Scalenut становится лидером G2 Fall 2022 в категории «Создание контента»

Мы живем в век замечательных технологических достижений. С каждым днем ​​человечество ставит новую галочку в своем контрольном списке. Тот, который целую вечность казался невообразимым. Пионером этого поиска является рассвет искусственного интеллекта.

Со временем люди вложили огромное количество ресурсов в развитие и совершенствование ИИ. Целью является преобразование, обеспечивающее оптимальную эффективность для различных отраслей и приложений.

В этой статье мы рассмотрим одно такое подмножество ИИ — глубокое обучение. Давайте расшифруем, что такое глубокое обучение, как оно работает, и рассмотрим реальные примеры глубокого обучения в действии.

• Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, форма искусственного интеллекта. Его инновации помогли преодолеть ограничения машинного обучения и сделали ИИ применимым к более широкому набору вариантов использования. Давайте начнем с самого верха и сначала разберемся с искусственным интеллектом.

Что такое искусственный интеллект или ИИ?

Искусственный интеллект основывается на идее, что человеческие решения — это математические вычисления. Это означает, что можно обучать машины с помощью алгоритмов и получать те же выводы, что и человек.

Эволюция ИИ

Концепция гуманоида или машины, способной к человеческому мышлению, существовала веками. Он снова и снова появлялся в мифологии, легендах и вымышленных произведениях. От Талоса в греческой мифологии до Голема в еврейском фольклоре, люди по-прежнему заинтригованы ИИ с незапамятных времен.

ИИ как академическая дисциплина был основан в 1956 году. Ученые из самых разных областей стремились создать искусственный мозг.

За прошедшие годы ИИ привлек как сторонников, так и скептиков. Непрерывные усилия тех, кто привержен этой идее, постепенно привели к консенсусу относительно полезности ИИ.

Первым таким монументальным достижением стал Deep Blue. Это была первая компьютерная система для игры в шахматы, выпущенная IBM. 11 мая 1997 года Deep Blue победили действующего чемпиона мира Гарри Каспарова. Он сделал это благодаря своей способности обрабатывать 200 000 000 движений в секунду.

ИИ в 21 веке

21 век был оснащен развитыми компьютерными системами, доступом к большим данным и оптимизмом в отношении ИИ. Это способствовало массовому принятию и применению различных инструментов ИИ в различных отраслях.

Мания искусственного интеллекта захватила рынки и заняла свое место в области экологии, экономики и даже потребительских товаров. С тех пор благодаря исследованиям и разработкам происходит быстрый прогресс.

Прогнозируется, что мировой рынок оборудования, программного обеспечения, услуг и технологий искусственного интеллекта вырастет с 58,3 млрд долларов США в 2021 году до 309,6 млрд долларов США к 2026 году. Достигнут значительный прогресс в области анализа текста, обработки изображений и видео и даже распознавания речи.

Сегодня инструменты на основе ИИ вошли в нашу повседневную жизнь. Хотя мы распознаем некоторые из них как ИИ, некоторые из них более замаскированы. Банковское программное обеспечение, интеллектуальный анализ данных и даже поисковая система Google являются одними из заслуживающих внимания достижений ИИ. Однако их часто сводят к продуктам развития информатики.

Что такое машинное обучение или ML?

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объемы данных для выявления закономерностей. Этот анализ позволяет алгоритмам прогнозировать результаты на основе исторического поведения.

Эволюция машинного обучения

В течение многих лет машинное обучение было частью программы обучения ИИ. Однако к концу 1970-х ИИ сосредоточился на подходах, основанных на знаниях, и отказался от алгоритмов. Это вызвало разрыв между обеими дисциплинами.

Технические специалисты и исследователи из области реорганизовались в отдельную область. Теперь основное внимание было уделено решению повседневных, реальных проблем.

Машинное обучение в 21 веке

Рассвет Интернета принес с собой более простой доступ к данным. В 1990-х годах машинное обучение смогло продемонстрировать свою полезность более широкой аудитории и добиться процветания.

С тех пор приложения машинного обучения предоставили решения общих отраслевых проблем. Анализ данных о продажах, рекомендации по продуктам, динамическое ценообразование помогли компаниям стать более надежными. Распознавание речи, лиц и обнаружение мошенничества сделали наши системы более безопасными.

