google-site-verification=_IxU7JVt8RnsSAqrQqM6Kama6bRgC-uSk5heLUxWz3Y
deep learning v chem sut metoda glubokogo obuchenija 9d7c2fd

Deep Learning: в чем суть метода глубокого обучения?

 

В этой статье мы рассмотрим, как работает глубокое обучение нейронных связей по сравнению с машинным обучением, и поговорим о том, как применить глубокое обучение на практике.

Термины «машинное обучение» и «глубокое обучение» часто считаются синонимами, что является ошибкой. Оба термина можно найти в средствах массовой информации или в технических статьях, но важно понимать, что это две отдельные области искусственного интеллекта, каждая из которых имеет собственное значение и значение. Прежде чем приступить к их детальному изучению, давайте рассмотрим значение термина «искусственный интеллект».

Коротко об искусственном интеллекте

В середине 20 века специалисты приступили к разработке компьютерных систем, способных решать различные задачи и задачи. Раньше считалось, что на это способен только человек, т.е.для выполнения таких мысленных операций нужен интеллект. Одним словом, искусственный интеллект — это интеллектуальная система, способная решать творческие задачи, традиционно считающиеся прерогативой человека.

Известный пример совершенствования искусственного интеллекта — компьютерные игры. Их первые версии были упрощены по своим функциям, например, за счет игры в шахматы или шашки, где основными действиями являются перемещение фигуры игрока и чтение комбинаций противника. С развитием новых технологий машины стали приобретать совершенно иное значение и содержание. Теперь искусственный интеллект способен анализировать ситуацию, рассчитывать шаги вперед и даже обыгрывать людей в компьютерных играх, чего раньше не было.

Практически не осталось сфер, где искусственный интеллект еще не нашел своего применения, благодаря чему стремительно развиваются медицина, наука, образование и так далее

Давайте подробнее рассмотрим значение машинного обучения для искусственного интеллекта.

Machine learning

Изначально методы, созданные для работы с искусственным интеллектом, не подходили для решения сложных задач. Например, жесткие алгоритмы не подходят для распознавания изображений или видео, текста или эмоций. Для этого на помощь пришло машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая отвечает за разработку алгоритмов, которые могут трансформироваться без помощи человека.

Проще говоря, это методы, которые повторяют систему обучения человека по принципу «от простого к сложному». Например, как школьник, который учится читать: сначала он изучает алфавит, затем слоги, слова, предложения и, наконец, тексты.

Примерно так же специалисты разрабатывают алгоритмы машинного обучения и предоставляют им огромное количество данных. Алгоритмы рассматривают информацию и делают выводы, на основе которых модернизируется искусственный интеллект. Если в алгоритме будут обнаружены признаки атаки кибер-мошенников на банковскую платформу, система, изучив этот пример, сможет самостоятельно рассчитывать такие действия в будущем.

важно понимать, что одни только алгоритмы не могут анализировать более точную информацию; для этого существуют нейронные сети, о которых мы поговорим позже.

Глубокое обучение нейронных сетей

Искусственные нейронные сети — это математические модели, которые копируют структуру человеческого мозга. Они были созданы для того, чтобы искусственный интеллект мог анализировать изображения, текст, человеческий язык и т.д.

Простые нейронные сети могут распознавать простые объекты, отличать их друг от друга или подсчитывать, сколько объектов представлено на изображении. Более сложные сети решают проблемы, с которыми раньше компьютеры не могли справиться.

Чтобы ИИ научился различать животных, он должен предоставить им помеченные изображения. Вероятность безошибочной идентификации увеличивается, если вы предоставите как можно больше изображений с тегами.

Но, как оказалось, этого оказалось недостаточно, чтобы система могла анализировать видеоматериал и распознавать голоса. Для этого специалисты начали работать над более глубоким обучением нейронных сетей.

Deep learning

Глубокое обучение нейронных связей — одна из разновидностей машинного обучения, новый этап в развитии науки, в котором нейронные сети включают в себя различные строительные блоки, которые взаимодействуют друг с другом в расширенных границах. В этом случае искусственный интеллект может решать самые нестандартные задачи.

Функционал компьютерных игр, который мы рассматривали ранее, стал реальным благодаря Deep Learning. Такие глубокие нейронные сети могут распознавать сложные изображения в реальном времени, например, самолет в нестандартной перспективе, на любом фоне и даже в замаскированной форме.

Данные, полученные системой, анализируются одновременно несколькими уровнями нейронной сети. Каждый слой идентифицирует изображение по его положению.

Существует три типа слоев нейронной сети:

  • начальный уровень;
  • скрытый уровень;
  • выходной слой.

Распознавание изображений происходит в скрытом слое.

Глубокое обучение играет особую роль в анализе речи. Многослойная нейронная сеть способна справиться с подобной задачей: «Франция — моя родина, я жил в Перу и Англии. На каком языке я свободно говорю? »Нейронная сеть проанализирует это предложение, сгенерирует список языков, которые, вероятно, знает автор, и в конечном итоге определит, что французский — правильный ответ.

Глубокое обучение стало реальностью после создания производительных компьютерных систем, без которых невозможно распознавание и анализ видео.

Какие задачи способны решить машинное и глубокое обучение?

Обе дисциплины предназначены для решения разных типов задач. С точки зрения бизнес-процессов машинное обучение предназначено для:

  1. Автоматизация бизнеса. Машинное обучение сможет распознавать пользователей, анализировать и систематизировать данные о клиентах и ​​обеспечивать индивидуальный подход.
  2. Анализируйте данные, которые необходимо структурировать и применить для обучения алгоритмов.

Для применения глубокого обучения необходимы следующие условия:

  1. Огромный массив информации, которая еще не была проанализирована и не может быть использована для обучения алгоритмов.
  2. Необходимость решать проблемы, с которыми машинное обучение не справляется.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что без искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения многие функции компьютера были бы недоступны. Например, такие как распознавание голоса и изображений и даже игры в шашки. Благодаря обработке большого количества информации и идентификации содержащихся в ней связей и шаблонов, машины способны выполнять задачи различной сложности.

Исходная информация всегда содержит ответы, необходимые профессионалам в различных сферах деятельности. Основная задача — научиться находить решения с использованием новейших технологий.

Сегодня миром правят информационные и компьютерные технологии. И побеждает тот, у кого самый продвинутый искусственный интеллект.

Желаем удачи в использовании искусственного интеллекта в повседневной жизни и не забываем разрабатывать собственные, ведь любую машину, в первую очередь, создают мы: люди!

Кстати, продолжая тему развития интеллекта, рекомендуем пройти онлайн-программу «Лучшие методики самообразования», после чего вы сможете учиться быстрее, эффективнее и сделать самостоятельное обучение максимально интересным.

Удачи!

Источник —  Интеллектуальный клуб 4brain

Опубликовал(а)yusha085
Предыдущая запись
Скорочтение: бесплатные упражнения и суперрезультаты
Следующая запись
Управление гневом: подборка полезных материалов
Добавить комментарий
Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены *