Ghidul începătorilor pentru învățarea profundă – Introducere

Conceptul potrivit căruia roboții sunt mai inteligenți decât oamenii ne-a captat imaginația colectivă atâta timp cât există Science Fiction. 

Cu toate acestea, deși inteligența artificială (AI) nu a atins încă acest nivel, am făcut progrese semnificative în generarea de inteligență a mașinilor, așa cum au demonstrat testele Google, Tesla și Uber cu mașini care se conduc singure. 

Scalabilitatea și utilitatea Deep Learning, abordarea Machine Learning care permite acest progres tehnic, sunt parțial responsabile pentru tranziția cu succes a AI de la universități și laboratoare de cercetare la produse. 

Următoarea revoluție a computerelor se va construi pe inteligența artificială, învățarea profundă și masina de învățare. 

Aceste tehnologii sunt construite pe capacitatea de a discerne modele și apoi de a prognoza evenimentele viitoare pe baza datelor colectate în trecut. Acest lucru explică de ce Amazon face idei atunci când cumpărați online sau cum Netflix știe că vă plac filmele îngrozitoare din anii 1980.

Deși computerele care folosesc concepte AI sunt uneori numite „inteligente”, majoritatea acestor sisteme nu învață de la sine; este necesară interacțiunea umană.

Oamenii de știință de date pregătesc intrările prin alegerea variabilelor care vor fi aplicate analize predictive. Învățarea profundă, pe de altă parte, poate îndeplini această funcție automat.

Această postare servește drept ghid de teren pentru toți iubitorii de date interesați să afle mai multe despre învățarea profundă, amploarea acesteia și potențialul viitor.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă poate fi considerată ca un subset al învățării automate. 

Este un domeniu care se bazează pe auto-învățare și îmbunătățire prin examinarea algoritmilor computerizati. 

Învățarea profundă, spre deosebire de învățarea automată, funcționează cu artificial rețele neuronale, care ar trebui să imite modul în care oamenii gândesc și învață. Până de curând, rețelele neuronale erau limitate în complexitate din cauza constrângerilor de putere ale computerului. 

Cu toate acestea, progresele în analiza Big Data au permis rețele neuronale mai mari și mai puternice, permițând computerelor să monitorizeze, să înțeleagă și să răspundă la situații complicate mai rapid decât oamenii. 

Vă recomandăm să citiți - Arhitectura rețelei neuronale Tesla explicată

Categorizarea imaginilor, traducerea limbilor și recunoașterea vorbirii au beneficiat toate de pe urma învățării profunde. Poate rezolva orice problemă de recunoaștere a modelelor fără a fi nevoie de interacțiune umană.

Este, în esență, trei sau mai multe straturi rețele neuronale. Aceste rețele neuronale caută să imite activitatea creierului uman, deși cu succes limitat, permițându-i să „învețe” din volume enorme de date. 

În timp ce un singur strat al unei rețele neuronale poate produce în continuare predicții aproximative, mai multe straturi ascunse pot ajuta la optimizare și reglare pentru precizie.

Ce este rețeaua neuronală?

Rețelele neuronale artificiale se bazează pe rețelele neuronale observate în creierul uman. De obicei, o rețea neuronală este formată din trei straturi. 

Cele trei niveluri sunt de intrare, de ieșire și ascunse. O rețea neuronală în acțiune este văzută în diagrama de mai jos. 

Deoarece rețeaua neuronală prezentată mai sus are un singur strat ascuns, este numită „rețea neuronală superficială”.

Mai multe straturi ascunse sunt adăugate unor astfel de sisteme pentru a forma structuri mai sofisticate.

Ce este Deep Network?

Într-o rețea profundă, sunt adăugate multe straturi ascunse. 

Antrenarea unor astfel de proiecte devine din ce în ce mai complicată pe măsură ce numărul de straturi ascunse din rețea crește, nu numai în ceea ce privește timpul necesar antrenării corecte a rețelei, ci și în ceea ce privește resursele necesare. 

O rețea profundă cu o intrare, patru straturi ascunse și o ieșire este prezentată mai jos.

Cum funcționează Deep Learning?

