Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Tulevaisuus on täällä. Ja tässä tulevaisuudessa koneet ymmärtävät ympäröivän maailman samalla tavalla kuin ihmiset. Tietokoneet voivat ajaa autoja, diagnosoida sairauksia ja ennustaa tarkasti tulevaisuutta.
Tämä saattaa tuntua tieteiskirjallisuudesta, mutta syvän oppimisen mallit tekevät siitä todellisuutta.
Nämä kehittyneet algoritmit paljastavat salaisuudet tekoäly, mikä mahdollistaa tietokoneiden itsensä oppimisen ja kehittymisen. Tässä viestissä perehdymme syvän oppimismallien maailmaan.
Ja tutkimme niiden valtavaa potentiaalia mullistaa elämämme. Valmistaudu oppimaan huipputeknologiasta, joka muuttaa ihmiskunnan tulevaisuutta.
Mitä syväoppimismallit tarkalleen ovat?
Oletko koskaan pelannut peliä, jossa sinun on tunnistettava kahden kuvan erot?
Se on kuitenkin hauskaa, se voi olla myös vaikeaa, eikö? Kuvittele, että voisit opettaa tietokoneen pelaamaan tätä peliä ja voittamaan joka kerta. Syväoppimismallit saavuttavat juuri sen!
Syväoppimismallit ovat samanlaisia kuin erittäin älykkäitä koneita, jotka voivat tutkia suurta määrää kuvia ja määrittää, mitä niillä on yhteistä. He saavuttavat tämän purkamalla kuvat ja tutkimalla jokaista erikseen.
Sitten he soveltavat oppimaansa tunnistaakseen kuvioita ja tehdäkseen ennusteita tuoreista kuvista, joita he eivät ole koskaan ennen nähneet.
Syväoppimismallit ovat keinotekoisia hermoverkkoja, jotka voivat oppia ja poimia monimutkaisia malleja ja ominaisuuksia massiivisista tietojoukoista. Nämä mallit koostuvat useista kerroksista linkitettyjä solmuja tai neuroneja, jotka analysoivat ja muuttavat saapuvaa dataa tuottaakseen tulosteen.
Syväoppimismallit sopivat erityisen hyvin suurta tarkkuutta ja tarkkuutta vaativiin töihin, kuten kuvantunnistus, puheentunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja robotiikka.
Niitä on käytetty kaikessa itseajavista autoista lääketieteelliseen diagnostiikkaan, suositusjärjestelmiin ja ennustava analyysi.
Tässä on yksinkertaistettu versio visualisoinnista, joka havainnollistaa tietovirtaa syväoppimismallissa.
Syöttötiedot virtaavat mallin syöttökerrokseen, joka sitten siirtää tiedot useiden piilotettujen kerrosten läpi ennen tulosennusteen antamista.
Jokainen piilotettu kerros suorittaa sarjan matemaattisia operaatioita syöttötiedoille ennen sen siirtämistä seuraavaan kerrokseen, joka antaa lopullisen ennusteen.
Katsotaanpa nyt, mitä syväoppimismalleja ovat ja kuinka voimme käyttää niitä elämässämme.
1. Konvoluutiohermoverkot (CNN)
CNN:t ovat syväoppimismalli, joka on muuttanut tietokonenäön aluetta. CNN:itä käytetään kuvien luokittelemiseen, kohteiden tunnistamiseen ja kuvien segmentointiin. Ihmisen visuaalisen aivokuoren rakenne ja toiminta vaikuttivat CNN-verkkojen suunnitteluun.
Miten ne toimivat?
CNN koostuu useista konvoluutiokerroksista, yhdistävistä kerroksista ja täysin linkitetyistä kerroksista. Tulo on kuva ja tulos on kuvan luokkatunnisteen ennuste.
CNN:n konvoluutiokerrokset muodostavat piirrekartan suorittamalla pistetulon tulokuvan ja suodatinjoukon väliin. Poolitustasot pienentävät karttakohdekartan kokoa pienentämällä sitä.
Lopuksi täysin yhdistetyt tasot käyttävät karttaa kuvan luokkatunnisteen ennustamiseen.
Miksi CNN:t ovat tärkeitä?
