Глубокое обучение — это метод, который является подмножеством машинного обучения (ML) и относится к обучению нейронных сетей. Машинное обучение позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования для этого. Глубокое обучение предпочтительнее в тех случаях, когда данные неструктурированы и массивны. Он вдохновлен структурой человеческого мозга — отсюда аналогия «Нейронные сети».
Это наиболее эффективный способ работы с неструктурированными данными, поскольку он извлекает закономерности из необработанных данных с помощью нейронных сетей. Нейронные сети были областью, открытой примерно в начале 1950-х годов. Но почему они до сих пор в тренде? Вся заслуга принадлежит нынешней эпохе больших данных, когда технологические и промышленные гиганты ежедневно генерируют огромные объемы данных. Кроме того, блестящие конфигурации программных и аппаратных устройств, таких как графические процессоры, которые утоляют голод алгоритмов данными.
Прикладное глубокое обучение — это эмпирическая итеративная модель. Точность достигается за счет непрерывного цикла между идеями, кодом и экспериментами. Требуется конечное число итераций, чтобы окончательно прийти к решению.
Основные этапы построения нейронной сети включают определение структуры модели (например, количества входных и выходных признаков), инициализацию параметров модели и цикл для расчета текущих потерь (прямое распространение), градиента (обратное распространение) и обновление параметров. (градиентный спуск). Еще одним важным шагом является предварительная обработка набора данных. Настройка скорости обучения (которая является примером «гиперпараметра») может иметь большое значение для алгоритма глубокого обучения. Оптимизация гиперпараметров также использует этот цикл внедрения идеи в код и проведения экспериментов с различными наборами данных. Оптимизация гиперпараметров также использует этот цикл внедрения идеи в код и проведения экспериментов с различными наборами данных.
Глубокое обучение имеет приложения в различных областях, таких как обработка естественного языка, беспилотные автомобили, медицинское обслуживание, распознавание речи и многое другое. Одним из самых интригующих приложений является GAN, генерирующая нейронная сеть. GAN создают изображения высочайшего качества, фотореалистичные и разнообразные. GAN могут создавать очень реалистичные видео и изображения знаменитостей.
Одним из самых популярных приложений стало сгенерированное искусственным интеллектом «настоящее фальшивое» видео Барака Обамы. Исследователи из Вашингтонского университета использовали нейронную сеть для анализа миллионов видеороликов, чтобы понять движение различных элементов его лица во время его речи.
Понимание и интерпретация многомерных данных — утомительная задача, которая оказывается тяжелым бременем для человеческого разума. Чтобы помешать этим блестящим умственным способностям выполнять такие трудоемкие задачи, нам на помощь приходят алгоритмы глубокого обучения.
Наряду с анализом огромных объемов данных модели глубокого обучения могут даже использовать их для применения этих знаний в реальных задачах — технически известных как извлечение и классификация признаков — преобразование текста в речь, распознавание речи, эмоций, обнаружение сонливости водителя и виртуальные помощники по имени. немного. Кроме того, платформы глубокого обучения также могут извлечь выгоду из инженерных функций при изучении более сложных представлений, которые обычно отсутствуют в инженерных системах.
Несмотря на множество открытых исследовательских вопросов и тот факт, что эта область все еще находится в зачаточном состоянии, совершенно очевидно, что успехи, достигнутые в разработке систем глубокого машинного обучения, несомненно, определят будущее машинного обучения.
Глубокое обучение в нейронных сетях — это больше, чем временное увлечение. Физика, кажется, диктует, что любое эффективное вычислительное оборудование будущего должно быть похоже на мозг, со множеством компактно размещенных процессоров в трехмерном пространстве, редко соединенных множеством коротких и нескольких длинных проводов, чтобы минимизировать общую стоимость соединения (даже если «провода на самом деле световые лучи). Базовая архитектура, по сути, представляет собой архитектуру глубокой, редко связанной трехмерной RNN, и ожидается, что методы глубокого обучения для таких RNN станут еще более важными, чем сегодня.
