תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
העתיד כבר כאן. ובעתיד זה מכונות מבינות את העולם הסובב אותן באותה דרך שבה אנשים מבינים. מחשבים יכולים לנהוג במכוניות, לאבחן מחלות ולחזות במדויק את העתיד.
זה אולי נראה כמו מדע בדיוני, אבל מודלים של למידה עמוקה הופכים את זה למציאות.
האלגוריתמים המתוחכמים האלה חושפים את הסודות של בינה מלאכותית, המאפשר למחשבים ללמוד ולהתפתח בעצמם. בפוסט זה, נתעמק בתחום של מודלים של למידה עמוקה.
וכן, נחקור את הפוטנציאל העצום שיש להם לחולל מהפכה בחיינו. התכוננו ללמוד על טכנולוגיה חדשנית שמשנה את עתיד האנושות.
מהם בעצם מודלים של למידה עמוקה?
האם שיחקת פעם במשחק שבו אתה צריך לזהות את ההבדלים בין שתי תמונות?
זה כיף עם זאת, זה יכול להיות גם קשה, נכון? תאר לעצמך שאתה יכול ללמד מחשב לשחק את המשחק הזה ולנצח בכל פעם. מודלים של למידה עמוקה משיגים בדיוק את זה!
מודלים של למידה עמוקה דומים למכונות סופר חכמות שיכולות לבחון מספר רב של תמונות ולקבוע מה המשותף להן. הם משיגים זאת על ידי פירוק התמונות ולימוד כל אחת בנפרד.
לאחר מכן הם מיישמים את מה שלמדו כדי לזהות דפוסים ולעשות תחזיות לגבי תמונות טריות שמעולם לא ראו קודם לכן.
מודלים של למידה עמוקה הם רשתות עצביות מלאכותיות שיכולות ללמוד ולחלץ דפוסים ומאפיינים מסובכים ממערכי נתונים מסיביים. מודלים אלה מורכבים מכמה שכבות של צמתים מקושרים, או נוירונים, המנתחים ומשנים נתונים נכנסים כדי ליצור פלט.
מודלים של למידה עמוקה מתאימים במיוחד לעבודות הדורשות דיוק ודיוק רב, כגון זיהוי תמונה, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית ורובוטיקה.
הם שימשו בכל דבר, החל ממכוניות בנהיגה עצמית ועד לאבחון רפואי, מערכות ממליצים, ועוד אנליזה ניבוי.
הנה גרסה פשוטה של ההדמיה להמחשת זרימת נתונים במודל למידה עמוקה.
נתוני הקלט זורמים לשכבת הקלט של המודל, אשר לאחר מכן מעבירה את הנתונים דרך מספר שכבות נסתרות לפני מתן חיזוי פלט.
כל שכבה נסתרת מבצעת סדרה של פעולות מתמטיות על נתוני הקלט לפני שהיא מועברת לשכבה הבאה, המספקת את החיזוי הסופי.
כעת, בואו נראה מהם מודלים של למידה עמוקה וכיצד נוכל להשתמש בהם בחיינו.
1. רשתות עצביות קונבולוציונליות (CNN)
CNNs הם מודל למידה עמוקה ששינה את תחום הראייה הממוחשבת. CNNs משמשים לסיווג תמונות, לזהות אובייקטים ולפלח תמונות. המבנה והתפקוד של קליפת המוח החזותית האנושית השפיעו על התכנון של CNNs.
איך הם עובדים?
רשת CNN מורכבת ממספר שכבות קונבולוציוניות, שכבות מאגדות ושכבות מקושרות לחלוטין. הקלט הוא תמונה, והפלט הוא חיזוי של תווית המחלקה של התמונה.
שכבות הפיתול של CNN בונות מפת תכונה על ידי ביצוע מוצר נקודה בין תמונת הקלט לקבוצת מסננים. שכבות האיגום מקטינות את גודל מפת התכונה על ידי דגימה מטה שלה.
לבסוף, מפת התכונות משמשת את השכבות המחוברות במלואן כדי לחזות את תווית הכיתה של התמונה.
למה CNNs חשובים?