CNN:t ovat tärkeitä, koska ne voivat oppia havaitsemaan kuvioita ja ominaisuuksia kuvista, joita ihmisten on vaikea havaita. CNN:t voidaan opettaa tunnistamaan ominaisuuksia, kuten reunoja, kulmia ja pintakuvioita, käyttämällä suuria tietojoukkoja. Oppittuaan nämä ominaisuudet CNN voi käyttää niitä tunnistamaan kohteita tuoreista valokuvista. CNN:t ovat osoittaneet huippuluokan suorituskykyä erilaisissa kuvantunnistussovelluksissa.
Missä käytämme CNN:itä
Terveydenhuolto, autoteollisuus ja vähittäiskauppa ovat vain muutamia aloja, jotka työllistävät CNN:itä. Terveydenhuoltoalalla niistä voi olla hyötyä sairauksien diagnosoinnissa, lääkkeiden kehittämisessä ja lääketieteellisen kuvan analysoinnissa.
Autoalalla ne auttavat kaistantunnistuksessa, esineiden havaitseminenja autonomista ajamista. Niitä käytetään myös paljon vähittäiskaupassa visuaaliseen hakuun, kuvapohjaiseen tuotesuositukseen ja varastonhallintaan.
Esimerkiksi; Google käyttää CNN:itä useissa sovelluksissa, mukaan lukien Google-objektiivi, suosittu kuvantunnistustyökalu. Ohjelma käyttää CNN-verkkoja valokuvien arvioimiseen ja käyttäjille tiedon antamiseen.
Esimerkiksi Google Lens voi tunnistaa kuvassa olevia asioita ja tarjota niistä tietoja, kuten kukkatyypin.
Se voi myös kääntää kuvasta poimitun tekstin useille kielille. Google Lens pystyy antamaan kuluttajille hyödyllistä tietoa, koska CNN:t auttavat kohteiden tarkassa tunnistamisessa ja valokuvien ominaisuuksien poimimisessa.
2. Pitkän lyhytaikaisen muistin (LSTM) verkot
Long Short-Term Memory (LSTM) -verkot luodaan korjaamaan säännöllisten toistuvien hermoverkkojen (RNN:t) puutteita. LSTM-verkot ovat ihanteellisia tehtäviin, jotka vaativat datasekvenssien käsittelyä ajan mittaan.
Ne toimivat käyttämällä tiettyä muistisolua ja kolmea avainnusmekanismia.
Ne säätelevät tiedonkulkua soluun ja sieltä ulos. Tuloportti, unohtamisportti ja lähtöportti ovat kolme porttia.
Tuloportti säätelee datan virtausta muistisoluun, unohdusportti säätelee datan poistamista solusta ja lähtöportti säätelee datan virtausta solusta.
Mikä on niiden merkitys?
LSTM-verkot ovat hyödyllisiä, koska ne voivat menestyksekkäästi edustaa ja ennustaa datasekvenssejä pitkäaikaisilla suhteilla. He voivat tallentaa ja säilyttää tietoja aikaisemmista syötteistä, jolloin he voivat tehdä tarkempia ennusteita tulevista syötteistä.
Puheentunnistus, käsinkirjoituksen tunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja kuvien tekstitys ovat vain muutamia LSTM-verkkoja käyttäneistä sovelluksista.
Missä käytämme LSTM-verkkoja?
Monet ohjelmistot ja teknologiasovellukset käyttävät LSTM-verkkoja, mukaan lukien puheentunnistusjärjestelmät, luonnollisten kielten käsittelytyökalut, kuten tunteiden analyysi, konekäännösjärjestelmät sekä tekstin ja kuvan generointijärjestelmät.
Niitä on myös käytetty itseohjautuvien autojen ja robottien luomisessa sekä rahoitusalalla petosten havaitsemiseen ja ennakoimiseen. pörssi liikkeet.
3. Generative Adversarial Networks (GAN)
GANit ovat a syvä oppiminen tekniikka, jota käytetään luomaan uusia tietonäytteitä, jotka ovat samanlaisia kuin tietty tietojoukko. GANit koostuvat kahdesta neuroverkot: sellainen, joka oppii tuottamaan uusia näytteitä, ja sellainen, joka oppii erottamaan aidot ja luodut näytteet.