Rețelele neuronale sunt construite din straturi de noduri, similar cu modul în care neuronii formează creierul uman. Nodurile de strat individuale sunt legate de nodurile din straturile învecinate. 

Numărul de straturi dintr-o rețea indică adâncimea acesteia. Un singur neuron în creier uman primește mii de mesaje.

Semnalele se deplasează între nodurile dintr-o rețea neuronală artificială, care le atribuie ponderi. 

Un nod cu o greutate mai mare are un impact mai mare asupra nodurilor de sub el. Ultimul strat combină intrările ponderate pentru a oferi o ieșire. 

Sistemele de învățare profundă au nevoie de hardware puternic datorită cantității masive de date manipulate și a numeroaselor calcule matematice sofisticate implicate.

Calculele antrenamentului de deep learning, chiar și cu o tehnologie atât de sofisticată, pot dura săptămâni.

Sistemele de învățare profundă necesită o cantitate semnificativă de date pentru a oferi constatări corecte; prin urmare, informațiile sunt alimentate sub formă de seturi de date masive. 

La procesarea datelor, rețelele neuronale artificiale pot clasifica informațiile pe baza răspunsurilor la o secvență de întrebări binare da sau false care implică calcule matematice foarte complicate. 

Un algoritm de recunoaștere facială, de exemplu, învață să identifice și să recunoască marginile și liniile fețelor.

Apoi elemente mai semnificative ale fețelor și, eventual, reprezentări întregi ale fețelor. 

Algoritmul se antrenează singur în timp, crescând probabilitatea răspunsurilor corecte.

În această situație, algoritmul de recunoaștere facială va recunoaște fețele mai corect în timp.

Deep Learning VS Machine Learning

Cum diferă învățarea profundă de învățarea automată dacă este un subset al acesteia? 

Învățarea profundă diferă de învățarea automată tradițională prin tipurile de date pe care le utilizează și prin metodele pe care le folosește pentru a învăța.

Pentru a crea predicții, algoritmii de învățare automată folosesc date structurate, etichetate, ceea ce înseamnă că anumite caracteristici sunt specificate din datele de intrare ale modelului și grupate în tabele. 

Acest lucru nu înseamnă neapărat că nu utilizează date nestructurate; mai degrabă, dacă o face, de obicei trece printr-o pre-procesare pentru a-l pune într-un format structurat.

Învățarea profundă elimină o parte din preprocesarea datelor pe care o presupune în general învățarea automată.

Acești algoritmi pot ingera și interpreta date nestructurate, cum ar fi text și imagini, precum și extragerea automată a caracteristicilor, reducând dependența de specialiști umani. 

Să ne imaginăm că avem o colecție de imagini cu diverse animale de companie pe care am vrut să le organizăm în categorii precum „pisica”, „câine”, „hamster” și așa mai departe. 

Algoritmii de învățare profundă pot afla care trăsături (cum ar fi urechile) sunt cele mai esențiale în separarea unui animal de altul. Această ierarhie a caracteristicilor este determinată manual de un specialist uman în învățarea automată.

Sistemul de învățare profundă se schimbă apoi și se potrivește pentru precizie prin intermediul coborâre în gradient și backpropagation, permițându-i să genereze predicții mai precise despre o nouă imagine a unui animal.

Aplicații de învățare profundă

1. chatbots

Chatboții pot rezolva problemele clienților în câteva secunde. Un chatbot este un inteligență artificială (AI) instrument care vă permite să comunicați online prin text sau text-to-speech. 

Poate comunica și conduce acțiuni în același mod în care o fac oamenii. Chatbot-urile sunt utilizate pe scară largă în serviciul pentru clienți, marketingul pe rețelele sociale și mesageria instantanee pentru clienți. 

Răspunde la intrările dvs. cu răspunsuri automate. Acesta generează multe forme de răspunsuri folosind învățarea automată și tehnicile de învățare profundă.

2. Mașini care se conduc singure

Deep Learning este factorul principal din spatele mașinilor cu conducere autonomă care devin realitate. 

Un milion de seturi de date sunt încărcate într-un sistem pentru a crea un model, antrenați mașinile să învețe, și apoi evaluați constatările într-un mediu sigur. 

