Эволюция технологий вознесла человечество на небывалые высоты. Рабочие области медицины, безопасности, обучения и оказания других видов помощи достигли своего пика. Но этим дело не ограничивается. Искусственный интеллект - это следующая большая вещь в мире технологий и компьютерных наук, но чтобы понять ее, важно знать, из чего она состоит. Важно знать, что такое глубокое обучение и что такое искусственная нейронная сеть.
Область технологий искусственного интеллекта чрезвычайно продвинута и интересна. Эти два инструмента, которые используются в искусственном интеллекте, являются очень мощными с точки зрения решения сложных проблем и разработки еще более высоких стандартов в науке.
Можно с уверенностью сказать, что такого рода механизм является переходом на следующий технологический уровень. Современные компании уже осознали его важность и начали использовать во множестве ситуаций. Возьмем, к примеру, Google. Google использует поисковый ИИ, чтобы учиться у своих пользователей. Если вы ищете что-то в строке поиска, например, “портативный компьютер”, и после получения результатов вы нажимаете на него, то вы только что научили ИИ Google, что “портативный компьютер” - это то, на что вы нажимаете. Интересно, как это работает? Давайте нырнем глубже и выясним.
Содержание
- 1. Описание, Что Такое Глубокое Обучение
- 1.1. Как Это Работает?
- 1.2. Искусственная Нейронная Сеть
- 1.3. Распространённые Примеры
- 1.4. Какие Существуют Другие Типы Нейронных Сетей?
- 2. Нейронные Сети в Действии
- 3. Глубокое Обучение в Действии
- 3.1. Чем Отличаются Машинное Обучение и Глубокое Обучение?
- 4. Заключение
Описание, Что Такое Глубокое Обучение
Последняя сделка действительна прямо сейчас:
SAVE 50%
DataCamp End of Year Sale
Unlock a year of unlimited data and AI learning at half the price! This is your final call to save big on expertise for 2025. Act fast and secure your 50% discount with DataCamp's End of Year Sale – the clock is ticking!
Особенность технологии глубокого обучения заключается в том, что это техника для компьютеров (ИИ), чтобы учиться так же, как люди - методом проб и ошибок. Если вам интересно, видели ли вы это раньше, то, вероятно, видели. Это технология, лежащая в основе приложений, как голосовое управление устройствами, вроде телефонов, планшетов или телевизоров. Не так давно мы познакомились с беспилотными автомобилями, которые также являются продуктом глубокого обучения. С помощью глубокого обучения искусственный интеллект распознает знаки остановки, пешеходов и другие препятствия на дороге, которые могут привести к аварии.
Для выполнения таких действий компьютер, использующий методы глубокого обучения, запрашивает большое количество обучающих данных (это работа нейронных сетей, к ней мы вернемся чуть позже). Такие технологические достижения, как беспилотные автомобили, нуждаются в тысячах видеоматериалов и изображений, чтобы распознать каждую отдельную ситуацию, чтобы она была безопасной. Недавние улучшения в глубоком обучении были доведены до уровня, когда оно превосходит человека в определенном количестве задач.
Как Это Работает?
Как уже упоминалось чуть выше, то, что глубокое обучение использует для выполнения таких задач - это нейронные сети. В большинстве случаев глубокое обучение ИИ называют глубокой нейронной сетью. Слово "глубокий" в этом термине обозначает слои, которые заложены в обучение нейронной сети. Так что такое глубокое обучение?
Модели глубокого обучения обучаются путем получения достаточного количества данных и архитектуры данных нейронных сетей, которые изучают функции непосредственно из данных без ручного отбора. Глубокие нейронные сети - это системы, которые связаны точно так же, как наши биологические нейронные сети. Такие системы создаются таким образом, чтобы адаптироваться к ситуационным потребностям. Как только нейронные сети идентифицируют результаты для определенного объекта, в следующий раз NN-системы могут определить, является ли это тем же самым объектом или нет. Нейронные сети не распознают объекты так же, как мы, они распознают объекты через их собственный уникальный набор признаков.
Искусственная Нейронная Сеть
Один из наиболее распространенных и популярных типов использования глубокого обучения известен как обычные нейронные сети или сокращенно CNN. Они объединяют изученные объекты с входными данными и используют 2D-сверточные слои, что делает эту архитектуру хорошо подходящей для обработки 2D-данных. Например, это могут быть изображения или листы координатной плоскости.
Обычные нейронные сети работают таким образом, что больше нет необходимости в ручном извлечении признаков. Они извлекают функции непосредственно из изображений. Искусственные нейронные сети имеют автоматизированное извлечение признаков, что делает модели глубокого обучения идеально точными для задач компьютерного зрения, таких как классификация объектов.
CNN учится обнаруживать различные объекты, используя множество скрытых слоев. Каждое число скрытых слоев увеличивает сложность изучаемых объектов изображения. CNN изучает различные функции из каждого слоя.
Теперь вы немного больше понимаете, что такое глубокое обучение нейронной сети.