Samalla tavalla näitä kahta verkkoa harjoitellaan yhdessä, kunnes generaattori voi tuottaa näytteitä, joita ei voi erottaa todellisista.
Miksi käytämme GANeja
GANit ovat merkittäviä, koska ne voivat tuottaa korkealaatuista tuotantoa synteettinen data joita voidaan käyttää erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien kuvan ja videon tuotanto, tekstin luominen ja jopa musiikin luominen.
GAN:eja on käytetty myös tiedon lisäykseen, joka on synteettinen data täydentämään todellista dataa ja parantamaan koneoppimismallien suorituskykyä.
Lisäksi luomalla synteettistä dataa, jota voidaan käyttää mallien kouluttamiseen ja kokeiden jäljittelemiseen, GAN:illa on potentiaalia muuttaa aloja, kuten lääketiede ja lääkekehitys.
GAN-sovellukset
GAN:t voivat täydentää tietojoukkoja, luoda uusia kuvia tai elokuvia ja jopa tuottaa synteettistä dataa tieteellisiä simulaatioita varten. Lisäksi GAN-laitteita voidaan käyttää erilaisissa sovelluksissa viihteestä lääketieteelliseen.
iät ja videot. Esimerkiksi NVIDIAn StyleGAN2:ta on käytetty luomaan korkealaatuisia valokuvia julkkiksista ja taideteoksista.
4. Deep Belief Networks (DBN)
Deep Belief Networks (DBN) on tekoäly järjestelmät, jotka voivat oppia havaitsemaan kuvioita tiedosta. He saavuttavat tämän segmentoimalla tiedot yhä pienempiin osiin ja saamalla niistä tarkemman käsityksen kullakin tasolla.
DBN:t voivat oppia tiedoista ilman, että heille kerrotaan, mitä se on (tätä kutsutaan "ohjaamattomaksi oppimiseksi"). Tämä tekee niistä erittäin arvokkaita havaittaessa tiedoissa olevia malleja, joita henkilön olisi vaikea tai mahdoton havaita.
Mikä tekee DBN:istä merkittäviä?
DBN:t ovat merkittäviä, koska niillä on kyky oppia hierarkkisia dataesityksiä. Näitä esityksiä voidaan käyttää erilaisiin sovelluksiin, kuten luokitteluun, poikkeamien havaitsemiseen ja mittasuhteiden vähentämiseen.
DBN-verkkojen kyky suorittaa valvomatonta esikoulutusta, joka voi parantaa syväoppimismallien suorituskykyä minimaalisella leimatulla tiedolla, on merkittävä etu.
Mitkä ovat DBN: n sovellukset?
Yksi merkittävimmistä sovelluksista on esineiden havaitseminen, jossa DBN:itä käytetään tunnistamaan tietyntyyppisiä asioita, kuten lentokoneita, lintuja ja ihmisiä. Niitä käytetään myös kuvien luomiseen ja luokitteluun, elokuvien liikkeentunnistukseen ja luonnollisen kielen ymmärtämiseen äänenkäsittelyssä.
Lisäksi DBN:itä käytetään yleisesti tietoaineistoissa arvioimaan ihmisen asentoja. DBN:t ovat loistava työkalu useille aloille, mukaan lukien terveydenhuolto ja pankkitoiminta sekä teknologia.
5. Deep Reforcement Learning Networks (DRL)
Syvä Vahvistusoppiminen Verkot (DRL:t) integroivat syvät hermoverkot vahvistusoppimistekniikoilla, jotta agentit voivat oppia monimutkaisessa ympäristössä yrityksen ja erehdyksen kautta.
DRL:itä käytetään opettamaan agentteja, kuinka optimoida palkkiosignaali olemalla vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa ja oppimalla virheistään.
Mikä tekee niistä merkittäviä?
Niitä on käytetty tehokkaasti erilaisissa sovelluksissa, kuten pelaamisessa, robotiikassa ja autonomisessa ajamisessa. DRL:t ovat tärkeitä, koska ne voivat oppia suoraan raa'asta aistinvaraisesta syötteestä, jolloin agentit voivat tehdä päätöksiä vuorovaikutuksensa perusteella ympäristön kanssa.