Uberul Inteligența artificială Laboratoarele din Pittsburgh nu încearcă doar să facă mașinile fără șofer mai comune, ci și să integreze numeroase funcții inteligente, cum ar fi posibilitățile de livrare a alimentelor, cu utilizarea mașinilor fără șofer. 

Cea mai presantă îngrijorare pentru dezvoltarea vehiculelor autonome este confruntarea cu evenimente neprevăzute. 

Un ciclu continuu de testare și implementare, tipic algoritmilor de învățare profundă, asigură conducerea în siguranță, deoarece este expus la milioane de scenarii din ce în ce mai mult.

3. Asistent virtual

Asistenții virtuali sunt programe bazate pe cloud care recunosc comenzile vocale în limbaj natural și fac lucruri în numele tău. 

Asistenții virtuali precum Amazon Alexa, Cortana, Siri și Google Assistant sunt exemple comune. 

Pentru a-și folosi pe deplin potențialul, au nevoie de dispozitive conectate la internet. Când o comandă este dată asistentului, aceasta tinde să ofere o experiență mai bună pe baza întâlnirilor anterioare care utilizează algoritmi de învățare profundă.

4. Divertisment

Companii precum Netflix, Amazon, YouTube și Spotify oferă clienților sugestii adecvate de filme, cântece și videoclipuri pentru a le îmbunătăți experiența.

Deep Learning este responsabil pentru toate acestea. 

Firmele de streaming online oferă recomandări de produse și servicii bazate pe istoricul de navigare, interesele și activitatea unei persoane. 

Algoritmi de învățare profundă sunt, de asemenea, folosite pentru a produce automat subtitrări și pentru a adăuga sunet la filmele mute.

5. Robotică

Deep Learning este utilizat pe scară largă în dezvoltarea roboților care pot face locuri de muncă asemănătoare oamenilor. 

Roboții bazați pe Deep Learning folosesc actualizări în timp real pentru a detecta barierele pe traseul lor și pentru a-și aranja rapid cursul.

Poate fi folosit pentru a transporta lucruri în spitale, fabrici, depozite, gestionarea stocurilor, fabricarea produselor și așa mai departe.

Roboții Boston Dynamics răspund oamenilor atunci când sunt împinși. Pot goli o mașină de spălat vase, se pot ridica când cad și pot realiza o varietate de alte activități.

6. Sănătate

Medicii nu pot fi alături de pacienții lor non-stop, dar un lucru pe care practic îl avem cu toții întotdeauna cu noi sunt telefoanele noastre. 

Învățarea profundă permite, de asemenea, tehnologiilor medicale să analizeze datele din imaginile pe care le capturăm și datele de mișcare pentru a descoperi potențiale probleme de sănătate. 

Programul de viziune computerizată al AI, de exemplu, utilizează aceste date pentru a urmări tiparele de mișcare ale pacientului pentru a prognoza căderile, precum și schimbările stării mentale. 

Învățarea profundă a fost, de asemenea, folosită pentru a identifica cancerul de piele folosind fotografii și multe altele.

7. Procesarea limbajului natural

Dezvoltarea tehnologiei de procesare a limbajului natural a permis roboților să citească comunicațiile și să obțină sens din acestea. 

Cu toate acestea, abordarea poate fi suprasimplificată, nereușind să țină seama de modurile în care cuvintele se unesc pentru a afecta sensul sau scopul unei fraze. 

Învățarea profundă îi ajută pe procesoarele limbajului natural să recunoască modele mai complexe în fraze și să ofere interpretări mai precise.

8. Computer Vision

Învățarea profundă încearcă să reproducă modul în care mintea umană procesează informațiile și recunoaște tiparele, ceea ce o face o metodă ideală pentru formarea aplicațiilor AI bazate pe viziune. 

Aceste sisteme pot prelua o succesiune de seturi de fotografii etichetate și pot învăța să recunoască elemente precum avioane, fețe și arme folosind modele de învățare profundă.

Învățare profundă în acțiune

Pe lângă serviciul tău preferat de streaming de muzică, care recomandă melodii care ți-ar putea plăcea, cum schimbă învățarea profundă viața oamenilor? 