CNNs חיוניים מכיוון שהם יכולים ללמוד לזהות דפוסים ומאפיינים בתמונות שאנשים מתקשים להבחין בהן. ניתן ללמד CNN לזהות מאפיינים כמו קצוות, פינות ומרקמים באמצעות מערכי נתונים גדולים. לאחר לימוד המאפיינים הללו, CNN יכול להשתמש בהם כדי לזהות אובייקטים בתמונות טריות. CNNs הפגינו ביצועים מתקדמים במגוון יישומי זיהוי תמונה.
היכן אנו משתמשים ב-CNN
שירותי בריאות, תעשיית הרכב והקמעונאות הם רק כמה מגזרים שמעסיקים CNN. בתעשיית הבריאות, הם יכולים להועיל לאבחון מחלות, פיתוח תרופות וניתוח תמונה רפואית.
בתחום הרכב, הם עוזרים בזיהוי נתיבים, איתור אובייקטים, ונהיגה אוטונומית. הם משמשים רבות גם בקמעונאות לחיפוש חזותי, המלצת מוצר מבוססת תמונה ובקרת מלאי.
לדוגמה; גוגל מעסיקה CNN במגוון יישומים, כולל עדשה של Google, כלי זיהוי תמונה אהוד. התוכנית משתמשת ב-CNN כדי להעריך תמונות ולתת מידע למשתמשים.
Google Lens, למשל, יכולה לזהות דברים בתמונה ולהציע פרטים עליהם, כגון סוג הפרח.
זה עשוי גם לתרגם את הטקסט שחולץ מתמונה למספר שפות. Google Lens מסוגלת לתת לצרכנים מידע שימושי בגלל הסיוע של CNN בזיהוי מדויק של פריטים וחילוץ מאפיינים מתמונות.
2. רשתות זיכרון לטווח קצר (LSTM).
רשתות זיכרון לטווח קצר (LSTM) נוצרות כדי לטפל בחסרונות של רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNN). רשתות LSTM הן אידיאליות למשימות הדורשות עיבוד של רצפי נתונים לאורך זמן.
הם פועלים על ידי שימוש בתא זיכרון ספציפי ושלושה מנגנוני שער.
הם מווסתים את זרימת המידע לתוך התא וממנו. שער הכניסה, השער לשכוח ושער היציאה הם שלושת השערים.
שער הקלט מווסת את זרימת הנתונים לתא הזיכרון, שער השכחה מווסת את מחיקת הנתונים מהתא, ושער הפלט מווסת את זרימת הנתונים אל מחוץ לתא.
מה המשמעות שלהם?
רשתות LSTM שימושיות מכיוון שהן יכולות לייצג ולחזות בהצלחה רצפי נתונים עם קשרים ארוכי טווח. הם יכולים להקליט ולשמור מידע על תשומות קודמות, מה שמאפשר להם לבצע תחזיות מדויקות יותר לגבי תשומות עתידיות.
זיהוי דיבור, זיהוי כתב יד, עיבוד שפה טבעית וכיתוב תמונות הם רק חלק מהיישומים שעשו שימוש ברשתות LSTM.
היכן אנו משתמשים ברשתות LSTM?
יישומי תוכנה וטכנולוגיה רבים משתמשים ברשתות LSTM, כולל מערכות זיהוי דיבור, כלי עיבוד שפות טבעיות כמו ניתוח הסנטימנט, מערכות תרגום מכונה ומערכות להפקת טקסט ותמונה.
הם נוצלו גם ביצירת מכוניות ורובוטים בנהיגה עצמית, כמו גם בתעשיית הפיננסים כדי לזהות הונאה ולצפות שוק המניות תנועות.
3. רשתות יריבות יצירתיות (GANs)
GANs הם א למידה עמוקה טכניקה המשמשת ליצירת דגימות נתונים חדשות הדומות למערך נתונים נתון. GANs מורכבים משניים רשתות עצביות: אחד שלומד לייצר דגימות חדשות ואחד שלומד להבחין בין דגימות אמיתיות לדגימות שנוצרו.
