V hitro razvijajočem se obdobju umetne inteligence je globoko učenje temeljna tehnologija, ki spreminja način, kako stroji razumejo, se učijo in komunicirajo s kompleksnimi podatki. V svojem bistvu umetna inteligenca globokega učenja posnema zapletene nevronske mreže človeških možganov, kar računalnikom omogoča avtonomno odkrivanje vzorcev in sprejemanje odločitev iz ogromnih količin nestrukturiranih podatkov. To transformativno področje je spodbudilo preboj na različnih področjih, od računalniškega vida in obdelave naravnega jezika do zdravstvene diagnostike in avtonomne vožnje.

Uvod v globoko učenje

Ko se poglobimo v to uvodno raziskovanje globokega učenja, odkrijemo njegova temeljna načela, aplikacije in osnovne mehanizme, ki strojem omogočajo doseganje človeških kognitivnih sposobnosti. Ta članek služi kot prehod v razumevanje, kako globoko učenje preoblikuje industrije, premika meje tega, kar je mogoče v AI, in utira pot prihodnosti, kjer lahko inteligentni sistemi samostojno zaznavajo, razumejo in inovirajo.

Kaj je globoko učenje?

Definicija globokega učenja je, da je to veja strojno učenje ki temelji na arhitekturi umetne nevronske mreže. Umetna nevronska mreža oz ANN uporablja plasti medsebojno povezanih vozlišč, imenovanih nevroni, ki sodelujejo pri obdelavi in ​​učenju iz vhodnih podatkov.

V popolnoma povezani globoki nevronski mreži obstaja vhodna plast in ena ali več skritih plasti, povezanih ena za drugo. Vsak nevron prejme vhod od nevronov prejšnje plasti ali vhodne plasti. Izhod enega nevrona postane vhod za druge nevrone v naslednji plasti omrežja in ta proces se nadaljuje, dokler končna plast ne proizvede izhoda omrežja. Plasti nevronske mreže preoblikujejo vhodne podatke s serijo nelinearnih transformacij, kar omrežju omogoča učenje kompleksnih predstavitev vhodnih podatkov.

Obseg globokega učenja

shrani youtube video vlc

Danes je umetna inteligenca z globokim učenjem postala eno najbolj priljubljenih in vidnih področij strojnega učenja zaradi svojega uspeha v različnih aplikacijah, kot so računalniški vid, obdelava naravnega jezika in učenje s krepitvijo.

Umetna inteligenca za globoko učenje se lahko uporablja za nadzorovano, nenadzorovano kot tudi za okrepitveno strojno učenje. za njihovo obdelavo uporablja različne načine.

• Nadzorovano strojno učenje: Nadzorovano strojno učenje ali je strojno učenje tehnika, pri kateri se nevronska mreža nauči napovedovati ali razvrščati podatke na podlagi označenih nizov podatkov. Tukaj vnesemo obe vhodni funkciji skupaj s ciljnimi spremenljivkami. nevronska mreža se nauči napovedovati na podlagi stroškov ali napake, ki izhaja iz razlike med napovedanim in dejanskim ciljem, ta proces je znan kot povratno širjenje. Algoritmi globokega učenja, kot so konvolucijske nevronske mreže, ponavljajoče se nevronske mreže, se uporabljajo za številne nadzorovane naloge, kot so klasifikacija in prepoznavanje slik, analiza občutkov, jezikovni prevodi itd.
• Nenadzorovano strojno učenje: Nenadzorovano strojno učenje ali je strojno učenje tehnika, pri kateri se nevronska mreža nauči odkrivati ​​vzorce ali združevati nabor podatkov na podlagi neoznačenih naborov podatkov. Tukaj ni ciljnih spremenljivk. medtem ko mora stroj sam določiti skrite vzorce ali razmerja znotraj nizov podatkov. Algoritmi globokega učenja, kot so samodejni kodirniki in generativni modeli, se uporabljajo za nenadzorovane naloge, kot so združevanje v gruče, zmanjšanje dimenzionalnosti in odkrivanje nepravilnosti.
• Okrepitveno strojno učenje : Okrepitveno strojno učenje ali je strojno učenje tehnika, pri kateri se agent nauči sprejemati odločitve v okolju, da poveča signal za nagrado. Agent sodeluje z okoljem tako, da ukrepa in opazuje posledične nagrade. Globoko učenje se lahko uporablja za učenje politik ali nabora dejanj, ki povečajo kumulativno nagrado skozi čas. Učni algoritmi za globoko okrepitev, kot sta omrežja Deep Q in gradient globoke deterministične politike (DDPG), se uporabljajo za okrepitev nalog, kot so robotika in igranje iger itd.

