Популярные сегодня нейронные сети представляют собой метод искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обрабатывать информацию так же, как это делает человеческий мозг. Модели глубокого обучения могут распознавать сложные закономерности в данных, таких как изображения, тексты, звуки и другие, чтобы получить точные результаты и прогнозы.

Глубокое обучение может быть использовано для автоматизации задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта, например описания изображений или преобразования звуковых файлов в текст.

Deep Learning имеет большое значение, потому что оно позволяет компьютерам мыслить и учиться так же, как люди. Эта технология используется во многих приложениях ИИ в повседневных продуктах, таких как цифровые помощники, телевизионные пульты с голосовой активацией, выявление мошенничества и автоматическое распознавание лиц. Она также является ключевым компонентом новых технологий, таких как беспилотные автомобили и виртуальная реальность.

Модели глубокого обучения — это компьютерные файлы, которые созданы специалистами по обработке данных для выполнения определенных задач с использованием алгоритма или заранее определенного набора шагов. Компании используют эти модели для анализа данных и прогнозирования в различных приложениях.

В чем заключается польза глубокого обучения?

Глубокое обучение имеет множество применений в различных отраслях, таких как автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, производство, электроника и медицинские исследования. Например:

• В беспилотных автомобилях используются модели глубокого обучения для автоматического распознавания дорожных знаков и пешеходов.
• Системы безопасности используют глубокое обучение для автоматического выделения областей интереса на спутниковых снимках.
• В анализе медицинских изображений глубокое обучение используется для автоматического обнаружения раковых клеток при диагностике.
• Заводы используют приложения глубокого обучения для автоматического определения, когда люди или объекты находятся на небезопасном расстоянии от машин.

Эти различные применения глубокого обучения можно разделить на четыре основные категории: компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка (NLP) и системы рекомендаций.

Как работает глубокое обучение?

Алгоритмы глубокого обучения используют нейронные сети, которые моделируются по образцу человеческого мозга. Так же как в человеческом мозге есть миллионы связанных нейронов, которые работают вместе для обработки информации, нейронные сети глубокого обучения или искусственные нейронные сети состоят из множества слоев искусственных нейронов, которые работают вместе в компьютере.

Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, которые обрабатывают данные с помощью математических вычислений. Искусственные нейронные сети — это алгоритмы глубокого обучения, которые используют эти узлы для решения сложных задач. Вот основные компоненты глубокой нейронной сети:

• Входной слой: Искусственная нейронная сеть имеет несколько узлов, через которые данные поступают в нее. Эти узлы составляют входной слой системы.
• Скрытый слой: Входной слой обрабатывает и передает данные на следующие слои в нейронной сети. Эти скрытые слои обрабатывают информацию на разных уровнях и адаптируют свое поведение по мере получения новых данных. Сети глубокого обучения имеют сотни скрытых слоев, которые они могут использовать для анализа проблемы с разных точек зрения.
• Выходной слой: Выходной слой состоит из узлов, которые выводят данные. Модели глубокого обучения, которые выводят ответы «да» или «нет», имеют на выходном слое только два узла. С другой стороны, модели, которые выводят более широкий диапазон ответов, содержат больше узлов.

Как создаются мощные универсальные нейросети на базе глубокого обучения

Глубокая нейронная сеть обучается выполнять точные вычисления на больших объемах данных. Например, для обучения расчету цен в отелях требуются большие массивы данных о ценах за предыдущие годы. Нейронная сеть будет искать закономерности в данных и с каждой итерацией будет все точнее прогнозировать цены на определенный день.

В глубоком обучении есть два основных способа обучения нейронной сети: с учителем и без учителя. В первом случае нейронной сети задается эталонный результат вычислений. Если ответ содержит ошибку, нейронная сеть корректирует свои параметры и повторяет вычисления, пока ответ не станет близким к эталону. Примером может служить определение стоимости дома.

При обучении без учителя глубокая нейронная сеть самостоятельно классифицирует входящие данные и вычисляет эталонный результат. Примером может служить кластеризация пользователей сайта по различным группам.

Кроме того, благодаря глубокому обучению технологии обработки и синтеза речи стали очень точными. Обучение многослойных нейронных сетей позволяет компьютеру распознавать голос с учетом индивидуальных особенностей речи, таких как произношение, акцент, скорость речи и возраст говорящего. В синтезе речи, например в голосовых помощниках Siri и Алиса, глубокое обучение позволяет соединять записанные фрагменты таким образом, чтобы голос звучал естественно.