בגישה דומה, שתי הרשתות הללו מאומנות יחד עד שהמחולל יכול ליצור דגימות שאין להבדיל מאלה בפועל.
מדוע אנו משתמשים ב-GAN
GANs משמעותיים בגלל היכולת שלהם לייצר באיכות גבוהה נתונים סינתטיים שעשוי לשמש עבור מגוון יישומים, כולל הפקת תמונות ווידאו, יצירת טקסט ואפילו יצירת מוזיקה.
GANs שימשו גם להגדלת נתונים, שהוא הדור של נתונים סינתטיים כדי להשלים נתונים מהעולם האמיתי ולשפר את הביצועים של מודלים של למידת מכונה.
יתר על כן, על ידי יצירת נתונים סינתטיים שניתן להשתמש בהם כדי להכשיר מודלים ולחקות ניסויים, ל-GANs יש פוטנציאל לשנות מגזרים כמו רפואה ופיתוח תרופות.
יישומים של GANs
GANs יכולים להשלים מערכי נתונים, ליצור תמונות או סרטים חדשים, ואפילו לייצר נתונים סינתטיים עבור סימולציות מדעיות. יתר על כן, ל-GAN יש פוטנציאל להיות מועסק במגוון יישומים החל מבידור ועד רפואי.
גילאים וסרטונים. StyleGAN2 של NVIDIA, למשל, שימש ליצירת צילומים באיכות גבוהה של סלבריטאים ויצירות אמנות.
4. רשתות אמונה עמוקות (DBNs)
רשתות אמונה עמוקות (DBNs) הן בינה מלאכותית מערכות שיכולות ללמוד לזהות דפוסים בנתונים. הם משיגים זאת על ידי פילוח הנתונים לנתחים קטנים יותר ויותר, ומשיגים הבנה יסודית יותר שלהם בכל רמה.
DBNs עשויים ללמוד מנתונים מבלי לקבל מידע על מה הם (זה מכונה "למידה ללא פיקוח"). זה הופך אותם לבעלי ערך רב עבור זיהוי דפוסים בנתונים שאדם יתקשה או בלתי אפשרי להבחין בהם.
מה הופך את DBN למשמעותי?
DBNs משמעותיים בגלל היכולת שלהם ללמוד ייצוגי נתונים היררכיים. ניתן להשתמש בייצוגים אלה עבור מגוון יישומים כמו סיווג, זיהוי חריגות והפחתת מימדים.
היכולת של DBNs לבצע אימון מקדים ללא פיקוח, שיכול להגביר את הביצועים של מודלים של למידה עמוקה עם נתונים מסומנים מינימליים, היא יתרון משמעותי.
מהם היישומים של DBNs?
אחד היישומים המשמעותיים ביותר הוא איתור אובייקטים, שבו משתמשים ב-DBN לזיהוי סוגים מסוימים של דברים כגון מטוסים, ציפורים ובני אדם. הם משמשים גם ליצירת וסיווג תמונות, זיהוי תנועה בסרטים והבנת שפה טבעית לעיבוד קול.
יתר על כן, DBNs משמשים בדרך כלל במערכי נתונים כדי להעריך תנוחות אנושיות. DBNs הם כלי נהדר עבור מגוון רחב של תעשיות, כולל שירותי בריאות ובנקאות, וטכנולוגיה.
5. רשתות למידה של חיזוקים עמוקים (DRL)
עָמוֹק לימוד עם חיזוקים רשתות (DRL) משלבות רשתות עצביות עמוקות עם טכניקות למידת חיזוק כדי לאפשר לסוכנים ללמוד בסביבה מסובכת באמצעות ניסוי וטעייה.
DRLs משמשים כדי ללמד סוכנים כיצד לייעל אות תגמול על ידי אינטראקציה עם הסביבה שלהם ולמידה מהטעויות שלהם.
מה הופך אותם למדהימים?
הם שימשו ביעילות במגוון יישומים, כולל משחקים, רובוטיקה ונהיגה אוטונומית. DRLs חשובים מכיוון שהם יכולים ללמוד ישירות מקלט חושי גולמי, מה שמאפשר לסוכנים לקבל החלטות על סמך האינטראקציות שלהם עם הסביבה.