Umetne nevronske mreže

Umetne nevronske mreže so zgrajeni na principih zgradbe in delovanja človeških nevronov. Znana je tudi kot nevronske mreže ali nevronske mreže. Vhodni sloj umetne nevronske mreže, ki je prvi sloj, sprejema vhodne podatke iz zunanjih virov in jih posreduje skritemu sloju, ki je drugi sloj. Vsak nevron v skritem sloju dobi informacije od nevronov v prejšnjem sloju, izračuna tehtano skupno vrednost in ga nato prenese na nevrone v naslednjem sloju. Te povezave so ponderirane, kar pomeni, da so vplivi vnosov iz predhodne plasti bolj ali manj optimizirani tako, da se vsakemu vnosu dodeli posebna utež. Te uteži se nato prilagodijo med postopkom usposabljanja, da se izboljša zmogljivost modela.

Popolnoma povezana umetna nevronska mreža

Umetne nevrone, znane tudi kot enote, najdemo v umetnih nevronskih mrežah. Celotno umetno nevronsko omrežje je sestavljeno iz teh umetnih nevronov, ki so razporejeni v vrsto plasti. Zapletenost nevronskih mrež bo odvisna od zapletenosti osnovnih vzorcev v naboru podatkov, ne glede na to, ali ima plast ducat enot ali milijone enot. Običajno ima umetna nevronska mreža vhodno plast, izhodno plast in skrite plasti. Vhodna plast prejema podatke iz zunanjega sveta, ki jih mora nevronska mreža analizirati ali spoznati.

V popolnoma povezani umetni nevronski mreži obstaja vhodna plast in ena ali več skritih plasti, povezanih ena za drugo. Vsak nevron prejme vhod od nevronov prejšnje plasti ali vhodne plasti. Izhod enega nevrona postane vhod za druge nevrone v naslednji plasti omrežja in ta proces se nadaljuje, dokler končna plast ne proizvede izhoda omrežja. Nato se ti podatki po prehodu skozi eno ali več skritih plasti pretvorijo v dragocene podatke za izhodno plast. Končno izhodna plast zagotavlja izhod v obliki odziva umetne nevronske mreže na podatke, ki prihajajo.

V večini nevronskih mrež so enote med seboj povezane od ene plasti do druge. Vsaka od teh povezav ima uteži, ki nadzorujejo, koliko ena enota vpliva na drugo. Nevronska mreža izve vedno več o podatkih, ko se premikajo iz ene enote v drugo, na koncu pa proizvedejo izhod iz izhodne plasti.

Razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem:

strojno učenje in umetna inteligenca z globokim učenjem sta oba podskupini umetne inteligence, vendar je med njima veliko podobnosti in razlik.

Vrste nevronskih mrež

Modeli globokega učenja se lahko samodejno učijo funkcij iz podatkov, zaradi česar so zelo primerni za naloge, kot so prepoznavanje slik, prepoznavanje govora in obdelava naravnega jezika. Najpogosteje uporabljene arhitekture pri globokem učenju so nevronske mreže s posredovanjem podatkov, konvolucijske nevronske mreže (CNN) in ponavljajoče se nevronske mreže (RNN).

