Постепенно сеть захватывает все больше и больше уровней, расширяясь, углубляясь, повышая производительность и качество выполнения работ. Поэтому такое обучение и называют глубоким.

Весь процесс Deep Learning условно разделяется на 2 этапа:

Непосредственное обучение. На этом этапе маркируются большие объемы данных, определяются их ключевые характеристики. Дальше система сравнивает их, запоминает их. Если в будущем она столкнется с подобной задачей, то уже сможет сделать правильные выводы. То есть изначально искусственной нейронной сети задают самый простой набор двоичных запросов (да/нет). Далее из блоков данных извлекают числовые значения и классифицируют их в зависимости от полученных ответов. Конечная информация маркируется должным образом.
Формирование выводов. Обладая глубокой информацией о поступившем запросе, система способна самостоятельно сделать интеллектуальные заключения.

Далее добавляются новые данные. Они также проходят те же этапы, но только уже с использованием знаний, полученных на предыдущем цикле.

Немного об устройстве многослойных нейронных сетей

многослойная нейронная сеть Для обеспечения удобной и эффективной работы нейронные сети подразделяют на отдельные слои. В каждом из них собираются нейроны, заточенные под решение определенной задачи. Так, всю структуру можно разделить на 3 группы:

Входной слой. Сюда поступают входные данные. Самый простой вариант – один нейрон ответственный за один параметр. На примере прогнозирования цен на авиабилеты это будет направление, перевозчик, дата вылета. Вся эта информация будет передаваться на скрытые (внутренние) слои.
Скрытые слои. Их количество может быть любым. И каждый выполняет вычисления на основании входящей информации. Так, для первого слоя исходная информация – это данные, поступающие с входного слоя, для второго – с первого и т.д. Такая структура позволяет искусственным нейронам находить как можно больше взаимосвязанных моментов во входной информации. И здесь важен сам вес данных. В рассматриваемом примере о планировании цен на авиаперелеты наибольший вес будет иметь дата полета, ведь авиалинии меняют тарифы в зависимости от спроса (будний, выходной день, праздники и пр.).
Выходной слой. На него будет поступать конечная информация от последнего скрытого слоя и далее передаваться на выход. В нашем примере это будут цены авиаперелетов.

Сети, в которых предусмотрено большое количество скрытых уровней называют глубокими – deep neural network. Чем больше их будет, тем более точным и достоверным будет результат.

Как выполняются настройки технологии Deep Learning

Deep neural network в процессе обучения тренируется на больших пакетах данных. Так, в случае прогнозирования стоимости на авиабилеты, используется соответствующая информация за аналогичный период прошлого года. Берется то же направление, авиаперевозчик, дата. Дополнительно в расчеты принимается и уровень инфляции. Нейронная сеть находит во всех этих данных нужные ей закономерности, проводит цикл итераций. Каждый новый круг расчетов позволяет все более точно прогнозировать стоимость авиабилетов на конкретную дату.

Глубокое обучение может выполняться разными способами. Предусмотрена классификация с учителем или без него. В первом варианте системе предоставляются эталонную модель расчетов. В случае, если будут получаться ответы с ошибками, система сможет самостоятельно продолжить обработку, внести корректировки в параметры и повторить расчет. Такие перенастройки будут продолжаться до тех пор, пока не получат ответ, идентичный эталонному.

Если же Deep Learning выполняется без учителя, системе приходится самостоятельно подразделять входные данные для того, чтобы сформировать собственный эталонный результат. Примером такого варианта можно назвать разбивку пользователей интернет-магазина по определенным критериям: полу, возрасту, уровню активности покупок и пр.

Области использования Deep Learning

перевод Наибольшее использование на практике глубокое машинное обучение получило в следующих областях:

Машинный перевод. Нейросети здесь обучаются на миллионах примеров. Указываются пары фрагментов текста и их перевода. Deep Learning способно не только механически осуществлять перевод, но и анализировать текст, обращать внимание на грамматику, на нюансы употребления тех или иных слов. В результате получается вполне литературный перевод. Яркий пример этому – нейронный переводчик GNMT от Гугл.
Компьютерное зрение. Глубокое обучение в этом случае способно распознавать объекты на картинках. Нейронные сети учат максимально детально изучать фото путем его разбивки на секции, находить закономерности. На практике компьютерное зрение Deep Learning применяется в поисковых системах Яндекс, Google. Они способны находить изображения, схожие с указанными снимками. Более продвинутое решение – распознавание лиц на камерах видеонаблюдения.
Производство и распознавание речи. С очень высокой точностью обученные искусственные нейронные сети способны распознавать голоса (на любом языке), ориентируясь на речевые особенности. Они способны определять возраст говорящего, скорость его речи, акцент, произношение. Используются эти возможности в голосовых помощниках Google Assistant, Алиса, Siri. С его помощью можно объединять отдельные фрагменты речи так, чтобы получить естественный голос.

Это только несколько примеров. Технология Deep Learning постоянно развивается, совершенствуется, открываются новые области применения.

Чем отличается глубокое обучение от машинного

Machine Learning и Deep Learning – это два понятия из области искусственного интеллекта, достаточно интенсивно применяющиеся сегодня на практике. И чтобы понять, какое из них будет наиболее эффективным для вашего бизнеса, необходимо понимать, в чем их особенности и отличия. Так, машинное обучение предполагает разработку алгоритмов, способных менять себя без человеческого вмешательства. Происходит это путем пропуска через себя структурированных данных. В глубоком обучении алгоритмы создаются и работают точно так же, как и в машинном, но только у каждого из них предусмотрено множество уровней и подуровней. Каждый из них по-разному интерпретирует передаваемые данные. Формируется сеть, получившая название нейронной по аналогии с человеческим мозгом.

В том, каким способом информация передается в систему и есть ключевое отличие глубокого обучения от машинного. Первые работают на структурированных данных, а вторые требуют использования искусственных нейронных сетей. В работе машинное обучение предполагает идентификацию помеченной информации и ее применение для получения новых результатов в случае работы с большим объемом данных. Но вот если так не удастся получить достоверный результат, потребуется дополнительный, более глубокий анализ. И так будет продолжаться каждый раз при выполнении новых задач. Нейронные же сети, на которых построено глубокое обучение способно «учиться» на своих же ошибках. Но все же, решающий фактор – качество данных.

Когда стоит применять машинное обучение

Бизнесу стоит внедрить в рабочий процесс машинное обучение в следующих случаях:

Наличие данных, поддающихся структуризации. Только такие подходят для Machine Learning.
Если есть желание опередить конкурентов, используя самые простые и проверенные возможности искусственного интеллекта.
Если надо автоматизировать большую часть бизнес-операций: идентификация личности, маркетинг, сбор и сортировка данных, рекламные продукты.

Для выполнения несложных рутинных операций возможностей машинного обучения будет вполне достаточно.

Когда стоит применять глубокое обучение

Без глубокого обучения бизнесу не обойтись, если:

Предстоит регулярная работа с огромными массивами данных, в том числе и неструктурированными.
Если надо решать задачи повышенной сложности, с которым машинное обучение не справится.
Если у вашей компании достаточно вычислительных ресурсов и людей, которые бы взяли на себя обязанность научить работать нейронные сети Deep Learning.

Если первые 2 пункта из этого списка совпадают, а вот с третьим – не сложилось, не стоит выбрасывать из рассмотрения Deep Learning обучение. Надо просто обратиться за компетентной помощью к специалистам компании «Xelent». Мы возьмем все соответствующие работы по настройке и обслуживанию системы, а вам останется только проверить ее преимущества на примере собственного бизнеса.