Învățarea profundă, se dovedește, își face loc într-o gamă largă de aplicații. Oricine folosește Facebook va observa că atunci când postezi imagini noi, site-ul de socializare recunoaște și etichetează frecvent prietenii tăi. 

Învățarea profundă este utilizată pentru procesarea limbajului natural și recunoașterea vorbirii de către asistenți digitali precum Siri, Cortana, Alexa și Google Now.

Traducerea în timp real este oferită prin Skype. Multe servicii de e-mail au avansat în capacitatea lor de a detecta mesajele spam înainte ca acestea să ajungă în căsuța de e-mail. 

PayPal a folosit deep learning pentru a preveni plățile frauduloase. CamFind, de exemplu, vă permite să faceți o fotografie a oricărui obiect și, folosind tehnologia de căutare vizuală mobilă, să determinați ce este acesta.

Învățarea profundă este folosită în special pentru a oferi soluții de către Google. AlphaGo, un program de calculator dezvoltat de Google Deepmind, i-a depășit pe actualii campioni Go. 

WaveNet, dezvoltat de DeepMind, poate crea vorbire care sună mai natural decât sistemele de vorbire disponibile în prezent. Pentru a traduce limbi orale și textuale, Google Translate folosește învățarea profundă și recunoașterea imaginilor. 

Orice fotografie poate fi identificată folosind Google Planet. Pentru a ajuta la dezvoltarea aplicațiilor AI, Google a creat Învățare profundă Tensorflow baza de date software.

Viitorul învățării profunde

Învățarea profundă este un subiect inevitabil atunci când discutăm despre tehnologie. Inutil să spun că învățarea profundă a evoluat într-unul dintre elementele cele mai importante ale tehnologiei.

Organizațiile erau singurele interesate de tehnologii precum AI, deep learning, machine learning și așa mai departe. De asemenea, indivizii devin interesați de acest element al tehnologiei, în special de învățarea profundă. 

Unul dintre numeroasele motive pentru care învățarea profundă primește atât de multă atenție este capacitatea sa de a permite decizii mai bune bazate pe date, îmbunătățind, în același timp, acuratețea predicțiilor.

Instrumentele de dezvoltare de învățare profundă, bibliotecile și limbile ar putea deveni foarte bine componente obișnuite ale oricărui set de instrumente de dezvoltare software în câțiva ani. 

Aceste seturi de instrumente actuale vor deschide calea pentru proiectarea simplă, configurarea și instruirea noilor modele.

Transformare stil, etichetare automată, creație muzicală, și alte sarcini ar fi mult mai ușor de realizat cu aceste abilități.

Cererea de codificare rapidă nu a fost niciodată mai mare. 

Dezvoltatorii de învățare profundă vor folosi din ce în ce mai mult medii de dezvoltare integrate, deschise, bazate pe cloud, care permit accesul la o gamă largă de biblioteci de algoritmi disponibile și conectabile în viitor.

Învățarea profundă are un viitor foarte luminos!

Beneficiul a rețele neuronale este că excelează la a face față unor cantități mari de date eterogene (gândește-te la tot ceea ce creierul nostru are de a face, tot timpul). 

Acest lucru este valabil mai ales în epoca noastră a senzorilor inteligenți puternici, care pot colecta cantități masive de date. Sistemele computerizate tradiționale se luptă să cerne, să clasifice și să tragă concluzii din atâtea date.

Concluzie

Invatare profunda competenţelor majoritatea soluțiilor de inteligență artificială (AI) care pot îmbunătăți automatizarea și analiza procese.

Majoritatea persoanelor intră în contact zilnic cu deep learning atunci când folosesc internetul sau telefoanele mobile. 

Învățarea profundă este folosită pentru a produce subtitrări pentru videoclipurile YouTube. Efectuați recunoașterea vocii pe telefoane și difuzoare inteligente.

Oferiți identificarea feței pentru imagini și permiteți automobile cu conducere autonomă, printre multe alte utilizări. 

Și, pe măsură ce oamenii de știință de date și academicienii abordează tot mai complicat proiecte de deep learning folosind cadre de deep learning, acest tip de inteligență artificială va deveni o parte din ce în ce mai importantă a vieții noastre de zi cu zi.