Strauji mainīgajā mākslīgā intelekta laikmetā Deep Learning ir stūrakmens tehnoloģija, kas maina to, kā mašīnas saprot, mācās un mijiedarbojas ar sarežģītiem datiem. Būtībā Deep Learning AI atdarina cilvēka smadzeņu sarežģītos neironu tīklus, ļaujot datoriem autonomi atklāt modeļus un pieņemt lēmumus, izmantojot milzīgu daudzumu nestrukturētu datu. Šī transformējošā joma ir veicinājusi sasniegumus dažādās jomās, sākot no datorredzes un dabiskās valodas apstrādes līdz veselības aprūpes diagnostikai un autonomai braukšanai.

Ievads dziļajā izglītībā

Iedziļinoties šajā dziļās mācīšanās ievada izpētē, mēs atklājam tās pamatprincipus, lietojumus un pamatā esošos mehānismus, kas dod iespēju mašīnām sasniegt cilvēkam līdzīgas kognitīvās spējas. Šis raksts kalpo kā vārti, lai izprastu, kā Deep Learning pārveido nozares, virza AI iespējamās robežas un paver ceļu nākotnei, kurā viedās sistēmas var uztvert, saprast un ieviest jauninājumus autonomi.

Kas ir dziļā mācīšanās?

Dziļās mācīšanās definīcija ir tāda, ka tā ir filiāle mašīnmācība kuras pamatā ir mākslīgā neironu tīkla arhitektūra. Mākslīgais neironu tīkls vai ANN izmanto savstarpēji savienotu mezglu slāņus, ko sauc par neironiem, kas strādā kopā, lai apstrādātu ievades datus un mācītos no tiem.

Pilnībā savienotā Deep neironu tīklā ir ievades slānis un viens vai vairāki slēptie slāņi, kas savienoti viens pēc otra. Katrs neirons saņem ievadi no iepriekšējā slāņa neironiem vai ievades slāņa. Viena neirona izvade kļūst par ievadi citiem neironiem nākamajā tīkla slānī, un šis process turpinās, līdz pēdējais slānis rada tīkla izvadi. Neironu tīkla slāņi pārveido ievades datus, izmantojot virkni nelineāru transformāciju, ļaujot tīklam apgūt sarežģītus ievades datu attēlojumus.

Dziļās mācīšanās apjoms

Mūsdienās dziļās mācīšanās AI ir kļuvusi par vienu no populārākajām un redzamākajām mašīnmācīšanās jomām, pateicoties tās panākumiem dažādās lietojumprogrammās, piemēram, datorredzēšanā, dabiskās valodas apstrādē un pastiprināšanas mācībās.

Dziļās mācīšanās AI var izmantot uzraudzītai, neuzraudzītai, kā arī pastiprinātai mašīnmācībai. tā izmanto dažādus veidus, kā tos apstrādāt.

• Uzraudzīta mašīnmācīšanās: Uzraudzīta mašīnmācība ir mašīnmācība metode, kurā neironu tīkls iemācās veikt prognozes vai klasificēt datus, pamatojoties uz marķētajām datu kopām. Šeit mēs ievadām abas ievades funkcijas kopā ar mērķa mainīgajiem. neironu tīkls iemācās veikt prognozes, pamatojoties uz izmaksām vai kļūdām, kas rodas no starpības starp paredzēto un faktisko mērķi, šis process ir pazīstams kā backpropagation. Dziļās mācīšanās algoritmi, piemēram, konvolucionālie neironu tīkli, atkārtotie neironu tīkli, tiek izmantoti daudziem uzraudzītiem uzdevumiem, piemēram, attēlu klasifikācijai un atpazīšanai, sentimenta analīzei, valodu tulkojumiem utt.
• Mašīnmācīšanās bez uzraudzības: Neuzraudzīta mašīnmācīšanās ir mašīnmācība metode, kurā neironu tīkls iemācās atklāt modeļus vai grupēt datu kopu, pamatojoties uz nemarķētām datu kopām. Šeit nav mērķa mainīgo. kamēr iekārtai pašai ir jānosaka slēptie modeļi vai attiecības datu kopās. Nepārraudzītiem uzdevumiem, piemēram, grupēšanai, dimensiju samazināšanai un anomāliju noteikšanai, tiek izmantoti dziļās mācīšanās algoritmi, piemēram, automātiskie kodētāji un ģeneratīvie modeļi.
• Pastiprināšanas mašīnmācība : Pastiprināšanas mašīnmācība ir mašīnmācība tehnika, kurā aģents mācās pieņemt lēmumus vidē, lai maksimāli palielinātu atlīdzības signālu. Aģents mijiedarbojas ar vidi, veicot darbības un novērojot iegūtās atlīdzības. Padziļinātu mācīšanos var izmantot, lai apgūtu politikas vai darbību kopumu, kas laika gaitā palielina kumulatīvo atlīdzību. Dziļās pastiprināšanas mācīšanās algoritmi, piemēram, Deep Q tīkli un Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), tiek izmantoti, lai pastiprinātu tādus uzdevumus kā robotika un spēļu spēlēšana utt.