Распространённые Примеры
Согласно источникам, существует три наиболее часто используемых способа использования глубокого обучения для выполнения классификации объектов:
- Трансфертное обучение. Такой обучающий подход в основном используется в приложениях глубокого обучения. Это делается путем наличия существующей сети и добавления новых данных к ранее неизвестным классам. Таким образом, можно сэкономить некоторое время, потому что вместо этого вы уменьшите объем обработки изображений. Это позволяет классифицировать только определенные объекты, а не перебирать все разные объекты, пока не найдете правильный. Поэтому важно знать, что такое глубокое обучение.
- Обучение с нуля. Это в основном используется для новых приложений, которые будут иметь большое количество выходных категорий. Оно начинается со сбора большого количества помеченных наборов данных и разработки сетевой архитектуры, которая будет изучать функции. В то время как трансферное обучение нейронной сети может занять до нескольких часов или минут, этот метод занимает немного больше времени - от нескольких дней до нескольких недель.
- Извлечение признаков. Не такой популярный, как упомянутые ранее методы, но все же широко используемый. Это метод, который используется для более специализированного подхода к глубокому обучению. Он использует сеть в качестве экстрактора функций. Поскольку слоям в обычных нейронных сетях поручено изучать определенные признаки по изображениям, можно также извлечь эти признаки и сделать их входными данными для модели машинного обучения.
Какие Существуют Другие Типы Нейронных Сетей?
В то время как обычная нейронная сеть может рассматриваться как стандартная нейронная сеть, которая была расширена в пространстве с использованием общих весов, существует также несколько различных типов.
Рекуррентная нейронная сеть, а не обычная, расширяется во времени, имея края, которые подают в следующий временной шаг вместо следующего слоя в том же временном шаге. Эта искусственная нейронная сеть используется для распознавания последовательностей, например, речевого сигнала или текста.
Кроме того, существует рекурсивная нейронная сеть. Эта система нейронных сетей не имеет временного аспекта для входной последовательности, но входные данные должны обрабатываться иерархически, а для этого стоит знать, что такое глубокое обучение.
Нейронные Сети в Действии
Может быть сложно попытаться понять, каковы реальные преимущества нейронных сетей в реальных жизненных ситуациях. Искусственные нейронные сети очень популярны среди экспертов фондового рынка. С помощью систем нейронных сетей можно применять “алгоритмическую торговлю”, которая может быть применена к таким финансовым рынкам, как акции, процентные ставки и различные валюты. Нейросетевые алгоритмы могут находить недооцененные акции, улучшать существующие модели акций и использовать глубокое обучение для поиска способов оптимизации алгоритма по мере изменения рынка.
Поскольку нейронные сети очень гибки, они могут быть применены в различных сложных системах распознавания образов и прогнозирования проблем. В качестве альтернативы приведенному выше примеру, система нейронных сетей может использоваться для прогнозирования бизнеса, обнаружения рака по изображениям и распознавания лиц на изображениях в социальных сетях.
Самые понравившиеся находки
Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!
Глубокое Обучение в Действии
Не только глубокие нейронные сети имеют реальные примеры. Глубокое обучение также имеет некоторые из следующих творений:
- Виртуальный помощник
- Чатботы или роботы
- Персонализированные покупки и развлечения
- Автоматическое придание цвета (использует алгоритмы для воссоздания истинных цветов на черно-белых изображениях)
- Простой в использовании
- Предлагает качественный контент
- Очень открытый в своих ценах
- Бесплатные сертификаты об окончании
- Фокус на навыки науки о данных
- Гибкое расписание занятий
- Простой дизайн (без бесполезной информации)
- Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
- Разнообразие возможностей обучения
- Программа Nanodegree
- Подходит для корпоративного обучения
- Платные сертификаты об окончании
- Известная платформа в индустрии
- Широкий спектр особенностей
- Курсы университетского уровня
- Курсы университетского уровня
- Подходит для компаний
- Платные сертификаты об окончании
Чем Отличаются Машинное Обучение и Глубокое Обучение?
Со всей этой информацией становится ясно, что глубокое обучение и нейронные сети тесно связаны и, вероятно, не будут хорошо работать, если их разделить. Чтобы понять, что такое глубокое обучение и что такое нейронные сети, необходимо знать основной вывод.
Нейронные сети передают данные в виде входных и выходных значений. Они используются для передачи данных с помощью соединений. В то время как глубокое обучение связано с преобразованием и извлечением признака, который пытается установить связь между стимулом и связанными с ним нервными реакциями, присутствующими в мозге. Другими словами, глубокие нейронные сети используются для управления природными ресурсами, управления технологическими процессами, управления транспортными средствами, принятии решений, в то время как глубокое обучение используется для автоматического распознавания речи, распознавания образов и т. д.
Вы знали?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Самые трендовые находки
Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что глубокое обучение и нейронная сеть дополняют друг друга и разовьются в еще большее технологическое чудо, чем сегодня. Зайдите на нашу страницу курсов и пройдите курс по созданию приложений машинного обучения. Искусственный интеллект - это следующий шаг в наш век, и чем больше опыта он получает, тем больше пользы он принесет обществу.
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
