Deep learning: что это, как работает и где применяется

Время прочтения: мин.

Вы когда-нибудь задумывались, как ваш телефон узнает вас по лицу или почему YouTube предлагает именно те видео, которые вам интересны? За всем этим стоит deep learning (глубокое обучение) – способ, который позволяет машинам учиться на огромных объемах данных и находить правильные решения. Глубокое обучение изменило технологический мир и нашло применение во всех сферах бизнеса.

Что такое deep learning?

Глубокое обучение (deep learning) — это вид машинного обучения, в основе которого лежит анализ данных через многослойные сети, похожие на человеческий мозг.

Суть deep learning в том, что компьютеры самостоятельно находят решения. Они учатся на собственных ошибках и делают каждый раз все более точные прогнозы. Эта технология широко используется во многих сферах: от анализа изображений до распознавания человеческой речи.

Простыми словами: глубокое обучение позволяет компьютерам выполнять задачи, которые раньше казались возможными только для человека.

Например, мы хотим научить компьютер распознавать объекты на фотографиях. Для этого ему необходимо показать несколько примеров. Если мы хотим, чтобы компьютер отличал кошку от собаки, мы даем ему изображение кошки и указываем: «Это кошка». А затем повторяем это несколько раз.

Как появилось глубокое обучение

История Deep learning началась в 1943 году благодаря работе американских ученых Уолтера Питтса и Уоррена Маккалока, которые разработали первую модель нейросети. Они ставили перед собой амбициозную цель – имитировать процессы, которые происходят в человеческом мозге. Однако несмотря на интересную задумку, технология не могла полностью раскрыть собственный потенциал из-за ограничений в вычислительной мощности и маленьких объемов данных.

1970-е годы ситуация начала меняться благодаря тому, что появились первые GPU. Они могли обрабатывать графическую информацию намного быстрее, чем обычные процессоры. Таким образом, нейросети начали постепенно вытеснять другие модели искусственного интеллекта.

Значительный прогресс в глубоком обучении произошел в начале 2010-х. Здесь большую роль сыграли два фактора. Первый – это увеличение мощности графических процессоров. Второй – разработка сверточных нейронных сетей. Их создавали, вдохновляясь работой человеческого глаза.

В 2012 году использование глубокого обучения позволило сильно снизить количество ошибок в распознавании изображений — до 16%. Это произошло в рамках проекта ImageNet – большой базы аннотированных изображений для развития машинного зрения. Сейчас точность нейросетей в этом вопросе достигает 94-99%. Это даже выше, чем способности человека.

На сегодняшний день нейросети помогают исследовать человеческий мозг. В 2020 году ученые использовали глубокое обучение, чтобы осуществить поиск участков в височной доле, которые отвечают за распознавание образов.

Deep learning: что важно знать

Чтобы понять, как работает глубокое обучение, стоит разобраться в основных терминах, которые с ним связаны.

Нейросети (искусственные нейронные сети) – это системы, построенные по принципу работы мозга человека. Они включают в себя слои, состоящие из «нейронов», и способны обрабатывать информацию, подражая мыслительным процессам людей.

Искусственный интеллект (ИИ) – это способность компьютеров решать задачи при помощи вычислений, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Машинное обучение (machine learning) – это подход, при котором компьютеры самообучаются, анализируя большие объемы данных. Они ищут закономерности и используют их для принятия решений.

Машинное обучение позволяет компьютерам учиться самостоятельно — благодаря новым технологиям, способным быстро обрабатывать большие объемы информации.

Процесс обучения машины напоминает обучение человека. Например, ребенок начинает изучать буквы, затем переходит к словам и фразам, и, наконец, к чтению и пониманию текстов. Также и алгоритмы машинного обучения: сначала анализируют простые данные, а затем учатся на более сложных примерах.

Специалисты разрабатывают эти алгоритмы и подают им массу данных для анализа. Например, обучая систему распознавать кибер атаки, алгоритм изучает примеры таких действий. Таким образом он учится выявлять хакеров на основе предоставленных данных.

Deep learning VS Machine learning: в чем отличие

Важно понимать разницу между глубоким и машинным обучением. Это два разных подхода к анализу данных и решению задач. Чем они отличаются:

Глубокое обучение – это вид машинного обучения, но с более продвинутыми возможностями по обработке и анализу данных.

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Чтобы понять, как работает глубокое обучение, важно ознакомится с такими понятиями как контролируемое и неконтролируемое обучение.

Контролируемое обучение или supervised learning – это работа с данными, где каждый пример сопровождается правильным ответом. Вы подаете системе примеры с известными ответами, и она учится предсказывать эти ответы для новых данных.

Если система ошибается, она корректирует себя. Этот процесс продолжается до тех пор, пока точность предсказаний не станет приемлемой.

Пример задачи контролируемого обучения – определение цен на недвижимость. Исходя из данных о площади, районе и годе постройки, система учится предсказывать стоимость домов.

Неконтролируемое обучение или unsupervised learning использует данные без указания конкретных ответов. Система сама пытается найти структуру в данных.

Пример задачи неконтролируемого обучения – сегментация клиентов по интересам на основе их активности. Здесь система самостоятельно определяет, какие группы пользователей имеют схожие предпочтения, не опираясь на заранее подготовленные категории.

Как работает глубокое обучение?

Глубокое обучение является технологией, благодаря которой компьютерные модели способны прогнозировать что-либо на основе данных.