Mākslīgie neironu tīkli

Mākslīgie neironu tīkli ir veidoti pēc cilvēka neironu uzbūves un darbības principiem. To sauc arī par neironu tīkliem vai neironu tīkliem. Mākslīgā neironu tīkla ievades slānis, kas ir pirmais slānis, saņem ievadi no ārējiem avotiem un nodod to tālāk uz slēpto slāni, kas ir otrais slānis. Katrs slēptā slāņa neirons saņem informāciju no iepriekšējā slāņa neironiem, aprēķina svērto kopējo summu un pēc tam nodod to nākamā slāņa neironiem. Šie savienojumi ir svērti, kas nozīmē, ka iepriekšējā slāņa ievades ietekme ir vairāk vai mazāk optimizēta, piešķirot katrai ievadei atsevišķu svaru. Pēc tam šie svari tiek pielāgoti apmācības procesā, lai uzlabotu modeļa veiktspēju.

Pilnībā savienots mākslīgais neironu tīkls

Mākslīgie neironi, kas pazīstami arī kā vienības, ir atrodami mākslīgajos neironu tīklos. Viss mākslīgais neironu tīkls sastāv no šiem mākslīgajiem neironiem, kas ir sakārtoti vairākos slāņos. Neironu tīklu sarežģītība būs atkarīga no datu kopas pamatā esošo modeļu sarežģītības neatkarīgi no tā, vai slānim ir ducis vienību vai miljoniem vienību. Parasti mākslīgajam neironu tīklam ir ievades slānis, izvades slānis, kā arī slēptie slāņi. Ievades slānis saņem datus no ārpasaules, kas neironu tīklam ir jāanalizē vai jāapgūst.

xvideoservicethief ubuntu 14.04 lejupielāde

Pilnībā savienotā mākslīgā neironu tīklā ir ievades slānis un viens vai vairāki slēptie slāņi, kas savienoti viens pēc otra. Katrs neirons saņem ievadi no iepriekšējā slāņa neironiem vai ievades slāņa. Viena neirona izvade kļūst par ievadi citiem neironiem nākamajā tīkla slānī, un šis process turpinās, līdz pēdējais slānis rada tīkla izvadi. Pēc tam, izejot cauri vienam vai vairākiem slēptiem slāņiem, šie dati tiek pārveidoti par vērtīgiem datiem izvades slānim. Visbeidzot, izvades slānis nodrošina izvadi mākslīgā neironu tīkla atbildes veidā uz ienākošajiem datiem.

Lielākajā daļā neironu tīklu vienības ir saistītas viena ar otru no viena slāņa uz otru. Katrai no šīm saitēm ir svari, kas nosaka, cik lielā mērā viena vienība ietekmē citu. Neironu tīkls uzzina arvien vairāk par datiem, pārvietojoties no vienas vienības uz otru, galu galā radot izvadi no izvades slāņa.

Atšķirība starp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos:

mašīnmācība un dziļās mācīšanās AI ir mākslīgā intelekta apakškopas, taču starp tām ir daudz līdzību un atšķirību.

Neironu tīklu veidi

Deep Learning modeļi spēj automātiski apgūt funkcijas no datiem, kas padara tos labi piemērotus tādiem uzdevumiem kā attēlu atpazīšana, runas atpazīšana un dabiskās valodas apstrāde. Visplašāk izmantotās arhitektūras dziļajā izglītībā ir uz priekšu vērstie neironu tīkli, konvolucionālie neironu tīkli (CNN) un atkārtotie neironu tīkli (RNN).

