ПОНИМАНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ И ЕГО АЛГОРИТМОВ
«Жизнь стала проще, поскольку знания о глубоком обучении широко используются при проектировании и разработке технологий»
Значение глубокого обучения:
Глубокое обучение описывается как подмножество алгоритма машинного обучения, которое включает многоуровневое извлечение функций более высокого уровня из необработанных входных данных. Сложная задача данных, выполняемая методом глубокого обучения, стала возможной с помощью искусственной нейронной сети.
Рис. 1. Адаптировано из концепций машинного обучения
Искусственные нейронные сети (ИНС), также известные как коннекционистские системы или нейронные сети, представляют собой вычислительные модели, вдохновленные человеческим мозгом. Они состоят из большого количества связанных нейронов, каждый из которых выполняет простые математические операции. Искусственная нейронная сеть основана на связке блоков искусственных нейронов, и они выполняют задачу по-человечески. Связанные нейроны или узлы классифицируются на три основных слоя следующим образом:
· Входные слои
· Скрытые/промежуточные слои
· Выходные слои
Рисунок 2: выше показана ИНС с каждым узлом, сгруппированным в соответствующий уровень.
Числовая информация из входных узлов обрабатывается, умножается на случайные веса, добавляются смещения и генерируются определенные числовые выходные данные в выходном узле после достижения функции активации.
Входной слой:
Входной слой состоит из данных, которые были переданы в нейронную сеть. Входные данные всегда числовые. Нечисловые данные должны быть преобразованы в числовые данные. Процесс обработки данных перед их загрузкой в нейронную сеть называется обработкой данных обработкой.
Скрытые слои:
Скрытые слои являются промежуточными частями каркаса нейронной сети. Данные проходят через скрытые слои и манипулируются множеством весов и смещений. Их называют «промежуточным» слоем, потому что они расположены между входным и выходным узлами и разработчики нейронных сетей напрямую с этими слоями не работают.
Выходной слой:
Выходной слой представляет собой конечный продукт или результат обработки данных в нейронной сети. Он обладает множественными соединениями от промежуточных звеньев и наименьшими значениями в выходном узле. Выходные данные используются для решения задач прогнозирования или классификации.
Некоторые типы алгоритмов глубокого обучения включают:
1. CNN (сверточная нейронная сеть):
Это тип алгоритмов глубокого обучения с прямой связью, также называемый ConvNet. Он используется для обнаружения и классификации объектов на изображении.
Тип слоев в сверточной нейронной сети (CNN)
Сверточная нейронная сеть имеет несколько скрытых слоев, которые помогают извлекать информацию из изображения. Четыре важных слоя в CNN:
1. Сверточный слой. Сверточный слой содержит несколько фильтров, выполняющих операцию свертки. Каждое изображение рассматривается как матрица значений пикселей.
2. ReLU (единица исправленного слоя): выполняет поэлементную операцию и устанавливает все отрицательные пиксели в 0. Он вносит нелинейность в сеть и создает исправленную карту объектов.
3. Объединяющий слой: это подход с понижающей выборкой, который уменьшает размерность карты объектов. Исправленная карта объектов теперь проходит через объединяющий слой для создания объединенной карты объектов.
4. Сглаживающий слой используется для преобразования всех результирующих размерных массивов из объединенных карт объектов в один длинный непрерывный линейный вектор.
5. Полностью связанный слой формируется, когда сглаженная матрица из слоя объединения подается в качестве входных данных, которые классифицируют и идентифицируют изображения.
Рис. 3. Адаптировано из нейронной сети Convolution.
2. Генеративно-состязательные сети (GAN)
GAN создают новые примеры данных, которые напоминают обучающие данные. Генеративные состязательные сети GAN помогают создавать реалистичные мультфильмы и изображения, создавать фотографии лиц и визуализировать 3D-объекты. GAN состоит из двух компонентов:
а) Генератор, который учится генерировать поддельные данные, и
б) Дискриминатор, учится на этой ложной информации.
Рабочий процесс GAN.
· Дискриминатор учится различать фальшивые данные генератора и данные реального образца.
· Во время начального обучения генератор выдает ложные данные, и дискриминатор быстро учится говорить, что это ложь.
· GAN отправляет результаты генератору и дискриминатору для обновления модели.
Рисунок 4: адаптировано из работы генеративно-состязательных сетей (GAN).
3. Многослойный персептрон
Многослойный персептрон — это нейронная сеть с прямой связью с несколькими слоями персептрона, которые имеют функции активации. MLP состоят из входного слоя и выходного слоя, которые полностью подключены. Они имеют одинаковое количество входных и выходных слоев, но могут иметь несколько скрытых слоев и могут использоваться для создания программного обеспечения для распознавания речи, распознавания изображений и машинного перевода.
Рабочий процесс многослойного персептрона
а) Многослойный персептрон загружает данные на входной слой сети. Слои нейронов соединяются в граф так, что сигнал проходит в одном направлении.
б) Многослойный персептрон вычисляет ввод с весами, которые существуют между входным слоем и скрытыми слоями.
c) Многоуровневый персептрон использует функции активации, чтобы определить, какие узлы активировать. Функции активации включают ReLU и сигмовидные функции.
г) Многослойный персептрон обучает модель понимать корреляцию и изучать зависимости между независимыми и целевыми переменными из обучающих данных.
