התפיסה שרובוטים חכמים יותר מבני אדם כבשה את הדמיון הקולקטיבי שלנו כל עוד היה מדע בדיוני.
עם זאת, בעוד שהבינה המלאכותית (AI) עדיין לא הגיעה לרמה זו, עשינו פריצות דרך משמעותיות ביצירת אינטליגנציה של מכונות, כפי שהוכח על ידי בדיקות גוגל, טסלה ואובר עם מכוניות בנהיגה עצמית.
המדרגיות והתועלת של Deep Learning, גישת Machine Learning המאפשרת התקדמות טכנית זו, אחראית בחלקה למעבר המוצלח של AI מאוניברסיטאות ומעבדות מחקר למוצרים.
מהפכת המחשבים הבאה תהיה בנויה על בינה מלאכותית, למידה עמוקה ו למידת מכונה.
טכנולוגיות אלו בנויות על היכולת להבחין בדפוסים ולאחר מכן לחזות אירועים עתידיים על סמך נתונים שנאספו בעבר. זה מסביר מדוע אמזון מייצרת רעיונות כשאתה רוכש באינטרנט או כיצד נטפליקס יודעת שאתה אוהב סרטים איומים משנות השמונים.
למרות שלפעמים מחשבים המשתמשים במושגי AI נקראים "חכמים", רוב המערכות הללו אינן לומדות בעצמן; נדרשת אינטראקציה אנושית.
מדעני נתונים מכינים את התשומות על ידי בחירת המשתנים שיושמו אנליזה ניבוי. למידה עמוקה, לעומת זאת, יכולה לבצע פונקציה זו באופן אוטומטי.
פוסט זה משמש כמדריך שטח לכל חובבי נתונים המעוניינים ללמוד עוד על למידה עמוקה, רוחב ההיקף והפוטנציאל העתידי שלה.
מהי למידה עמוקה?
ניתן להתייחס ללמידה עמוקה כאל תת-קבוצה של למידת מכונה.
זהו תחום שבנוי על למידה עצמית ושיפור באמצעות בחינת אלגוריתמי מחשב.
למידה עמוקה, בניגוד ללמידה ממוחשבת, עובדת עם מלאכותית רשתות עצביות, שאמורים לחקות איך אנשים חושבים ולומדים. עד לאחרונה, רשתות עצביות היו מוגבלות במורכבות עקב אילוצי כוח מחשבים.
עם זאת, ההתקדמות בניתוח ביג דאטה אפשרה רשתות עצביות גדולות וחזקות יותר, המאפשרות למחשבים לנטר, להבין ולהגיב למצבים מסובכים מהר יותר מאנשים.
אנו ממליצים לקרוא - ארכיטקטורת רשת עצבית של טסלה מוסברת
סיווג תמונות, תרגום שפה וזיהוי דיבור נהנו כולם מלמידה עמוקה. זה יכול להתמודד עם כל סוגיית זיהוי דפוסים ללא צורך באינטראקציה אנושית.
זה בעצם שלוש שכבות או יותר רשת עצבית. רשתות עצביות אלו מבקשות לחקות את פעילות המוח האנושי, אם כי בהצלחה מוגבלת, בכך שהיא מאפשרת לו "ללמוד" מכמויות אדירות של נתונים.
בעוד ששכבה בודדת של רשת עצבית עדיין יכולה לייצר תחזיות משוערות, שכבות נסתרות יותר יכולות לעזור באופטימיזציה וכיוונון לדיוק.
מהי רשת עצבית?
רשתות עצבים מלאכותיות מבוססות על רשתות עצביות הנראות במוח האנושי. בדרך כלל, רשת עצבית מורכבת משלוש שכבות.
שלוש הרמות הן קלט, פלט והסתרה. רשת עצבית בפעולה נראית בתרשים שלהלן.
מכיוון שלרשת העצבים המוצגת למעלה יש רק שכבה אחת נסתרת, היא מכונה "רשת עצבית רדודה".
עוד שכבות נסתרות מתווספות למערכות כאלה כדי ליצור מבנים מתוחכמים יותר.
מהי Deep Network?
ברשת עמוקה מתווספות שכבות נסתרות רבות.
אימון תכנונים כאלה הופך מסובך יותר ויותר ככל שמספר השכבות הנסתרות ברשת עולה, לא רק לגבי הזמן הנדרש לאימון נכון של הרשת אלא גם מבחינת המשאבים הנדרשים.
רשת עמוקה עם קלט, ארבע שכבות נסתרות ופלט מוצגת להלן.
איך עובדת למידה עמוקה?
רשתות עצביות בנויות משכבות של צמתים, בדומה לאופן שבו נוירונים מרכיבים את המוח האנושי. צמתי שכבה בודדים מקושרים לצמתים בשכבות שכנות.