1. Feedforward neironu tīkli (FNN) ir vienkāršākais ANN veids ar lineāru informācijas plūsmu tīklā. FNN ir plaši izmantoti tādiem uzdevumiem kā attēlu klasifikācija, runas atpazīšana un dabiskās valodas apstrāde.
2. Konvolucionālie neironu tīkli (CNN) ir īpaši paredzēti attēlu un video atpazīšanas uzdevumiem. CNN spēj automātiski apgūt funkcijas no attēliem, kas padara tos labi piemērotus tādiem uzdevumiem kā attēlu klasifikācija, objektu noteikšana un attēlu segmentēšana.
3. Atkārtoti neironu tīkli (RNN) ir neironu tīkla veids, kas spēj apstrādāt secīgus datus, piemēram, laikrindas un dabisko valodu. RNN spēj uzturēt iekšējo stāvokli, kas tver informāciju par iepriekšējām ievadēm, kas padara tos labi piemērotus tādiem uzdevumiem kā runas atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde un valodas tulkošana.

Dziļās apmācības lietojumprogrammas:

Galvenās dziļās mācīšanās AI lietojumus var iedalīt datorredzēšanā, dabiskās valodas apstrādē (NLP) un pastiprināšanā.

1. Datorredze

Pirmās Deep Learning lietojumprogrammas ir Computer vision. In datora redze , Dziļās mācīšanās AI modeļi var ļaut mašīnām identificēt un izprast vizuālos datus. Daži no galvenajiem dziļās mācīšanās lietojumiem datorredzē ir:

kā iegūt pašreizējo datumu java

• Objektu noteikšana un atpazīšana: Dziļās mācīšanās modeli var izmantot, lai identificētu un atrastu objektus attēlos un videoklipos, ļaujot mašīnām veikt tādus uzdevumus kā pašbraucošas automašīnas, novērošana un robotika.
• Attēlu klasifikācija: Dziļās mācīšanās modeļus var izmantot, lai klasificētu attēlus kategorijās, piemēram, dzīvnieki, augi un ēkas. To izmanto tādās lietojumprogrammās kā medicīniskā attēlveidošana, kvalitātes kontrole un attēlu izguve.
• Attēlu segmentēšana: Dziļās mācīšanās modeļus var izmantot attēlu segmentēšanai dažādos reģionos, kas ļauj identificēt noteiktas iezīmes attēlos.

2. Dabiskās valodas apstrāde (NLP) :

Dziļās apmācības lietojumprogrammās otrais lietojums ir NLP. NLP , Dziļās mācīšanās modelis var ļaut mašīnām saprast un ģenerēt cilvēka valodu. Daži no galvenajiem dziļās mācīšanās lietojumiem NLP ietver:

• Automātiskā teksta ģenerēšana - Dziļās mācīšanās modelis var apgūt teksta korpusu un jaunu tekstu, piemēram, kopsavilkumus, esejas var automātiski ģenerēt, izmantojot šos apmācītos modeļus.
• Valodas tulkojums: Padziļinātās mācīšanās modeļi var tulkot tekstu no vienas valodas uz otru, ļaujot sazināties ar cilvēkiem ar dažādu valodu pieredzi.
• Sentimenta analīze: Dziļās mācīšanās modeļi var analizēt teksta fragmenta noskaņojumu, ļaujot noteikt, vai teksts ir pozitīvs, negatīvs vai neitrāls. To izmanto tādās lietojumprogrammās kā klientu apkalpošana, sociālo mediju uzraudzība un politiskā analīze.
• Runas atpazīšana: Dziļās mācīšanās modeļi var atpazīt un pārrakstīt runātos vārdus, ļaujot veikt tādus uzdevumus kā runas pārveidošana tekstā, meklēšana ar balsi un ar balsi vadāmas ierīces.

3. Pastiprināšanas mācības:

In pastiprināšanas mācības , padziļināta mācīšanās darbojas kā apmācību aģenti, lai veiktu darbības vidē, lai maksimāli palielinātu atlīdzību. Daži no galvenajiem dziļās mācīšanās pielietojumiem pastiprināšanas mācībās ietver:

• Spēles spēlēšana: Dziļās pastiprināšanas mācīšanās modeļi ir spējuši pārspēt cilvēku ekspertus tādās spēlēs kā Go, Chess un Atari.
• Robotika: Dziļās pastiprināšanas mācību modeļus var izmantot, lai apmācītu robotus veikt sarežģītus uzdevumus, piemēram, objektu satveršanu, navigāciju un manipulācijas.
• Kontroles sistēmas: Dziļās pastiprināšanas mācību modeļus var izmantot, lai kontrolētu sarežģītas sistēmas, piemēram, elektrotīklus, satiksmes pārvaldību un piegādes ķēdes optimizāciju.