Давайте посмотрим на глубокое обучение через призму определения стоимости недвижимости. Наша задача — разработать систему для прогнозирования цены на квартиру, учитывая:

Местоположение объекта
Год постройки здания
Общую площадь
Этаж

Структура модели deep learning

Наши данные проходят через несколько слоев нейронной сети:

Входной слой получает начальные данные. Здесь это будет четыре параметра: местоположение, год постройки, площадь и этаж.

Скрытые слои обрабатывают полученные данные. Каждый такой слой проводит свои вычисления, добавляет сложность в анализ. Число и размеры этих слоев подбираются индивидуально для каждой задачи.

Слово «глубокое» в названии означает, что в сети есть множество таких скрытых слоев.

Выходной слой дает нам итоговый результат — предсказанную цену на жилье.

Теперь разберемся, как именно происходит процесс вычисления цены на недвижимость.

В центре работы нейронной сети лежат связи между нейронами. У каждой связи есть свой вес. Он показывает, насколько важен каждый параметр для итоговой стоимости — например, местоположение или площадь.

Представим, что для оценки стоимости квартиры особенно важен год постройки дома. Тогда связь с этим параметром будет иметь большой вес в нашей модели.

Функция активации

Каждый нейрон использует функцию активации для обработки информации. Эта функция изменяет входные данные так, чтобы их было удобнее использовать в дальнейшем. Она делает выходные данные более стандартными и готовит их на следующий этап обработки.

Финальный этап

Когда данные проходят через все слои нейронной сети, на последнем этапе функция активации формирует итоговый результат. В нашем случае это прогноз цены на недвижимость.

Таким образом, используя глубокое обучение, мы можем построить систему, которая способна предсказывать цены на недвижимость с высокой точностью.

Обучение глубокой сети

Обучение нейросетей — это самый важный и сложным этап в глубоком обучении. Для него требуются:

Большой объем данных
Большая вычислительная мощность

Допустим, мы хотим оценить стоимость квартир. Для этого нам понадобятся данные о ценах, местоположении, годах постройки и других характеристиках. Из-за большого количества характеристик нужно собрать огромное количество информации.

Сначала мы даем нейросети все эти данные и сравниваем результаты ее работы с фактическими ценами из нашей базы данных. Поскольку сеть еще не знает, как правильно использовать информацию, ее предсказания могут быть далеки от идеала.

Чтобы определить, насколько нейросеть ошибается, используем специальную проверку – функцию потерь. Эта проверка показывает разницу между предсказаниями сети и реальными ценами.

Наша цель – сделать так, чтобы функция потерь была как можно меньше. В идеале – добиться нуля, когда предсказания совпадают с реальностью.

Как минимизировать функцию потерь?

Веса в нейронных сетях – это коэффициенты, которые определяют, насколько сильно один нейрон влияет на другой.

Изменение весов между нейронами помогает минимизировать функцию потерь. Веса меняются с помощью метода «градиентный спуск». Он помогает найти минимальное значение функции потерь, указывая направление для корректировки весов.

Градиентный спуск корректирует веса так, чтобы с каждым шагом функция потерь уменьшалась. Этот процесс необходимо повторять несколько раз. Для этого и нужна большая вычислительная мощность.

В конце концов, после многократных итераций и корректировки весов, нейросеть учится предсказывать стоимость недвижимости с высокой точностью.

Проблемы deep learning

Глубокое обучение открывает новые возможности, но оно не идеально. У этого метода есть несколько нерешенных проблем:

Доступ к данным: для тренировки нужно много информации. Если подходящих данных мало, это становится препятствием.

Большие мощности: deep learning требует серьезных вычислительных мощностей, включая специализированное оборудование, например, графические процессоры.

Сложность понимания: часто сложно понять, почему модель сделала тот или иной выбор.

Риск переобучения: существует опасность, что модель «запомнит» данные, на которых обучалась, и будет плохо работать с новой информацией.

Где используется Deep Learning

В 2016 Google Translate совершил прорыв – он существенно улучшил качество переводов между английским, французским, китайским и японским языками. Тексты стали более естественными, почти на уровне профессионального перевода. Это произошло благодаря переходу на новую технологию глубокого обучения с использованием библиотеки TensorFlow от Google.

Глубокое обучение помогает не только в переводе текстов. Его можно использовать почти в любой сфере, где фигурирует большой набор данных (big data).

Лингвистика: глубокое обучение применяется для анализа текстов, распознавания речи, автоматизации ответов и создания текста.

Электронная коммерция и социальные сети: алгоритмы анализируют предпочтения пользователей, помогают делать персонализированные предложения.

Обработка изображений: превращение старых черно-белых фотографий в цветные.

Компьютерное зрение: этот метод помогает распознавать объекты на изображениях и видео, что часто используется в медицинской и автомобильной сферах.

Автономные транспортные средства: глубокое обучение помогает анализировать окружающую среду и принимает решения в реальном времени для безопасного управления.

Создание контента: алгоритмы могут генерировать тексты, включая новостные сообщения и литературные произведения, основываясь на заданных критериях.

Заключение

Глубокое обучение трансформировало сферу искусственного интеллекта. Оно наделило машины способностью обучать себя и анализировать данные. Этот прорыв нашел применение в самых разных отраслях — от медицинских исследований до индустрии развлечений. Основные трудности здесь: нехватка данных для обучения и потребность в мощных компьютерах.

По мере того как технологии развиваются и доступ к данным расширяется, глубокое обучение продолжает прокладывать путь к инновациям. Оно стремится сделать общение с машинами простым и понятным, открывает двери к новым достижениям в автоматизации и использовании ИИ.