by Încă de la inventarea calculatoarelor, mulți oameni și-au pus o întrebare uluitoare: pot imita calculatoarele creierul uman?
Pentru o lungă perioadă de timp, acest lucru părea imposibil sau ca o poveste pentru un fil SF. Dar, odată cu ascensiunea neașteptat de rapidă a aplicației de inteligență artificială, pare mai probabilă acum.
Dacă într-o zi calculatoarele vor putea face acest lucru, deep learning va juca un rol foarte important în această abilitate, deoarece scopul său principal este de a imita creierul uman, ca parte a domeniului machine learning.
Definiția Deep Learning
Deep Learning este un subdomeniu al machine learning, care este un subset al inteligenței artificiale. În termenii cei mai simpli, deep learning simulează comportamentul creierului uman cu ajutorul unei rețele neuronale cu mai multe straturi.
Rețeaua neuronală este proiectată prin utilizare structurii creierului uman. Aceste rețele neuronale pot identifica tipare și clasifica diferite tipuri de informații. La fel ca și creierul uman, algoritmii urmăresc să se concentreze pe formularea de concluzii dintr-o cantitate masivă de date.
Având în vedere cantitatea de date pe care se antrenează algoritmii, este nevoie de o cantitate imensă de putere de calcul.
Cele mai multe organizații preferă unitățile de procesare grafică de înaltă performanță pentru soluțiile deep learning, deoarece acestea pot gestiona un volum mare de calcule cu ajutorul nucleelor multimple și a memoriei abundente de care dispun.
Pe de altă parte, gestionarea GPU-urilor la fața locului poate necesita, de asemenea, o cantitate mai mare de resurse interne și este costisitoare pentru scalare.
Cum funcționează Deep Learning?
Deep Learning funcționează în mod similar cu creierul uman și se bazează pe structura acestuia. Ea se concentrează în principal pe identificarea modelelor și pe clasificarea diferitelor tipuri de informații.
Pentru a imita creierul uman, algoritmii utilizează rețele neuronale. Rețelele neuronale, care pot fi denumite și rețele neuronale artificiale, sunt alcătuite din straturi de neuroni artificiali, care lucrează împreună.
Acești neuroni arificiali sunt module de programe, cunoscute și sub numele de noduri. Aceștia folosesc calcule pentru a procesa datele. Cu ajutorul acestor noduri, rețelele neuronale artificiale pot rezolva probleme complexe.
Fiecare strat al rețelei poate fi considerat ca un filtru care are ca scop creșterea acurateței ieșirii.
Rețelele deep learning pot invăța prin descoperirea structurilor doar din datele pe care le pot aduna. Straturile din nodurile interconectate se bazează pe stratul anteriror pentru a-și îmbunătăți predicția sau categorizarea.
Acest proces se numește propagare înainte. Modelul deep learning integrează pentru procesare din stratul de intrare și oferă predicția sau clasificarea finală în stratul de ieșire. Astfel, straturile de intrare și de ieșire se numesc straturi vizibile.
Care sunt cele mai comune tipuri de Deep Learning?
Există două tipuri de algoritmi care utilizează diferite tipuri de rețele neuronale concepute pentru probleme sau seturi de date specifice.
O rețea neuronală recurentă este un tip de rețea neuronală artificială care utilizează date secvențiale sau serii de date temporale.
Acesști algoritmi sunt utilizați în principal pentru probleme odinale sau temporale, cum ar fi traducerea limbilor, prelucrarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii și subtitrarea imaginilor.
Google Translate, Siri și alte servicii de căutare vocală folosesc algoritmi de rețele neuronale recurente.
Rețelele neuronale convoluționale sunt utilizate în principal în aplicații de viziune pe calculator și de clasificare a imaginilor. Utilizează noduri care sunt conectate între ele și fiecare dintre aceste noduri are o greutate și un prag asociate.
Odată ce ieșirea unui nod individual peste prag, acesta este activat și trimite datele către stratul următor.
Cele trei tipuri principale de rețele neuronale convoluționale sunt stratul convoluțional, stratul de grupare și stratul complet conectat. Aceasta este capabilă să detecteze caracteristicile și modelele dintr-o imagine, permițând detectarea și recunoașterea obiectelor.
Rețelele neuronale convoluționale au reușit să câștige în fața unui om într-o probă de recunoaștere a obiectelor pentru prima dată în 2015.
Care este diferența dintre Deep Learning și Machine Learning?
În primul rând, deep learning este un subdomeniu al machine learning. Principala diferență între machine learning clasic și deep learning este că machine learning utilizează date structurate și etichetate pentru a face predicții.
Cu alte cuvinte, în machine learning clasic, caracteristicile specifice ale datelor de intrare sunt definite pentru model și organizate în tabele. Dar ar trebui să utilizeze date nestructurate, le prepocesează pentru a le organiza într-un format structurat.
Deep learning a eliminat prepocesarea, astfel încât algoritmii sunt capabili să asimileze și să poceseze date nestructurate, cum ar fi texte și imagini.
De asemenea, deep learning automatizează extragerea caracteristicilor pentru a elimina dependența umană. Astfel, deep learning poate efectua o învățare de la un capăt la altul.
Cu toate acestea, atât machine learning, cât și deep learning pot susține învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin întărire.
Capacitățile deep learning oferă diverse avantaje față de machine learning. Cel mai important, deep learning poate procesa și înțelege date nestructurate.
De asemenea, aplicațiile pot analiza mai profund cantități mari de date pentru a dezvălui noi perspective. Modelele deep learning pot fi, de asemenea, îmbunătățite pe baza comportamentului utilizatorului și pot clasifica seturi de date volatile.
Care sunt cazurile de utilizare?
Există numeroase cazuri de utilizare a deep learning în diverse domenii, inclusiv în industria auto, producție, medicină și multe altele.
În general, putem clasifica cazurile de utilizare în patru categorii: viziunea computerizată, procesarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii și motoarele de recomandare.
- Viziunea computerizată este o tehnică de extragere a informațiilor și a percepțiilor din imagini și videoclipuri. Este utilizată în recunoașterea facială, în moderarea conținutului pentru a elimina conținutul inadecvat și în clasificare imaginilor.
- Recunoașterea vorbirii este utilizată pentru a analiza vorbirea umană. Acesta nu numai că înțelege cuvintele, tonul și accentul. Recunoașterea vorbirii este utilizată în principal în centrele de apeluri, în conversia conversațiilor clinice și în crearea de subtitrări pentru înregistrări video și ședințe.
- Prelucrarea limbajului natural este o metodă de colectare a informațiilor și a semnificației din texte și documente. Prin procesarea textelor create de oameni, deep learning poate fi utilizată în cadrul agenților virtuali automatizați, rezumând automat articole și indexând fraze cheie pentru a determina comentariile pozitive și negative.
- Cu ajutorul modelelor, aplicațiile pot urmări activitatea utilizatorilor pentru a dezvolta recomandări personalizate. Prin analiza comportamentului uman, aplicațiile urmăresc să ofere recomandări relevante utilizatorilor.
De ce se numește deep?
Termenul „deep” din deep learning se referă la straturile ascunse din rețeaua neuronală. În timp ce rețelele neuronale tradiționale conțin în general 2 sau 3 straturi ascunse, rețelele deep pot avea până la 150 de straturi.