Алгоритмы машинного обучения окружают нас чаще, чем когда-либо. Наши каналы Facebook, рекомендации Netflix и даже прогнозы акций основаны на машинном обучении посредством глубокого обучения.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения. Попытка воспроизвести нейронную сеть человеческого мозга составляет основу алгоритмов глубокого обучения. Эволюция глубокого обучения позволила машинам делать гораздо более сложные прогнозы, чем раньше. Это также позволило добиться большей точности, чем когда-либо.

Как следует из названия, глубокое обучение гораздо глубже и многоуровневее, чем машинное обучение. Он отвергает линейное обучение и адаптируется к более сложному процессу. По мере развития глубокого обучения целью остается достижение высокоуровневого и точного вывода с помощью необработанных входных данных.

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети — это основа, на которой работают алгоритмы глубокого обучения. Созданные для воспроизведения работы человеческого мозга, они образуют многослойную сеть.

Нейроны составляют множество слоев нейронной сети. Эти взаимосвязанные нейроны облегчают передачу информации. Слои нейронной сети можно условно разделить на три типа.

Входной слой

Данные для ввода сначала разбиваются на пиксели. Затем каждый пиксель назначается нейрону на входном слое. Затем каналы переносят эту информацию на следующий уровень. Они также определяют, какие нейроны в следующем слое должны быть активированы.

Скрытые слои

Процесс анализа и передачи по каналам продолжается через множество скрытых слоев. Отдельные нейроны активируются на каждом шаге, чтобы обеспечить правильный вывод. Смещение (число, присвоенное нейронам) и вес каналов постоянно корректируются. Они также различаются между слоями и алгоритмами для определения полученных выходных данных.

Выходной слой

На другом конце сети находится выходной слой. Данные, передаваемые и анализируемые между входным и скрытым слоями, проявляются через выходной слой.

Типы глубокого обучения

Глубокое обучение или машинное обучение может осуществляться различными методами. Выбранный маршрут определяет, как алгоритм анализирует данные, объем необходимого человеческого вмешательства и окончательный результат. Есть два основных типа, в которых может происходить обучение.

Контролируемое обучение (SL)

В этом методе переменные хорошо помечены. Это означает, что ввод уже помечен правильным выводом. Машина тренируется, чтобы сопоставить их вместе.

Как следует из названия, контролируемое обучение похоже на то, как ученик учится под наблюдением учителя, чтобы получить правильные ответы.

Этот метод отлично подходит для более простых задач. Вы начинаете с создания хорошо помеченного набора обучающих данных. После тренировочного процесса можно провести тест данных. Подмножество обучающих данных является основой теста, позволяющего судить о правильности прогнозируемых выходных данных.

[Инфографика: формы процесса, помеченные именами, обучение, тест, вывод]

Модели SL работают в реальных приложениях, таких как обнаружение мошенничества, фильтрация спама, оценка рисков или даже алгоритмы социальных сетей. Это наиболее часто используемый из трех типов.

Неконтролируемое обучение

В отличие от обучения с учителем, входные данные в обучении без учителя не помечаются. Вместо этого обучение происходит с немаркированными наборами данных. Паттерны идентифицируются без заданных подсказок. Неконтролируемое обучение похоже на то, как человеческий мозг обрабатывает информацию.

Анализ необработанных входных данных, чтобы найти основные сходства и сгруппировать данные на их основе, является целью обучения без учителя.

Отсутствие этикеток позволяет выполнять сложную и замысловатую обработку. Это открывает возможности для того, какие типы данных могут быть проанализированы.

9 приложений и примеров глубокого обучения с примерами

1. Развлечения

Глубокое обучение помогло процессу создания, публикации и доставки развлекательных медиа. Анализ языка человеческого тела с помощью камер упростил моделирование виртуальных персонажей. Глубокий анализ видео ускорил процесс редактирования, синхронизации аудио-видео и транскрипции. Кинопроизводство совершает революцию благодаря глубокому обучению.

Потоковые сервисы и платформы социальных сетей используют Deep Learning. Это помогает им предлагать более персонализированный опыт конечному пользователю. От рекомендаций до рекламы, Deep Learning обеспечивает наилучший таргетинг. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook включают Deep Learning в свои алгоритмы.