1. Napredne nevronske mreže (FNN) so najpreprostejši tip ANN z linearnim tokom informacij skozi omrežje. FNN se pogosto uporabljajo za naloge, kot so klasifikacija slik, prepoznavanje govora in obdelava naravnega jezika.
2. Konvolucijske nevronske mreže (CNN) so posebej za naloge prepoznavanja slik in videa. CNN-ji se lahko samodejno naučijo funkcij iz slik, zaradi česar so zelo primerni za naloge, kot so klasifikacija slik, zaznavanje objektov in segmentacija slik.
3. Ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) so vrsta nevronske mreže, ki lahko obdeluje zaporedne podatke, kot so časovne vrste in naravni jezik. RNN-ji lahko vzdržujejo notranje stanje, ki zajema informacije o predhodnih vnosih, zaradi česar so zelo primerni za naloge, kot so prepoznavanje govora, obdelava naravnega jezika in jezikovno prevajanje.

Aplikacije za globoko učenje:

Glavne aplikacije umetne inteligence za globoko učenje lahko razdelimo na računalniški vid, obdelavo naravnega jezika (NLP) in učenje s krepitvijo.

1. Računalniški vid

Prva aplikacija globokega učenja je računalniški vid. noter računalniški vid , Modeli AI za globoko učenje lahko strojem omogočijo prepoznavanje in razumevanje vizualnih podatkov. Nekatere glavne aplikacije globokega učenja v računalniškem vidu vključujejo:

• Zaznavanje in prepoznavanje predmetov: Model globokega učenja se lahko uporablja za prepoznavanje in lociranje predmetov v slikah in videoposnetkih, kar omogoča strojem izvajanje nalog, kot so samovozeči avtomobili, nadzor in robotika.
• Razvrstitev slike: Modele globokega učenja je mogoče uporabiti za razvrščanje slik v kategorije, kot so živali, rastline in zgradbe. To se uporablja v aplikacijah, kot so medicinsko slikanje, nadzor kakovosti in pridobivanje slik.
• Segmentacija slike: Modele globokega učenja je mogoče uporabiti za segmentacijo slik v različne regije, kar omogoča prepoznavanje specifičnih značilnosti na slikah.

2. Obdelava naravnega jezika (NLP) :

Pri aplikacijah za globoko učenje je druga aplikacija NLP. NLP , the Model globokega učenja lahko strojem omogoči razumevanje in ustvarjanje človeškega jezika. Nekaj ​​glavnih aplikacij globokega učenja v NLP vključujejo:

• Samodejno ustvarjanje besedila – Model globokega učenja se lahko nauči korpusa besedila in novega besedila, kot so povzetki, eseji, se lahko samodejno ustvarijo z uporabo teh usposobljenih modelov.
• Jezik prevoda: Modeli globokega učenja lahko prevedejo besedilo iz enega jezika v drugega in tako omogočijo komunikacijo z ljudmi iz različnih jezikovnih okolij.
• Analiza razpoloženja: Modeli globokega učenja lahko analizirajo razpoloženje dela besedila, kar omogoča ugotavljanje, ali je besedilo pozitivno, negativno ali nevtralno. To se uporablja v aplikacijah, kot so storitve za stranke, spremljanje družbenih medijev in politična analiza.
• Prepoznavanje govora: Modeli globokega učenja lahko prepoznajo in prepišejo izgovorjene besede, kar omogoča izvajanje nalog, kot so pretvorba govora v besedilo, glasovno iskanje in naprave z glasovnim nadzorom.

3. Okrepitveno učenje:

noter učenje s krepitvijo , globoko učenje deluje kot agenti za usposabljanje za ukrepanje v okolju za čim večjo nagrado. Nekatere od glavnih aplikacij globokega učenja pri učenju z okrepitvijo vključujejo:

• Igranje igre: Modeli globokega okrepljenega učenja so lahko premagali človeške strokovnjake pri igrah, kot so Go, Šah in Atari.
• Robotika: Modele učenja z globoko okrepitvijo je mogoče uporabiti za usposabljanje robotov za opravljanje kompleksnih nalog, kot so prijemanje predmetov, navigacija in manipulacija.
• Nadzorni sistemi: Učne modele globoke okrepitve je mogoče uporabiti za nadzor kompleksnih sistemov, kot so električna omrežja, upravljanje prometa in optimizacija dobavne verige.