Tärkeitä sovelluksia
DRL:itä käytetään todellisissa olosuhteissa, koska ne voivat käsitellä vaikeita ongelmia.
DRL:t on sisällytetty useisiin merkittäviin ohjelmisto- ja teknologia-alustoihin, mukaan lukien OpenAI's Gym, Unityn ML-agentitja Googlen DeepMind Lab. AlphaGo, jonka on rakentanut Google Deepmind, esimerkiksi käyttää DRL:ää pelatakseen lautapeliä Go maailmanmestaritasolla.
Toinen DRL:n käyttökohde on robotiikassa, jossa sitä käytetään ohjaamaan robottikäsien liikkeitä suorittamaan tehtäviä, kuten tavaroiden tarttumista tai lohkojen pinoamista. DRL:illä on monia käyttötarkoituksia ja ne ovat hyödyllinen työkalu kouluttaa agentteja oppimaan ja tehdä päätöksiä monimutkaisissa olosuhteissa.
6. Autoenkooderit
Autoenkooderit ovat mielenkiintoinen tyyppi neuroverkkomallien joka on herättänyt kiinnostuksen sekä tutkijoissa että datatieteilijöissä. Ne on pohjimmiltaan suunniteltu tietojen pakkaamiseen ja palauttamiseen.
Syöttötieto syötetään peräkkäisten kerrosten läpi, jotka alentavat asteittain datan ulottuvuutta, kunnes se pakataan pullonkaulakerrokseksi, jossa on vähemmän solmuja kuin syöttö- ja lähtökerroksissa.
Tätä pakattua esitystä käytetään sitten alkuperäisen syöttödatan uudelleenluomiseen käyttämällä kerrossarjaa, joka nostaa asteittain datan ulottuvuuden takaisin alkuperäiseen muotoonsa.
Miksi se on tärkeää?
Autoenkooderit ovat olennainen osa syvä oppiminen koska ne mahdollistavat ominaisuuksien poimimisen ja tietojen vähentämisen.
Hän osaa tunnistaa saapuvan tiedon keskeiset elementit ja kääntää ne pakatussa muodossa, jota voidaan sitten soveltaa muihin tehtäviin, kuten luokitteluun, ryhmittelyyn tai uuden tiedon luomiseen.
Missä käytämme automaattisia koodereita?
Anomalian havaitseminen, luonnollisen kielen käsittely ja tietokoneen visio ovat vain muutamia tieteenaloista, joilla autoenkoodeja käytetään. Autoenkoodereita voidaan käyttää esimerkiksi kuvan pakkaamiseen, kuvan kohinan poistamiseen ja kuvan synteesiin tietokonenäössä.
Voimme käyttää Autoenkoodeja tehtävissä, kuten tekstin luomisessa, tekstin luokittelussa ja tekstin yhteenvedossa luonnollisen kielen käsittelyssä. Se voi tunnistaa poikkeavaa toimintaa tiedoista, jotka poikkeavat poikkeamien tunnistamisen normista.
7. Kapseliverkot
Capsule Networks on uusi syväoppimisarkkitehtuuri, joka kehitettiin korvaamaan konvoluutiohermoverkkoja (CNN).
Kapseliverkostot perustuvat ajatukseen ryhmitellä aivoyksiköitä, joita kutsutaan kapseleiksi ja jotka ovat vastuussa tietyn kohteen olemassaolon tunnistamisesta kuvassa ja koodaavat sen attribuutit, kuten suunnan ja sijainnin, ulostulovektoreihinsa. Kapseliverkot voivat siksi hallita spatiaalista vuorovaikutusta ja perspektiivivaihteluita paremmin kuin CNN:t.
Miksi valitsemme kapseliverkot CNN:n sijaan?
Kapseliverkot ovat hyödyllisiä, koska ne ratkaisevat CNN:n vaikeudet siepata kuvan kohteiden välisiä hierarkkisia suhteita. CNN:t voivat tunnistaa erikokoisia asioita, mutta heillä on vaikeuksia ymmärtää, kuinka nämä kohteet liittyvät toisiinsa.
Kapseliverkot puolestaan voivat oppia tunnistamaan asioita ja niiden osia sekä niiden sijoittelua kuvassa, mikä tekee niistä varteenotettavan kilpailijan tietokonenäkösovelluksiin.