Спортивные развлечения также пользуются преимуществами DL. Анализ эмоций игроков, реакции аудитории и т. д. поможет выбрать лучшие моменты из многочасового видеоматериала. Отличным примером этого стал IBM Watson на Уимблдоне в 2018 году.

2. Виртуальные помощники

Виртуальные помощники сегодня так же наделены полномочиями, как и человек, готовый к вашим услугам. Они могут делать заметки, выполнять действия и даже предлагать предложения по команде вашего голоса.

Наши виртуальные помощники используют глубокое обучение для извлечения данных из нас. Начиная с нашего голоса, акцента, мест, которые мы посещаем, и заканчивая песнями, которые мы любим, они все знают. Это помогает им становиться лучше и более персонализированными в соответствии с вашими потребностями с течением времени.

Глубокое обучение лежит в основе Siri, Alexa, Google Assistant и большинства других виртуальных помощников.

3. Визуальное распознавание

Системы визуального распознавания варьируются от базовых до многоуровневых. Модели глубокого обучения могут идентифицировать и сортировать изображения в зависимости от местоположения, предметов и даже людей.

Анализ непристойных изображений в социальных сетях помогает создать более безопасную среду для всех. Визуальное распознавание помогает получить доступ к нужным изображениям из обширных библиотек поисковых систем. Он также сортирует изображения в вашей галерее, чтобы вы могли быстро найти то, что вам нужно.

Распознавание лиц уже много лет используется в приложениях безопасности. Смартфоны тоже теперь разблокируются, распознавая ваше лицо. Все эти революции произошли благодаря глубокому обучению.

4. Здравоохранение

Индустрия здравоохранения является ярким примером вклада глубокого обучения в улучшение жизни людей. За прошедшие годы системы на базе графических процессоров упростили работу медицинских работников. Они также способствовали эффективной диагностике, стандартизированному лечению и общему повышению эффективности.

Глубокое обучение позволило системам здравоохранения,

• Решить проблему нехватки качественных работников
• Проведение точной ранней диагностики
• Предлагайте более качественные отчеты о патологии
• Прогнозировать вспышки или эпидемии
• Стандартизировать маршрут лечения
• Разрабатывать новые лекарства и вакцины

Хотя глубокое обучение часто встречается со скептицизмом, оно все чаще используется в исследовательских целях. Многие гиганты здравоохранения также внедряют модели глубокого обучения, чтобы предложить более быстрое и качественное лечение и снизить затраты.

5. Обработка естественного языка (NLP)

Анализ текста или речи и их понимание для получения правильного результата — это обработка естественного языка или НЛП.

Сложности и нюансы человеческого языка бесконечны. Следовательно, такие системы, как глубокое обучение, которые учатся и совершенствуются по ходу работы, имеют преимущество.

НЛП принимается для обобщения длинных материалов для чтения, таких как юридические документы. Они также помогают классифицировать текст, анализировать настроения и отвечать на вопросы.

Инструменты обслуживания клиентов и чата также нашли отличное применение для НЛП. Способность разбираться в сложностях и даже самостоятельно строить фразы позволяет ботам работать с отличной эффективностью.

6. Обнаружение мошенничества

Банковскому и финансовому сектору не чужды мошеннические операции и мошенники. Внедрение систем безопасности на основе глубокого обучения помогло добавить дополнительный уровень защиты.

Модели выявляют закономерности в транзакциях клиентов, отслеживают кредитные рейтинги и поднимают тревогу при виде аномальной активности. Такие реализации помогли мошенникам с кредитными картами и сэкономили деньги на возмещении и страховании.

7. Языковой перевод

По мере того, как мир становится меньше, потребность в возможности перевода информации возрастает. Глубокое обучение позволило программному обеспечению идентифицировать буквы и переводить их на предполагаемый язык.

В настоящее время автоматический машинный перевод может выполняться двумя способами: автоматический перевод текста и перевод изображений.

Такие инструменты пригодятся не только для глобальных бизнес-целей, но и для повседневной жизни. Независимо от того, являетесь ли вы туристом или хотите сделать особый жест для своего друга за границей, язык больше не является барьером. Это все благодаря таким приложениям, как Google Translate, Google Lens и т. д., которые включают глубокое обучение для устранения пробелов.

8. Восстановление пикселей

В течение многих лет качество камер на смартфонах, а также в системах безопасности оставалось проблематичным. Во многих случаях это все еще так. Увеличение масштаба видео для идентификации людей часто затруднено из-за ограниченного разрешения.