יישומים חשובים
DRL מועסקים בנסיבות אמיתיות מכיוון שהם יכולים להתמודד עם בעיות קשות.
DRLs נכללו במספר פלטפורמות תוכנה וטכנולוגיה בולטות, כולל חדר הכושר של OpenAI, סוכני ה-ML של Unity, ומעבדת DeepMind של גוגל. AlphaGo, שנבנה על ידי גוגל Deepmind, למשל, מעסיק את DRL לשחק את משחק הלוח Go ברמה של אלוף עולם.
שימוש נוסף ב-DRL הוא ברובוטיקה, שם הוא משמש לשליטה בתנועות של זרועות רובוטיות לביצוע משימות כמו אחיזת חפצים או ערימת בלוקים. ל-DRL יש שימושים רבים והם כלי שימושי עבור להכשיר סוכנים ללמוד ולקבל החלטות במסגרות מסובכות.
6. מקודדים אוטומטיים
מקודדים אוטומטיים הם סוג מעניין של רשת עצבית זה תפס את העניין של חוקרים וגם מדעני נתונים. הם תוכננו ביסודו כדי ללמוד כיצד לדחוס ולשחזר נתונים.
נתוני הקלט מוזנים דרך רצף של שכבות המורידות בהדרגה את הממדיות של הנתונים עד שהם נדחסים לשכבת צוואר בקבוק עם פחות צמתים משכבות הקלט והפלט.
ייצוג דחוס זה משמש לאחר מכן כדי ליצור מחדש את נתוני הקלט המקוריים באמצעות רצף של שכבות המעלות בהדרגה את הממדיות של הנתונים בחזרה לצורתם המקורית.
למה זה חשוב?
מקודדים אוטומטיים הם מרכיב חיוני של למידה עמוקה מכיוון שהם מאפשרים מיצוי תכונות והפחתת נתונים אפשריים.
הם מסוגלים לזהות את מרכיבי המפתח של הנתונים הנכנסים ולתרגם אותם לצורה דחוסה שאותה ניתן להחיל על משימות אחרות כמו סיווג, קיבוץ או יצירת נתונים חדשים.
היכן אנו משתמשים במקודדים אוטומטיים?
זיהוי אנומליות, עיבוד שפה טבעית, ו ראיית מחשב הם רק חלק מהתחומים שבהם נעשה שימוש במקודדים אוטומטיים. מקודדים אוטומטיים, למשל, יכולים לשמש לדחיסת תמונה, דה-נוזה וסינתזה של תמונות בראייה ממוחשבת.
אנו יכולים להשתמש במקודדים אוטומטיים במשימות כמו יצירת טקסט, סיווג טקסט וסיכום טקסט בעיבוד שפה טבעית. הוא יכול לזהות פעילות חריגה בנתונים החורגים מהנורמה בזיהוי חריגות.
7. Capsule Networks
Capsule Networks היא ארכיטקטורת למידה עמוקה חדשה שפותחה כתחליף לרשתות עצביות Convolutional Neural (CNNs).
רשתות קפסולות מבוססות על הרעיון של קיבוץ יחידות מוח הנקראות קפסולות האחראיות לזיהוי קיומו של פריט מסוים בתמונה ולקידוד תכונותיו, כגון כיוון ומיקום, לוקטורי הפלט שלהן. לכן, Capsule Networks יכול לנהל אינטראקציות מרחביות ותנודות פרספקטיבה טוב יותר מאשר CNNs.
מדוע אנו בוחרים ברשתות קפסולה על פני רשתות CNN?
רשתות קפסולה שימושיות מכיוון שהן מתגברות על הקשיים של CNN ללכוד יחסים היררכיים בין פריטים בתמונה. CNNs יכולים לזהות דברים בגדלים שונים אבל נאבקים לתפוס איך פריטים אלה מתחברים זה לזה.
Capsule Networks, לעומת זאת, יכולות ללמוד לזהות דברים ואת החלקים שלהם, כמו גם כיצד הם ממוקמים בצורה מרחבית בתמונה, מה שהופך אותם למתחרה קיימא ליישומי ראייה ממוחשבת.