Sovellusalueet
Capsule Networks on jo osoittanut lupaavia tuloksia useissa sovelluksissa, mukaan lukien kuvien luokittelu, objektien tunnistaminen ja kuvan segmentointi.
Niitä on käytetty erottamaan asioita lääketieteellisistä valokuvista, tunnistamaan ihmisiä elokuvissa ja jopa luomaan 3D-malleja 2D-kuvista.
Suorituskykynsä parantamiseksi kapseliverkot on yhdistetty muihin syväoppimisarkkitehtuureihin, kuten Generative Adversarial Networks (GAN) ja Variational Autoencoder (VAE). Kapseliverkkojen ennustetaan olevan yhä tärkeämpi rooli tietokonenäköteknologian parantamisessa syväoppimisen tieteen kehittyessä.
Esimerkiksi; Nibabel on hyvin tunnettu Python-työkalu neuroimaging-tiedostotyyppien lukemiseen ja kirjoittamiseen. Kuvien segmentointiin se käyttää Capsule Networksia.
8. Huomiopohjaiset mallit
Syväoppimismallit, jotka tunnetaan nimellä huomiopohjaiset mallit, tunnetaan myös huomiomekanismeina, pyrkivät lisäämään tarkkuutta. koneoppimismallit. Nämä mallit toimivat keskittymällä tiettyihin saapuvan tiedon ominaisuuksiin, mikä johtaa tehokkaampaan ja tehokkaampaan käsittelyyn.
Luonnollisen kielen käsittelytehtävissä, kuten konekäännöksissä ja tunteiden analysoinnissa, huomiomenetelmät ovat osoittautuneet varsin onnistuneiksi.
Mikä on heidän merkityksensä?
Huomiopohjaiset mallit ovat hyödyllisiä, koska ne mahdollistavat tehokkaamman ja tehokkaamman monimutkaisen tiedon käsittelyn.
Perinteiset hermoverkot arvioida kaikki syötetiedot yhtä tärkeiksi, mikä hidastaa käsittelyä ja heikentää tarkkuutta. Huomioprosessit keskittyvät syötetietojen keskeisiin näkökohtiin, mikä mahdollistaa nopeammat ja tarkemmat ennusteet.
Käyttöalueet
Tekoälyn alalla huomiomekanismeilla on laaja valikoima sovelluksia, mukaan lukien luonnollisen kielen käsittely, kuvan ja äänen tunnistus ja jopa kuljettajattomat ajoneuvot.
Huomiomenetelmillä voidaan esimerkiksi parantaa konekäännöstä luonnollisen kielen käsittelyssä antamalla järjestelmän keskittyä tiettyihin kontekstin kannalta oleellisiin sanoihin tai lauseisiin.
Autonomisten autojen huomiomenetelmiä voidaan käyttää auttamaan järjestelmää keskittymään tiettyihin asioihin tai haasteisiin ympäristössään.
9. Muuntajaverkot
Muuntajaverkot ovat syväoppimismalleja, jotka tutkivat ja tuottavat datasekvenssejä. Ne toimivat käsittelemällä syöttösekvenssiä elementti kerrallaan ja tuottamalla saman tai eripituisen lähtösekvenssin.
Muuntajaverkot, toisin kuin tavalliset sekvenssistä sekvenssiin -mallit, eivät käsittele sekvenssejä käyttämällä toistuvia hermoverkkoja (RNN). Sen sijaan he käyttävät itsetarkkailuprosesseja oppiakseen linkit sekvenssin kappaleiden välillä.
Mikä on muuntajaverkkojen merkitys?
Muuntajaverkkojen suosio on kasvanut viime vuosina niiden paremman suorituskyvyn ansiosta luonnollisen kielen käsittelytehtävissä.
Ne sopivat erityisen hyvin tekstinluontitehtäviin, kuten kielten kääntämiseen, tekstin yhteenvetoon ja keskustelun tuottamiseen.
Muuntajaverkot ovat huomattavasti tehokkaampia laskennallisesti kuin RNN-pohjaiset mallit, joten ne ovat suositeltava valinta suuriin sovelluksiin.
Mistä löydät muuntajaverkot?
