5 преимуществ глубокого обучения

СохранитьСохраненоУдалён 0

За последние несколько лет вы, вероятно, наблюдали появление таких высокотехнологичных концепций, как глубокое обучение. Вполне естественно задаться вопросом, почему глубокое обучение стало центром внимания владельцев бизнеса по всему миру.

В этом посте мы подробнее рассмотрим глубокое изучение и попытаемся выяснить ключевые причины его растущей популярности.

Станьте ML Engineer
Подробнее

За 5 месяцев Вы значительно расширите свои возможности и получить необходимый набор знаний и навыков для смены профессии, улучшите навыки в технологиях Python, Pandas, Sklearn, Keras, нейросети, SQL, Natural language processing, Deep learning и других, связанных с Learn Data Science

1. Что такое глубокое обучение?

1- Что такое глубокое обучение?

Проще говоря, глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое учит машины делать то, с чем люди естественным образом рождаются: учиться на примере.

Хотя эту технологию часто считают набором алгоритмов, «имитирующих мозг», более подходящим описанием будет набор алгоритмов, «обучающихся в слоях».

Он включает в себя обучение через уровни, которые позволяют компьютеру разработать иерархию сложных концепций из более простых концепций. При глубоком обучении модель учится выполнять задачи непосредственно из текста, звука или изображений и может достичь невероятной точности, иногда даже большей, чем производительность на уровне человека.

Глубокое обучение — это основная технология, лежащая в основе многих инноваций высокого класса, таких как автомобили без водителя, голосовое управление в таких устройствах, как планшеты, смартфоны, громкоговорители и др.

Он предлагает результаты, которые были невозможны раньше или даже с традиционными методами машинного обучения.

вернуться в меню ↑

2. Примеры глубокого обучения в реальных сценариях

Примеры глубокого обучения в реальных сценариях

Огромное количество отраслей используют глубокое обучение, чтобы использовать свои преимущества. Давайте посмотрим на пару из них.

  • Электроника: глубокое обучение используется в автоматическом переводе речи. Вы можете подумать об устройствах помощи на дому, которые реагируют на ваш голос и понимают ваши предпочтения.
  • Автоматическое вождение: благодаря глубокому обучению автомобильные исследователи теперь могут автоматически обнаруживать такие объекты, как светофоры, знаки остановки и т. д. Они также используют его для обнаружения пешеходов, что помогает снизить количество несчастных случаев.
  • Медицинские исследования: исследователи рака используют глубокое обучение для автоматического обнаружения раковых клеток.
вернуться в меню ↑

3. Как работают модели глубокого обучения?

Как работают модели глубокого обучения?

Большинство методов глубокого обучения используют архитектуры нейронных сетей, и поэтому модели глубокого обучения также широко известны как глубокие нейронные сети.

Процесс глубокого обучения состоит из двух ключевых этапов — обучение и вывод.

Этап обучения можно рассматривать как процесс маркировки огромных объемов данных и определения их соответствующих характеристик.

Здесь система сравнивает эти характеристики и запоминает их, чтобы сделать правильные выводы, когда в следующий раз встретит похожие данные. На этапе логического вывода модель делает выводы и маркирует неэкспонированные данные с помощью знаний, полученных ранее.

Во время обучения моделей глубокого обучения профессионалы используют большие наборы помеченных данных вместе с архитектурами нейронной сети, которые изучают функции из данных напрямую, без необходимости извлечения функций, выполняемых вручную.

вернуться в меню ↑

4. Как модели глубокого обучения создаются и обучаются?

Как модели глубокого обучения создаются и обучаются?

Профессионалы используют глубокое обучение тремя наиболее популярными способами для классификации объектов. Давайте посмотрим на них.

  • Трансферное обучение. Подход к трансферу обучения используется самым глубоким обучением. Это процесс, который включает в себя тонкую настройку предварительно обученной модели. Например, вы начинаете с существующей сети и вводите свежие данные, которые содержат ранее неизвестные классы.
    После внесения некоторых изменений в сеть вы сможете выполнять новую задачу, например, классифицировать только кошек или собак, а не 1000 различных объектов. Этот подход также имеет то преимущество, что требует гораздо меньше данных, поэтому время вычислений значительно сокращается.
  • Обучение с нуля. Чтобы обучать сеть глубокого обучения с нуля, вам необходимо собрать очень большой помеченный набор данных, кроме разработки сетевой архитектуры, которая будет изучать функции и имитировать.
    Этот подход эффективен для новых приложений или для приложений, которые будут иметь относительно большое количество выходных категорий. Это относительно менее популярный подход, поскольку при скорости обучения и больших объемах данных сети обычно занимают значительно больше времени для обучения.
  • Извлечение функций. Это более специализированный, немного менее распространенный подход к глубокому обучению, когда сеть используется в качестве экстрактора функций.
    Здесь все уровни назначаются для изучения конкретных характеристик по изображениям, и, таким образом, в процессе обучения эти функции могут быть извлечены из сети в любое время.
    Затем эти функции можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения.
Станьте ML Engineer
Подробнее

За 5 месяцев Вы значительно расширите свои возможности и получить необходимый набор знаний и навыков для смены профессии, улучшите навыки в технологиях Python, Pandas, Sklearn, Keras, нейросети, SQL, Natural language processing, Deep learning и других, связанных с Learn Data Science

вернуться в меню ↑

5. Разница между глубоким обучением и традиционным машинным обучением

Разница между глубоким обучением и традиционным машинным обучением

Хотя глубокое обучение было разработано как подход к машинному обучению, в настоящее время акцент сместился в основном на глубокое обучение.