מספר השכבות ברשת מעיד על עומקה. נוירון בודד ב מוח אנושי מקבל אלפי הודעות.
אותות נעים בין צמתים ברשת עצבית מלאכותית, אשר מקצה להם משקלים.
לצומת עם משקל גבוה יותר יש השפעה גדולה יותר על הצמתים שמתחתיו. השכבה האחרונה משלבת את התשומות המשוקללות כדי לספק פלט.
מערכות למידה עמוקה זקוקות לחומרה חזקה בשל הכמות העצומה של הנתונים המטופלים והחישובים המתמטיים המתוחכמים הרבים הכרוכים בכך.
חישובי אימון למידה עמוקה, אפילו עם טכנולוגיה כה מתוחכמת, יכולים לקחת שבועות.
מערכות למידה עמוקה דורשות כמות משמעותית של נתונים כדי לספק ממצאים נכונים; לפיכך, מידע מוזן בצורה של מערכי נתונים מסיביים.
בעת עיבוד נתונים, רשתות עצבים מלאכותיות יכולות לסווג מידע על סמך תגובות לרצף של שאלות כן או שווא בינאריות הכוללות חישובים מתמטיים מסובכים מאוד.
אלגוריתם זיהוי פנים, למשל, לומד לזהות ולזהות את הקצוות והקווים של הפנים.
אחר כך אלמנטים משמעותיים יותר של פנים, ובסופו של דבר ייצוגים שלמים של פנים.
האלגוריתם מאמן את עצמו לאורך זמן, ומגדיל את הסבירות לתשובות הנכונות.
במצב זה, אלגוריתם זיהוי הפנים יזהה פרצופים בצורה נכונה יותר לאורך זמן.
למידה עמוקה לעומת למידת מכונה
במה שונה למידה עמוקה מלמידת מכונה אם היא תת-קבוצה שלה?
למידה עמוקה שונה מלמידת מכונה מסורתית בסוגי הנתונים שבהם היא משתמשת ובשיטות שבהן היא משתמשת כדי ללמוד.
כדי ליצור תחזיות, אלגוריתמים של למידת מכונה משתמשים בנתונים מובנים, מסומנים, כלומר מאפיינים מסוימים מצוינים מנתוני הקלט של המודל ומקובצים לטבלאות.
זה לא אומר בהכרח שהוא לא משתמש בנתונים לא מובנים; במקום זאת, אם כן, הוא בדרך כלל עובר עיבוד מקדים כדי להכניס אותו לפורמט מובנה.
למידה עמוקה מבטלת חלק מעיבוד הנתונים המקדים שלמידת מכונה כרוכה בדרך כלל.
אלגוריתמים אלה יכולים להטמיע ולפרש נתונים לא מובנים כגון טקסט ותמונות, כמו גם להפוך את חילוץ התכונות לאוטומטי, ולהפחית את ההסתמכות על מומחים אנושיים.
בואו נדמיין שהיה לנו אוסף של תמונות של חיות מחמד שונות שרצינו לארגן בקטגוריות כמו "חתול", "כלב", "אוגר" וכן הלאה.
אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים להבין אילו תכונות (כגון אוזניים) חיוניות ביותר בהפרדת חיה אחת לאחרת. היררכיית תכונות זו נקבעת באופן ידני על ידי מומחה אנושי בלמידת מכונה.
לאחר מכן מערכת הלמידה העמוקה משתנה ומתאימה את עצמה לדיוק באמצעות ירידת שיפוע והפצה לאחור, המאפשרים לו ליצור תחזיות מדויקות יותר לגבי תמונת מצב חדשה של בעל חיים.
יישומי למידה עמוקה
1 chatbots
צ'אטבוטים יכולים לתקן בעיות בלקוח תוך שניות. צ'טבוט הוא בינה מלאכותית כלי (AI) המאפשר לך לתקשר באינטרנט באמצעות טקסט או טקסט לדיבור.
הוא יכול לתקשר ולנהל מעשים באותו אופן שבני אדם עושים. צ'אטבוטים נמצאים בשימוש נרחב בשירות לקוחות, שיווק במדיה חברתית והודעות מיידיות ללקוחות.
זה מגיב לקלט שלך עם תשובות אוטומטיות. זה מייצר צורות רבות של תשובות באמצעות למידת מכונה וטכניקות למידה עמוקה.
2. מכוניות בנהיגה עצמית
למידה עמוקה היא הגורם העיקרי מאחורי הפיכת מכוניות בנהיגה עצמית למציאות.
מיליון ערכות נתונים נטענות למערכת כדי ליצור מודל, לאמן את המכונות ללמוד, ולאחר מכן להעריך את הממצאים בסביבה בטוחה.