תחומי יישומים
Capsule Networks כבר הוכיחו תוצאות מבטיחות במגוון יישומים, כולל סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח תמונות.
הם שימשו כדי להבחין בין דברים בתמונות רפואיות, לזהות אנשים בסרטים, ואפילו ליצור מודלים תלת מימדיים מתוך תמונות דו-ממדיות.
כדי להגביר את הביצועים שלהן, Capsule Networks שולבו עם ארכיטקטורות למידה עמוקה אחרות כמו רשתות צדדיות גנרטיביות (GAN) ומקודדים אוטומטיים וריאציוניים (VAEs). רשתות קפסולה צפויות למלא תפקיד חיוני יותר ויותר בשיפור טכנולוגיות ראייה ממוחשבת ככל שמדע הלמידה העמוקה מתפתח.
למשל; ניבבל הוא כלי Python ידוע לקריאה וכתיבה של סוגי קבצי הדמיה עצבית. לפילוח תמונה, הוא משתמש ב-Capsule Networks.
8. מודלים מבוססי תשומת לב
מודלים של למידה עמוקה המכונים מודלים מבוססי קשב, הידועים גם כמנגנוני קשב, שואפים להגביר את הדיוק של מודלים ללימוד מכונה. מודלים אלה פועלים על ידי התרכזות במאפיינים מסוימים של נתונים נכנסים, וכתוצאה מכך עיבוד יעיל ואפקטיבי יותר.
במשימות עיבוד שפה טבעית כמו תרגום מכונה וניתוח סנטימנטים, שיטות קשב הוכיחו את עצמן כמוצלחות למדי.
מה המשמעות שלהם?
מודלים מבוססי תשומת לב שימושיים מכיוון שהם מאפשרים עיבוד יעיל ויעיל יותר של נתונים מסובכים.
רשתות עצביות מסורתיות להעריך את כל נתוני הקלט כחשובים באותה מידה, וכתוצאה מכך עיבוד איטי יותר וירידה ברמת הדיוק. תהליכי הקשב מתרכזים בהיבטים מכריעים של נתוני קלט, ומאפשרים תחזיות מהירות ומדויקות יותר.
תחומי שימוש
בתחום הבינה המלאכותית, למנגנוני הקשב יש מגוון רחב של יישומים, כולל עיבוד שפה טבעית, זיהוי תמונות ואודיו, ואפילו כלי רכב ללא נהג.
שיטות קשב, למשל, יכולות לשמש לשיפור תרגום מכונה בעיבוד שפה טבעית על ידי מתן אפשרות למערכת להתמקד במילים או ביטויים מסוימים החיוניים להקשר.
ניתן להשתמש בשיטות קשב במכוניות אוטונומיות כדי לסייע למערכת להתמקד בפריטים מסוימים או באתגרים בסביבתה.
9. רשתות שנאי
רשתות שנאים הן מודלים של למידה עמוקה הבודקים ומייצרים רצפי נתונים. הם פועלים על ידי עיבוד רצף הקלט אלמנט אחד בכל פעם וייצור רצף פלט באורכים זהים או שונים.
רשתות שנאים, בניגוד למודלים סטנדרטיים של רצף לרצף, אינן מעבדות רצפים באמצעות רשתות עצביות חוזרות (RNNs). במקום זאת, הם משתמשים בתהליכי תשומת לב עצמית כדי ללמוד את הקשרים בין חלקי הרצף.
מהי החשיבות של רשתות שנאי?
רשתות שנאים גדלו בפופולריות בשנים האחרונות כתוצאה מביצועים טובים יותר בעבודות עיבוד שפה טבעית.
הם מתאימים במיוחד למשימות יצירת טקסט כגון תרגום שפה, סיכום טקסט והפקת שיחות.
רשתות שנאים יעילות יותר מבחינה חישובית ממודלים מבוססי RNN, מה שהופך אותן לבחירה מועדפת עבור יישומים בקנה מידה גדול.
היכן ניתן למצוא רשתות שנאי?
רשתות שנאים מועסקות באופן נרחב במגוון רחב של יישומים, בעיקר עיבוד שפה טבעית.
