глубокое обучение нейронных сетей

Глубокое обучение и решения с необходимыми данными

Глубокое обучение позволяет перекинуть мост между возможностью алгоритмов вырабатывать наилучшие возможные решения, используя все необходимые данные, и теми данными, которые фактически доступны, а они редко бывают в формате, понятном алгоритмам машинного обучения. Фотографии, образы, звуковые записи, данные из веба и записи компаний — все они требуют, чтобы анализ данных предварительно преобразовал их в подходящий формат.

Будущий алгоритм глубокого обучения вполне может существенно помочь врачам, применяя обширные медицинские знания к информации о пациенте. Информация о пациенте, в свою очередь, может состоять из предыдущих диагнозов, выписанных ранее лекарств и даже из публикаций в социальных сетях. Это может показаться фантастикой, но создание такой системы почти возможно уже сегодня. Например, искусственный интеллект глубокого обучения уже способен диагностировать пневмонию по рентгеновскому снимку даже лучше практикующего рентгенолога благодаря стэнфордской группе машинного обучения Stanford Machine Learning Group.

Глубокое обучение уже присутствует во многих приложениях. Его можно найти в социальных сетях, при автоматической классификации образов и содержимого; в поисковых механизмах, при получении запросов; в сетевой рекламе, при выявлении возможных потребителей; в мобильных телефонах и цифровых помощниках, для распознавания речи или перевода; в беспилотных автомобилях, для наблюдения окружающей обстановки; а также в игре AlphaGo против чемпиона. Кроме того, некоторые элементы обучения применяются в сфере питания, узнать подробнее, а также ознакомиться с порядком трудоустройства, например, в сети KFC можно на сайте https://okfc.ru/rabota-v-restoranah-kfc-vakansii-so-skolki-let-studentam-zarplata/ и узнать условия работы.. Менее широко известны такие области применения глубокого обучения, как робототехника и прогнозирование землетрясений.

Обратное проектирование обработки сигналов мозгом помогает коннекционистам создавать нейронные сети по аналогии с биологическими, и для их компонентов используются такие неврологические термины, как “нейроны”, “активизация” и “соединения”, равно как и для математических операций. Если проверить математические формулировки, то компоненты нейронных сетей напоминают не более чем последовательности суммирований и умножений. Но все же эти алгоритмы очень эффективны при решении сложных задач, таких как распознавание образов и звуков, а также машинный перевод. Используя специализированные аппаратные средства, они способны вычислять результат очень быстро.

Базовый алгоритм нейронной сети — это нейрон, он же модуль. Множество нейронов, упорядоченных во взаимосвязанной структуре, составляют нейронную сеть, в которой каждый нейрон связан с вводами и выводами других нейронов. Таким образом, нейрон может получать исходные данные от одних нейронов и передавать результаты другим в зависимости от своего расположения в нейронной сети.

Персептрон

Несколько десятилетий назад Фрэнк Розенблатт из Корнеллской лаборатории аэронавтики создал первый экземпляр нейрона этого вида — персептрон. Он разработал его в 1957 году при финансировании научно-исследовательской лаборатории военно-морского флота США. Розенблатт был психологом, а также пионером в области искусственного интеллекта. Будучи профессионалом в когнитивистике, он предложил создать компьютер, способный учиться методом проб и ошибок, как человек.

Персептрон был просто интеллектуальным способом выявления черты, разделяющей простое пространство, образованное двумя координатами исходных данных, чтобы различить два класса. Формулировка персептрона дает черту в декартовом пространстве, в котором сущности причисляются к группам более или менее отчетливо. Этот подход подобен подходу, используемому наивным байесовским классификатором, который для классификации суммирует условные вероятности, умноженные на общую.

Персептрон не оправдал в полной мере ожиданий ни его создателя, ни инвесторов. Он продемонстрировал весьма ограниченные способности даже в своей специализации — распознавании изображений. Общее разочарование запустило первую зиму искусственного интеллекта и стало причиной отказа от коннекционизма до 1980-х годов. Несмотря на потерю финансирования некоторые исследования все же продолжались.

Впоследствии эксперты пытались создать более усовершенствованный персептрон, и им это удалось. Нейроны в нейронной сети — это дальнейшее развитие персептрона: их много, они соединены между собой и подражают человеческим нейронам, когда активизируются определенным стимулом. Наблюдая функции человеческого мозга, ученые обратили внимание на то, что нейроны получают сигналы, но не всегда издают собственный сигнал. Подача сигнала зависит от объема полученного сигнала. Когда нейрон получает достаточно много стимулов, он производит ответ, а в противном случае молчит. Подобным образом действуют и алгоритмические нейроны: после получения данных они их накапливают и используют функцию активизации, чтобы вычислить результат. Если полученный ввод достигает определенного порогового значения, нейрон преобразует их и передает, а в противном случае — просто бездействует.

Для выработки результата нейронные сети используют специальные функции — функции активизации. Это ключевой компонент нейронной сети, поскольку они позволяют сети решать сложные задачи. Они похожи на двери, позволяя передавать сигнал или не передавать. Они не просто позволяют передачу сигнала, они преобразуют его полезным способом. Глубокое обучение, например, невозможно без эффективных функций активизации, таких как блок линейной ректификации, а, следовательно, функции активизации — это важный аспект истории.