האובר בינה מלאכותית מעבדות בפיטסבורג לא רק מנסות להפוך מכוניות ללא נהג לנפוצות יותר, אלא גם לשלב תכונות חכמות רבות, כגון אפשרויות משלוח מזון, עם השימוש במכוניות ללא נהג.
הדאגה הדחופה ביותר לפיתוח רכב בנהיגה עצמית היא התמודדות עם אירועים בלתי צפויים.
מחזור מתמשך של בדיקות והטמעה, אופייני לאלגוריתמי למידה עמוקה, מבטיח נהיגה בטוחה שכן הוא נחשף למיליוני תרחישים יותר ויותר.
3. עוזר וירטואלי
עוזרים וירטואליים הם תוכנות מבוססות ענן שמזהות פקודות קוליות בשפה טבעית ועושות דברים בשמך.
עוזרים וירטואליים כגון Amazon Alexa, Cortana, Siri ו-Google Assistant הם דוגמאות נפוצות.
כדי לנצל את הפוטנציאל שלהם במלואו, הם דורשים התקנים המחוברים לאינטרנט. כאשר ניתנת פקודה לעוזר, היא נוטה לספק חוויה טובה יותר בהתבסס על מפגשים קודמים תוך שימוש באלגוריתמים של למידה עמוקה.
4. בידור
חברות כמו Netflix, Amazon, YouTube ו-Spotify מספקות ללקוחותיהן הצעות מתאימות לסרטים, שירים וסרטונים כדי לשפר את החוויה שלהם.
למידה עמוקה אחראית לכל זה.
חברות סטרימינג מקוונות מספקות המלצות למוצרים ושירותים על סמך היסטוריית הגלישה, תחומי העניין והפעילות של אדם.
אלגוריתמי למידה עמוקה משמשים גם להפקת כתוביות באופן אוטומטי והוספת סאונד לסרטים אילמים.
5. רובוטיקה
Deep Learning מועסק באופן נרחב בפיתוח רובוטים שיכולים לבצע עבודות כמו בני אדם.
רובוטים המונעים בלמידה עמוקה משתמשים בעדכונים בזמן אמת כדי לזהות מחסומים במסלול שלהם ולארגן במהירות את המסלול שלהם.
זה יכול לשמש להובלת דברים בבתי חולים, מפעלים, מחסנים, ניהול מלאי, ייצור מוצרים וכן הלאה.
רובוטים של Boston Dynamics מגיבים לבני אדם כאשר הם נדחפים. הם יכולים לרוקן מדיח כלים, הם יכולים לקום כשהם נופלים, והם יכולים לבצע מגוון פעילויות אחרות.
6. בריאות
רופאים לא יכולים להיות עם המטופלים שלהם מסביב לשעון, אבל דבר אחד של כולנו כמעט תמיד איתנו הוא הטלפונים שלנו.
למידה עמוקה מאפשרת לטכנולוגיות רפואיות גם לנתח נתונים מתמונות שאנו מצלמים ונתוני תנועה כדי לחשוף חששות בריאותיים פוטנציאליים.
תוכנית הראייה הממוחשבת של AI, למשל, משתמשת בנתונים אלה כדי לעקוב אחר דפוסי התנועה של המטופל כדי לחזות נפילות כמו גם שינויים במצב נפשי.
למידה עמוקה שימשה גם לזיהוי סרטן העור באמצעות תמונות ועוד רבות אחרות.
7. עיבוד שפה טבעית
פיתוח טכנולוגיית עיבוד שפה טבעית אפשרה לרובוטים לקרוא תקשורת ולהפיק מהן משמעות.
אף על פי כן, ניתן לפשט את הגישה יתר על המידה, כשהיא לא מביאה בחשבון את הדרכים שבהן מילים מצטרפות כדי להשפיע על המשמעות או המטרה של ביטוי.
למידה עמוקה עוזרת למעבדי שפה טבעית לזהות דפוסים מורכבים יותר בביטויים ולספק פרשנויות מדויקות יותר.
8. ראיית מחשב
למידה עמוקה מנסה לשחזר את האופן שבו המוח האנושי מעבד מידע ומזהה דפוסים, מה שהופך אותו לשיטה אידיאלית לאימון יישומי AI מבוססי חזון.
מערכות אלו יכולות לקלוט רצף של ערכות צילום מתויגות וללמוד לזהות פריטים כמו מטוסים, פנים וכלי נשק באמצעות מודלים של למידה עמוקה.
למידה עמוקה בפעולה
מלבד שירות הזרמת המוזיקה האהוב עליך שממליץ על שירים שאולי תאהב, כיצד למידה עמוקה משנה את חייהם של אנשים?