Традиционное машинное обучение относится к процессу извлечения знаний из большого набора данных, загруженного в машину. Профессионалы формулируют правила и исправляют ошибки, допущенные машиной.

Этот подход устраняет негативное влияние перетренированности, которое часто проявляется при глубоком обучении. В традиционном машинном обучении машина снабжается данными обучения и примерами, помогающими принимать правильные решения.

Другими словами, в традиционном подходе к машинному обучению машина может решать значительное количество задач, но она не может выполнять их без контроля со стороны человека.

Давайте посмотрим на различия между традиционным машинным обучением и глубоким обучением. Модели глубокого обучения способны самостоятельно создавать новые функции, в то время как при традиционном подходе к машинному обучению функции должны точно идентифицироваться пользователями.

При глубоком обучении проблемы решаются на сквозной основе, в то время как в машинном обучении задачи делятся на маленькие части, а затем полученные результаты объединяются в один вывод.

В концепции глубокого обучения подразумевается, что машина развивает свои функциональные возможности в настоящее время настолько долго, насколько это возможно.

вернуться в меню ↑

6. 5 Ключевых преимуществ использования глубокого обучения

6- 5 Ключевые преимущества использования глубокого обучения

Вы можете спросить, почему значительное количество технологических гигантов постоянно внедряют глубокое обучение. Чтобы понять причину, мы должны взглянуть на преимущества, которые могут быть получены с использованием подхода глубокого обучения.

Вот пять ключевых преимуществ использования этой технологии.

6.1- Максимальное использование неструктурированных данных

6.1- Максимальное использование неструктурированных данных

Исследования Gartner показали, что огромный процент данных организации неструктурирован, потому что большинство из них существует в различных типах форматов, таких как рисунки, тексты и т. д.

Для большинства алгоритмов машинного обучения трудно анализировать неструктурированные данные, что означает, что они остаются не используется, и именно здесь глубокое обучение становится полезным.

Вы можете использовать различные форматы данных для обучения алгоритмам глубокого обучения и по-прежнему получать информацию, которая имеет отношение к цели обучения.

Например, вы можете использовать алгоритмы глубокого обучения, чтобы выявить любые существующие связи между отраслевым анализом, общением в социальных сетях и т. д., чтобы предсказать предстоящие цены на акции данной организации.

6.2- Устранение необходимости в разработке функций

6.2- Устранение необходимости в разработке функций

В машинном обучении разработка функций является фундаментальной работой, поскольку она повышает точность, и иногда процесс может требовать знания предметной области для определенной проблемы.

Одним из самых больших преимуществ использования подхода глубокого обучения является его способность выполнять разработку функций самостоятельно.

При таком подходе алгоритм сканирует данные, чтобы выявить функции, которые коррелируют, а затем объединяют их для ускорения обучения без явного указания сделать это. Эта способность помогает ученым сохранить значительный объем работы.

6.3- Способность давать качественные результаты

6.3- Способность давать качественные результаты

Люди становятся голодными или уставшими и иногда делают небрежные ошибки. Когда дело доходит до нейронных сетей, это не так. При надлежащем обучении модель глубокого обучения становится способной выполнять тысячи рутинных повторяющихся задач в течение относительно более короткого периода времени по сравнению с тем, что потребовалось бы для человека.

Кроме того, качество работы никогда не ухудшается, если только данные обучения не содержат исходных данных, которые не представляют проблему, которую вы пытаетесь решить.

6.4- Устранение ненужных затрат

ustranenie-nenuzhnyh-zatrat

Отзывы очень дороги, и для некоторых отраслей отзыв может стоить организации миллионы долларов прямых затрат. С помощью глубокого изучения могут быть обнаружены субъективные дефекты, которые трудно обучить, такие как незначительные ошибки маркировки продукта и т. д.

Модели глубокого обучения могут также идентифицировать дефекты, которые было бы трудно обнаружить иначе. Когда непротиворечивые изображения становятся сложными из-за разных причин, глубокое обучение может объяснить эти различия и изучить ценные функции, чтобы сделать проверки более надежными.

6.5- Устранение необходимости маркировки данных

Устранение необходимости маркировки данных

Маркировка данных может быть дорогой и трудоемкой работой. С подходом глубокого обучения потребность в хорошо помеченных данных становится устаревшей, так как алгоритмы превосходят в обучении без какого-либо руководства. Другие типы подходов к машинному обучению не так успешны, как этот тип обучения.

вернуться в меню ↑

Заключительные мысли

Принимая во внимание вышеизложенное и другие преимущества использования подхода глубокого обучения, можно сказать, что в будущем влияние глубокого обучения очевидно на различные высокотехнологичные технологии, такие как усовершенствованная системная архитектура или Интернет вещей.

Мы можем ожидать увидеть более ценный вклад в большую деловую сферу связанных и интеллектуальных продуктов и услуг. В наши дни глубокое обучение превратилось в тенденцию, и оно быстро становится критически важной технологией, постоянно внедряемой множеством предприятий в различных индустриях.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0