Izzivi pri poglobljenem učenju

Globoko učenje je znatno napredovalo na različnih področjih, vendar je še vedno nekaj izzivov, ki jih je treba rešiti. Tukaj je nekaj glavnih izzivov pri poglobljenem učenju:

1. Razpoložljivost podatkov : Za učenje so potrebne velike količine podatkov. Za uporabo globokega učenja je velika skrb zbrati čim več podatkov za usposabljanje.
2. Računalniški viri : Za usposabljanje modela globokega učenja je računalniško drago, ker zahteva specializirano strojno opremo, kot so GPE in TPE.
3. Zamudno: Med delom na zaporednih podatkih, odvisno od računalniškega vira, lahko traja zelo veliko celo v dneh ali mesecih.
4. jaz razlagalnost: Modeli globokega učenja so kompleksni, delujejo kot črna skrinjica. zelo težko je interpretirati rezultat.
5. Prekomerno opremljanje: ko se model vedno znova usposablja, postane preveč specializiran za podatke o usposabljanju, kar vodi v prekomerno prilagajanje in slabo delovanje na novih podatkih.

Prednosti globokega učenja:

1. Visoka natančnost: Algoritmi globokega učenja lahko dosežejo najsodobnejšo zmogljivost pri različnih nalogah, kot sta prepoznavanje slik in obdelava naravnega jezika.
2. Avtomatizirano inženirstvo funkcij: Algoritmi globokega učenja lahko samodejno odkrijejo in se naučijo ustreznih funkcij iz podatkov brez potrebe po ročnem inženiringu funkcij.
3. Razširljivost: Modeli globokega učenja se lahko prilagodijo za obdelavo velikih in kompleksnih naborov podatkov ter se lahko učijo iz ogromnih količin podatkov.
4. Prilagodljivost: Modele globokega učenja je mogoče uporabiti za širok nabor nalog in lahko obravnavajo različne vrste podatkov, kot so slike, besedilo in govor.
5. Nenehne izboljšave: Modeli globokega učenja lahko nenehno izboljšujejo svojo učinkovitost, ko je na voljo več podatkov.

Slabosti globokega učenja:

1. Visoke računalniške zahteve: Modeli umetne inteligence z globokim učenjem zahtevajo velike količine podatkov in računalniških virov za usposabljanje in optimizacijo.
2. Zahteva velike količine označenih podatkov : modeli globokega učenja pogosto zahtevajo veliko količino označenih podatkov za usposabljanje, kar je lahko drago in dolgotrajno pridobivanje.
3. Interpretabilnost: Modele globokega učenja je lahko težko interpretirati, zaradi česar je težko razumeti, kako sprejemajo odločitve.
   Prekomerno opremljanje: Modeli globokega učenja se lahko včasih preveč prilagodijo podatkom o usposabljanju, kar povzroči slabo delovanje novih in nevidenih podatkov.
4. Narava črne skrinjice : Modeli globokega učenja se pogosto obravnavajo kot črne skrinjice, zaradi česar je težko razumeti, kako delujejo in kako so prišli do svojih napovedi.

Zaključek

Skratka, področje globokega učenja predstavlja transformativni preskok v umetni inteligenci. S posnemanjem nevronskih mrež človeških možganov so algoritmi umetne inteligence za globoko učenje revolucionirali industrije, od zdravstva do financ, od avtonomnih vozil do obdelave naravnega jezika. Medtem ko še naprej premikamo meje računalniške moči in velikosti nabora podatkov, so možne uporabe globokega učenja neomejene. Vendar ostajajo izzivi, kot so interpretabilnost in etični vidiki, pomembni. Vendar pa z nenehnimi raziskavami in inovacijami globoko učenje obljublja, da bo preoblikovalo našo prihodnost in uvedlo novo dobo, v kateri se lahko stroji učijo, prilagajajo in rešujejo zapletene probleme v obsegu in hitrosti, ki si jih prej ni bilo mogoče zamisliti.