סדרת ה-GPT (Generative Pre-trained Transformer) היא מודל בולט מבוסס שנאים אשר נוצל למשימות כמו תרגום שפה, סיכום טקסט ויצירת צ'טבוטים.
BERT (ייצוגי קודן דו-כיווני משנאים) הוא מודל נפוץ נוסף המבוסס על שנאים אשר נוצל עבור יישומי הבנת שפה טבעית כגון מענה לשאלות וניתוח סנטימנטים.
שניהם GPT ו-BERT נוצרו עם PyTorch, מסגרת למידה עמוקה בקוד פתוח שהייתה פופולרית לפיתוח מודלים מבוססי שנאים.
10. מכונות בולצמן מוגבלות (RBMs)
מכונות בולצמן מוגבלות (RBMs) הן מעין רשת עצבית ללא פיקוח שלומדת בצורה מחוללת. בגלל יכולתם ללמוד ולחלץ מאפיינים חיוניים מנתונים בעלי מימד גבוה, הם הועסקו באופן נרחב בתחומי למידת מכונה ולמידה עמוקה.
RBMs מורכבים משתי שכבות, גלויות ונסתרות, כאשר כל שכבה מורכבת מקבוצת נוירונים המחוברים בקצוות משוקללים. RBMs מתוכננים ללמוד התפלגות הסתברות המתארת את נתוני הקלט.
מהן מכונות בולצמן מוגבלות?
RBMs משתמשות באסטרטגיית למידה גנרטיבית. ב-RBM, השכבה הגלויה משקפת את נתוני הקלט, בעוד השכבה הקבורה מקודדת את מאפייני נתוני הקלט. המשקולות של השכבות הגלויות והסמויות מראים את חוזק הקישור שלהן.
RBMs מכוונים את המשקולות וההטיות בין השכבות במהלך האימון באמצעות טכניקה המכונה סטייה ניגודית. סטייה ניגודית היא אסטרטגיית למידה ללא פיקוח הממקסמת את סבירות הניבוי של המודל.
מהי המשמעות של מכונות בולצמן מוגבלות?
RBMs משמעותיים ב למידת מכונה ולמידה עמוקה מכיוון שהם יכולים ללמוד ולחלץ מאפיינים רלוונטיים מכמויות גדולות של נתונים.
הם יעילים מאוד לזיהוי תמונות ודיבור, והם הועסקו במגוון יישומים כמו מערכות ממליצים, זיהוי חריגות והפחתת מימדים. RBMs יכולים למצוא דפוסים במערכי נתונים עצומים, וכתוצאה מכך תחזיות ותובנות מעולות.
היכן ניתן להשתמש במכונות בולצמן מוגבלות?
יישומים עבור RBMs כוללים הפחתת מימד, זיהוי חריגות ומערכות המלצות. RBMs מועילים במיוחד עבור ניתוח סנטימנטים ו דוגמנות נושאים בהקשר של עיבוד שפה טבעית.
רשתות אמונות עמוקות, מעין רשת עצבית המשמשת לזיהוי קול ותמונה, מעסיקות גם RBMs. ארגז הכלים של Deep Belief Network, TensorFlow, ו תיאנו הן כמה דוגמאות מסוימות לתוכנה או טכנולוגיה המשתמשת ב-RBMs.
לעטוף
מודלים של Deep Learning הופכים מכריעים יותר ויותר במגוון תעשיות, כולל זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת.
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) ורשתות עצביות חוזרות (RNNs) הראו את ההבטחה הגדולה ביותר והן נמצאות בשימוש נרחב ביישומים רבים, אולם לכל המודלים של Deep Learning יש את היתרונות והחסרונות שלהם.
עם זאת, חוקרים עדיין בוחנים את מכונות בולצמן מוגבלות (RBMs) וזנים אחרים של מודלים של Deep Learning מכיוון שגם להם יש יתרונות מיוחדים.
מודלים חדשים ויצירתיים צפויים להיווצר ככל שתחום הלמידה העמוקה ממשיך להתקדם על מנת להתמודד עם בעיות קשות יותר
השאירו תגובה