Pixel Recursive Super Resolution, сеть DL, обученная исследователями Google Brain в 2017 году, нашла решение. Сеть смогла сделать изображения лиц с низким разрешением и улучшить их. Улучшение было достаточно значительным, чтобы выделить характерные особенности и обеспечить идентификацию.

Применений улучшения изображения с помощью глубокого обучения множество. Но самое главное, они могут использоваться полицейскими управлениями и правоохранительными органами для усиления системы правосудия.

9. Самоуправляемые автомобили

Идея, которая когда-то появлялась только в фантастических снах, теперь беспилотные автомобили стали более реальностью, чем когда-либо. Что подпитывает этот захватывающий подвиг, который люди так близки к совершенству? Вы уже догадались, Глубокое обучение.

Многослойная сеть алгоритмов глубокого обучения оживляет беспилотные автомобили. Беспилотные автомобили могут распознавать указатели и дорожки, маневрировать в пробках и даже реагировать на элементы в реальном времени, такие как заторы на дорогах.

Это стало возможным благодаря данным с камер, датчиков и геокарт. Исследования продолжают улучшать наши модели глубокого обучения для совершенствования беспилотных автомобилей.

Беспилотные автомобили призваны решать многие повседневные человеческие проблемы. Их можно использовать для повседневных перевозок, а также для коммерческих поставок, среди многих вариантов использования.

Реакция рынка на глубокое обучение

В своей концепции Deep Learning намеревался решать реальные проблемы с помощью своих решений. Было бы преуменьшением сказать, что ему удалось достичь своей цели.

С каждым днем ​​признание и внедрение глубокого обучения достигает новых отраслей. Давайте рассмотрим некоторые важные факторы рынка, которые дают представление о многообещающем будущем DL.

• Ожидается, что на прогнозируемый период с 2020 по 2025 год рынок глубокого обучения зарегистрирует среднегодовой темп роста 42,56%.
• По состоянию на 2019 год Северная Америка занимала самую высокую долю на рынке DL.
• Субрегион Океании и Индо-Тихоокеанский регион демонстрируют самые высокие темпы роста рынка глубокого обучения.
• Значительные игроки включают Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation и Amazon Web Services Inc.

Ограничения глубокого обучения

Учитывая революционную силу глубокого обучения, может показаться несправедливым указывать на его ограничения. Однако очень важно смотреть на ограничения именно как на ограничения. Они означают не что иное, как возможности для улучшения и роста.

Давайте посмотрим на некоторые из текущих ограничений глубокого обучения в том виде, в каком мы его знаем.

1. Потребность в огромных объемах данных

Эффективность любой модели глубокого обучения зависит от количества и качества обучающих данных. Неудивительно, что такие большие объемы данных доступны не всем.

Такая высокая зависимость систем глубокого обучения от обилия данных накладывает ограничения. Это также приводит к неприятным событиям, например, когда эта программа британской полиции не могла отличить песчаные дюны от обнаженных.

2. Неспособность понять контекст

Еще одним недостатком глубокого обучения является его неспособность адаптироваться к изменяющимся контекстам.

Например, модель глубокого обучения, обученная играть в одну игру, может победить в ней действующего чемпиона среди людей. Однако предложить ему другую игру и тот же набор инструкций в модели не гарантируют победу.

Необходимость переобучения моделей глубокого обучения при каждом изменении контекста может рассматриваться как ограничение во времена быстрого роста.

Исследователи и ученые приложили усилия, чтобы указать на другие ограничения глубокого обучения. В то время как некоторые исходят из прямого скептицизма, некоторые являются подлинной конструктивной критикой. Неуклонный прогресс делается в направлении улучшения глубокого обучения и его эффективности.

Вывод

Глубокое обучение уже стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и услуг, которыми мы пользуемся. В будущем, похоже, также ожидается более широкое признание и внедрение глубокого обучения. Его полезность во многих областях и отраслях демонстрирует потенциал моделей DL.

Прогнозы показывают феноменальный рост рынка глубокого обучения в ближайшие годы. Это хорошее время для бизнеса, чтобы погрузиться в мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Это также обнадеживающая картина для предприятий и отраслей, которые выиграют от глубокого обучения.