Izaicinājumi dziļās mācīšanās procesā

Padziļināta mācīšanās ir guvusi ievērojamus panākumus dažādās jomās, taču joprojām ir dažas problēmas, kas jārisina. Šeit ir daži no galvenajiem dziļās mācīšanās izaicinājumiem:

1. Datu pieejamība : Lai mācītos, ir nepieciešams liels datu apjoms. Lai izmantotu padziļinātu mācīšanos, ir ļoti svarīgi savākt pēc iespējas vairāk datu apmācībai.
2. Skaitļošanas resursi : dziļās mācīšanās modeļa apmācība ir skaitļošanas ziņā dārga, jo tai ir nepieciešama specializēta aparatūra, piemēram, GPU un TPU.
3. Laikietilpīgs: Strādājot ar secīgiem datiem atkarībā no skaitļošanas resursa, tas var aizņemt ļoti daudz pat dienu vai mēnešu laikā.
4. es interpretējamība: Dziļās mācīšanās modeļi ir sarežģīti, tie darbojas kā melnā kaste. ir ļoti grūti interpretēt rezultātu.
5. Pārmērīga uzstādīšana: kad modelis tiek apmācīts atkal un atkal, tas kļūst pārāk specializēts apmācības datiem, izraisot pārmērīgu pielāgošanu un sliktu veiktspēju jauniem datiem.

Dziļās mācīšanās priekšrocības:

1. Augsta precizitāte: Deep Learning algoritmi var sasniegt vismodernāko veiktspēju dažādos uzdevumos, piemēram, attēlu atpazīšanā un dabiskās valodas apstrādē.
2. Automatizēta funkciju izstrāde: Deep Learning algoritmi var automātiski atklāt un apgūt atbilstošās funkcijas no datiem, neizmantojot manuālu funkciju inženieriju.
3. Mērogojamība: Deep Learning modeļus var mērogot, lai apstrādātu lielas un sarežģītas datu kopas, un tie var mācīties no milzīga datu apjoma.
4. Elastīgums: Deep Learning modeļus var izmantot plašam uzdevumu klāstam, un tie var apstrādāt dažāda veida datus, piemēram, attēlus, tekstu un runu.
5. Pastāvīgs uzlabojums: Deep Learning modeļi var nepārtraukti uzlabot savu veiktspēju, jo kļūst pieejams vairāk datu.

Dziļās mācīšanās trūkumi:

1. Augstas skaitļošanas prasības: Deep Learning AI modeļu apmācībai un optimizēšanai ir nepieciešams liels datu un skaitļošanas resursu apjoms.
2. Nepieciešams liels daudzums marķētu datu : Deep Learning modeļiem apmācībai bieži ir nepieciešams liels daudzums marķētu datu, kuru iegūšana var būt dārga un laikietilpīga.
3. Interpretējamība: Dziļās mācīšanās modeļus var būt grūti interpretēt, tāpēc ir grūti saprast, kā tie pieņem lēmumus.
   Pārmērīga uzstādīšana: Deep Learning modeļi dažkārt var pārāk pielāgoties apmācības datiem, kā rezultātā jauni un neredzēti dati var pasliktināties.
4. Melnās kastes daba : Deep Learning modeļi bieži tiek uzskatīti par melnām kastēm, tāpēc ir grūti saprast, kā tie darbojas un kā tie nonāca pie savām prognozēm.

Secinājums

Visbeidzot, dziļās mācīšanās joma ir pārveidojošs mākslīgā intelekta lēciens. Atdarinot cilvēka smadzeņu neironu tīklus, Deep Learning AI algoritmi ir radījuši revolūciju dažādās nozarēs, sākot no veselības aprūpes līdz finansēm, no autonomiem transportlīdzekļiem līdz dabiskās valodas apstrādei. Tā kā mēs turpinām palielināt skaitļošanas jaudas un datu kopu lieluma robežas, dziļās mācīšanās potenciālie pielietojumi ir neierobežoti. Tomēr joprojām ir nozīmīgas problēmas, piemēram, interpretējamība un ētiski apsvērumi. Tomēr ar pastāvīgu pētniecību un jauninājumiem Deep Learning sola pārveidot mūsu nākotni, ievadot jaunu ēru, kurā mašīnas var mācīties, pielāgoties un atrisināt sarežģītas problēmas tādā mērogā un ātrumā, kāds iepriekš nebija iedomājams.