Muuntajaverkkoja käytetään laajasti monenlaisissa sovelluksissa, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyssä.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) -sarja on näkyvä muuntajapohjainen malli, jota on käytetty muun muassa kielten kääntämiseen, tekstien yhteenvetoon ja chatbotin luomiseen.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on toinen yleinen muuntajapohjainen malli, jota on hyödynnetty luonnollisen kielen ymmärtämissovelluksissa, kuten kysymyksiin vastaamisessa ja tunteiden analysoinnissa.
molemmat GPT ja BERT luotiin PyTorch, avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys, joka on ollut suosittu muuntajapohjaisten mallien kehittämisessä.
10. Rajoitettu Boltzmann-koneet (renkaat)
Restricted Boltzmann Machines (RBM) on eräänlainen valvomaton hermoverkko, joka oppii generatiivisella tavalla. Koska ne voivat oppia ja poimia keskeisiä ominaisuuksia korkeaulotteisesta tiedosta, niitä on käytetty laajalti koneoppimisen ja syväoppimisen aloilla.
RBM:t koostuvat kahdesta kerroksesta, näkyvästä ja piilotetusta kerroksesta, ja jokainen kerros koostuu ryhmästä neuroneja, jotka on yhdistetty painotetuilla reunoilla. RBM:t on suunniteltu oppimaan syöttödataa kuvaava todennäköisyysjakauma.
Mitä ovat rajoitetut Boltzmann-koneet?
RBM:t käyttävät generatiivista oppimisstrategiaa. RBM:issä näkyvä kerros heijastaa syöttödataa, kun taas haudattu kerros koodaa syöttödatan ominaisuudet. Näkyvien ja piilotettujen kerrosten painot osoittavat niiden linkin vahvuuden.
Rengasmekanismit säätävät painoja ja painotuksia kerrosten välillä harjoituksen aikana käyttämällä tekniikkaa, joka tunnetaan nimellä kontrastiivinen ero. Kontrastiivinen poikkeama on valvomaton oppimisstrategia, joka maksimoi mallin ennusteen todennäköisyyden.
Mikä on rajoitettujen Boltzmann-koneiden merkitys?
Rengasmekanismit ovat tärkeitä koneoppiminen ja syväoppiminen, koska he voivat oppia ja poimia merkittäviä ominaisuuksia suurista tietomääristä.
Ne ovat erittäin tehokkaita kuvan- ja puheentunnistuksessa, ja niitä on käytetty useissa sovelluksissa, kuten suositusjärjestelmissä, poikkeamien havaitsemisessa ja mittasuhteiden vähentämisessä. RBM:t voivat löytää malleja valtavista tietojoukoista, mikä johtaa ylivoimaisiin ennusteisiin ja oivalluksiin.
Missä rajoitettuja Boltzmann-koneita voidaan käyttää?
Rengasmekanismien sovelluksiin kuuluvat mittojen vähentäminen, poikkeamien havaitseminen ja suositusjärjestelmät. RBM:t ovat erityisen hyödyllisiä tunteiden analysoinnissa ja aiheen mallinnus luonnollisen kielen käsittelyn yhteydessä.
Syvät uskomusverkot, eräänlainen äänen ja kuvan tunnistamiseen käytetty hermoverkko, käyttävät myös RBM:iä. Deep Belief Network Toolbox, TensorFlowja Theano ovat joitakin erityisiä esimerkkejä ohjelmistosta tai teknologiasta, joka käyttää RBM:iä.
Paketoida
Deep Learning -malleista on tulossa yhä tärkeämpiä monilla aloilla, mukaan lukien puheentunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja tietokonenäkö.
Convolutional Neural Networks (CNN) ja Recurrent Neural Networks (RNN) ovat osoittautuneet lupaavimmiksi ja niitä hyödynnetään laajasti monissa sovelluksissa, mutta kaikilla Deep Learning -malleilla on hyvät ja huonot puolensa.
Tutkijat kuitenkin tutkivat edelleen Restricted Boltzmann -koneita (RBM) ja muita syvän oppimisen malleja, koska myös niillä on erityisiä etuja.
Uusia ja luovia malleja odotetaan syntyvän, kun syväoppimisen alue etenee edelleen vaikeampien ongelmien ratkaisemiseksi
Jätä vastaus