Рисунок 5. Адаптировано из многослойного персептрона
4. Автоэнкодеры
Автокодировщики представляют собой обученную нейронную сеть с прямой связью, в которой вход и выход идентичны, они воспроизводят данные из входного слоя в выходной слой. Автокодировщик полезен для эффективного кодирования неразмеченных данных. Применение автоэнкодера включает в себя: снижение размерности, предсказание популярности и обнаружение аномалий поиска информации, обработку изображений и т. д.
Достоинства глубокого обучения включают следующее:
- Использует большие наборы данных. ИНС может обучаться и обобщать большие объемы данных. Их можно обучать с использованием больших наборов данных, что позволяет им делать прогнозы и принимать решения на основе закономерностей.
- Нелинейные и гибкие. Они также нелинейны по своей природе. Это позволяет им моделировать сложные отношения и закономерности в данных. Они также могут быть адаптированы для обработки различных типов данных и выполнения различных типов задач.
- Он обрабатывает отсутствующие данные. Еще одно преимущество искусственных нейронных сетей заключается в том, что они остаются функциональными, несмотря на шум или ошибки в данных. Это делает их подходящими в ситуациях с зашумленными, неполными или поврежденными данными.
- Автоматическое изучение признаков. Они могут извлекать признаки из данных. Это исключает ручное редактирование объектов. Их также можно обучить одновременному выполнению нескольких задач. Это делает их полезными в продвинутых приложениях ИИ.
- Быстрая и параллельная обработка. ИНС можно оптимизировать и эффективно использовать на аппаратных ускорителях или специализированных процессорах ИИ, таких как графические процессоры и ускорители искусственного интеллекта, для быстрой и параллельной обработки.
- Обрабатывает структурированные и неструктурированные данные. Алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, такие как изображения, текст и аудио.
К недостаткам глубокого обучения относятся следующие:
1. Высокие требования к вычислительным ресурсам. Для обучения моделей глубокого обучения требуются значительные вычислительные ресурсы, в том числе мощные графические процессоры и большой объем памяти. Это может быть дорогостоящим и трудоемким.
2. Зависит от качества данных. Алгоритмы глубокого обучения полагаются на качество данных, на которых они обучаются. Если данные зашумлены, неполны или предвзяты, это отрицательно скажется на производительности модели.
3. Проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных. Поскольку модели глубокого обучения часто используют большие объемы данных, возникают проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных. Неправильное использование данных злоумышленниками может привести к серьезным последствиям, таким как кража личных данных, финансовые потери и вторжение в частную жизнь.
4. Восприимчив к переобучению: переподгонка происходит, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и плохо работает с новыми, невидимыми данными. Это распространенная проблема глубокого обучения, которая может привести к плохому обобщению новых данных.
5. Есть проблемы с интерпретацией: сложность ИНС также может затруднить интерпретацию их принципов работы и даже результатов. Некоторым может быть трудно понять и их процессы прогнозирования.
6. Требуются огромные объемы данных. Получение огромных объемов наборов данных может быть трудным и трудоемким.
ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Вот некоторые из наиболее распространенных приложений глубокого обучения:
1. Распознавание речи. Используется для распознавания речи, идентификации голоса и синтеза голоса.
2. Прогнозная аналитика: полезна при анализе исторических данных и прогнозировании будущих событий. Примером может служить обнаружение мошенничества, прогнозирование оттока клиентов и прогнозирование спроса.
3. Системы рекомендаций.Глубокое обучение помогает анализировать закономерности в данных, чтобы рекомендовать элементы пользователям. Примеры включают фильмы, музыку, рекомендации по новостям и рекомендации по продуктам.
4. В сфере здравоохранения. Анализ медицинских изображений и данных пациентов помогает улучшить диагностику, лечение и выявить потенциальные риски для здоровья. Глубокое обучение полезно в ультразвуке, а также помогает в диагностике рака, открытии лекарств и персонализированной медицине.
5. В финансах. Применение глубокого обучения также распространено при обнаружении кредитного мошенничества, алгоритмической торговле, проверке подписи и управлении рисками.
6. В маркетинге.большую часть данных о клиентах можно анализировать с помощью глубокого обучения, чтобы прогнозировать поведение клиентов, а также выполнять классификацию клиентов, прогнозирование ценности жизненного цикла клиентов и персонализацию.
7. В робототехнике: он используется для того, чтобы роботы могли учиться на собственном опыте и адаптироваться к окружающей среде. Примеры включают автономные транспортные средства, дроны и т. д.
8. В компьютерном зрении. Глубокое обучение полезно при распознавании изображений и видео, обнаружении объектов и, например, в беспилотных автомобилях, камерах видеонаблюдения и т. д.
9. Обработка естественного языка: полезна при понимании естественного языка, машинном переводе, анализе настроений и других задачах обработки естественного языка. Примеры включают виртуальных помощников и языковые поисковые системы.
10. В играх. Глубокое обучение используется для обучения агентов игре и разработки интеллектуальных игровых алгоритмов. Приложения включают игровых ботов, игровой ИИ и адаптивный игровой дизайн.
11. Кибербезопасность.Глубокое обучение используется для обнаружения закономерностей в сетевом трафике, а также для выявления киберугроз и реагирования на них. Примеры включают обнаружение и предотвращение вторжений, а также обнаружение вредоносных программ.
12. В метеорологии. В прогнозировании погоды может помочь глубокое обучение.
13. Защита: сонар и радар используют методы глубокого обучения, с помощью которых можно получить представление.
Я надеюсь, что эта статья заинтересует вас и внесет дешевый вклад в общий объем знаний, подчеркнув значение глубокого обучения, алгоритмов, плюсов и минусов, а также их использования.