למידה עמוקה, מסתבר, עושה את דרכה למגוון רחב של יישומים. כל מי שמשתמש בפייסבוק ישים לב שכאשר אתה מפרסם תמונות חדשות, האתר החברתי מזהה ומתייג לעתים קרובות את החברים שלך.
למידה עמוקה משמשת לעיבוד שפה טבעית וזיהוי דיבור על ידי עוזרים דיגיטליים כגון Siri, Cortana, Alexa ו-Google Now.
תרגום בזמן אמת מסופק באמצעות סקייפ. שירותי דואר אלקטרוני רבים התקדמו ביכולתם לזהות הודעות ספאם לפני שהן מגיעות לתיבת הדואר הנכנס.
PayPal השתמשה בלמידה עמוקה כדי למנוע תשלומים הונאה. CamFind, למשל, מאפשרת לצלם כל אובייקט ובאמצעות טכנולוגיית חיפוש חזותי נייד לקבוע מהו.
Google משתמשת בלמידה עמוקה כדי לספק פתרונות במיוחד. AlphaGo, תוכנת מחשב שפותחה על ידי Google Deepmind, הרגיעה את אלופי הגו הנוכחיים.
WaveNet, שפותחה על ידי DeepMind, יכולה ליצור דיבור שנשמע טבעי יותר ממערכות הדיבור הקיימות כיום. כדי לתרגם שפות בעל פה וטקסטואליות, Google Translate משתמשת בלמידה עמוקה וזיהוי תמונות.
ניתן לזהות כל תמונה באמצעות Google Planet. כדי לסייע בפיתוח יישומי בינה מלאכותית, גוגל יצרה את למידה עמוקה של Tensorflow מסד נתונים של תוכנה.
עתיד של למידה עמוקה
למידה עמוקה היא נושא בלתי נמנע תוך כדי דיון בטכנולוגיה. מיותר לציין שלמידה עמוקה התפתחה לאחד המרכיבים החשובים ביותר של הטכנולוגיה.
פעם ארגונים היו היחידים שהתעניינו בטכנולוגיות כמו AI, למידה עמוקה, למידת מכונה וכו'. גם אנשים מתחילים להתעניין באלמנט זה של טכנולוגיה, במיוחד בלמידה עמוקה.
אחת הסיבות הרבות שלמידה עמוקה זוכה לתשומת לב רבה היא היכולת שלה לאפשר החלטות טובות יותר מונעות נתונים תוך שיפור דיוק הניבוי.
כלי פיתוח, ספריות ושפות של למידה עמוקה עשויים להפוך למרכיבים קבועים בכל ערכת כלים לפיתוח תוכנה בעוד כמה שנים.
ערכות הכלים הנוכחיות הללו יסללו את הדרך לעיצוב פשוט, הגדרה והדרכה של דגמים חדשים.
שינוי סגנון, תיוג אוטומטי, יצירת מוזיקה, ומשימות אחרות יהיה הרבה יותר קל לבצע עם מיומנויות אלה.
הביקוש לקידוד מהיר מעולם לא היה גדול יותר.
מפתחי למידה עמוקה ישתמשו יותר ויותר בסביבות פיתוח משולבות, פתוחות ומבוססות ענן, המאפשרות בעתיד גישה למגוון רחב של ספריות אלגוריתמים מהמדף וניתנות לחיבור.
ללמידה עמוקה יש עתיד מזהיר מאוד!
היתרון של א רשת עצבית הוא שהוא מצטיין בהתמודדות עם כמויות גדולות של נתונים הטרוגניים (חשבו על כל מה שהמוח שלנו צריך להתמודד איתו, כל הזמן).
זה נכון במיוחד בעידן שלנו של חיישנים חכמים חזקים, שיכולים לאסוף כמויות אדירות של נתונים. מערכות מחשב מסורתיות נאבקות לנפות, לסווג ולהסיק מסקנות מכל כך הרבה נתונים.
סיכום
למידה עמוקה כוחות רוב פתרונות הבינה המלאכותית (AI) שיכולים לשפר אוטומציה וניתוח תהליכים.
רוב האנשים באים במגע עם למידה עמוקה מדי יום כאשר הם משתמשים באינטרנט או בטלפונים הניידים שלהם.
למידה עמוקה משמשת להפקת כתוביות לסרטוני YouTube. ביצוע זיהוי קולי בטלפונים ורמקולים חכמים.
תן זיהוי פנים לתמונות, ואפשר מכוניות בנהיגה עצמית, בין שימושים רבים אחרים.
וככל שמדעני נתונים ואקדמאים מתמודדים עם יותר ויותר מסובך פרויקטים של למידה עמוקה תוך שימוש במסגרות למידה עמוקה, סוג זה של בינה מלאכותית יהפוך לחלק חשוב יותר ויותר בחיי היומיום שלנו.
השאירו תגובה