29 авг. 2024 г. Время чтения: Около 4 мин. Data Science

Глубокое обучение

Сегодня мы погрузимся в тему глубокого обучения. Узнаем, чем оно лучше машинного обучения, какие у него есть недостатки и для чего оно применяется, а также узнаем, какие известные компании его используют. Оставайтесь с нами ↓

Почему у некоторых ИИ такие таланты? Наверное каждого, хоть раз слышавшего об искусственном интеллекте, глубоком обучении (Deep Learning), интересовала эта тема. В данной статье мы рассмотрим особенности, преимущества и недостатки глубокого обучения, а также примеры применения в реальных проектах.

Что такое Deep Learning

Deep Learning — это подраздел машинного обучения (Mashine Learning), который использует многослойные искусственные нейронные сети для извлечения признаков из неструктурированных данных, содержащих аудио, видео, изображения или тексты. Благодаря многослойной структуре искусственных нейронных сетей, модели глубокого обучения могут находить очень сложные зависимости и паттерны в больших наборах данных. Чем больше данных обрабатывает модель в процессе обучения, тем точнее становятся ее предсказания.

Чем отличается глубокое обучение от машинного?

Машинное обучение — общий подход, который включает множество алгоритмов: линейную регрессию, деревья решений, метод опорных векторов, кластеризацию и другие. Главная идея – обучать алгоритмы на данных, а не программировать их.

Основные ограничения классических алгоритмов машинного обучения:

Плохо работают со слабоструктурированными данными — текстами, изображениями, аудио
Требуют выбирать признаки и формировать их вручную
Чувствительны к шуму и выбросам в данных
Плохо обобщают знания в новых данных.

В отличии от традиционных алгоритмов машинного обучения, глубокое обучение позволяет компьютеру самому находить нужные признаки в данных для решения задачи, а не требует ручного выделения этих признаков человеком. Например, глубокое обучение может:

Напрямую работать с изображениями, текстами, звуком
Автоматически извлекать признаки, самообучаясь
Быть менее чувствительно к шуму благодаря распределенным представлениям данных
Лучше обобщать знания в новых примерах данных.

Преимущества глубокого обучения

Обработка сложных типов данных. Глубокое обучение успешно применяется для анализа изображений, видео, аудиозаписей, естественного языка. Такие неструктурированные данные сложно обработать классическими методами.
Автоматическое извлечение признаков. В глубоком обучении система сама извлекает из данных важные признаки для решения задачи. В машинном обучении признаки нужно задавать вручную.
Высокая точность. Глубокие нейронные сети показывают более высокую точность на сложных задачах, например, распознавании изображений. Они могут моделировать намного более сложные и тонкие зависимости.
Обобщение знаний. Модели глубокого обучения лучше экстраполируют выводы на новые данные, не включенные в обучающую выборку.
Простота использования. Для применения алгоритмов глубокого обучения нужно гораздо меньше предварительных знаний в предметной области задачи.
Доступность. Обученные модели можно развертывать на разных платформах — серверах, облачных сервисах, мобильных устройствах. Это делает ИИ доступным для широкого круга задач.
Масштабируемость. Методы глубого обучения хорошо масштабируются при увеличении данных и вычислительных мощностей. Это позволяет применять ИИ в промышленных масштабах.

* Таким образом глубокое обучение позволяет решать более сложные задачи ИИ с меньшими усилиями по сравнению с классическими подходами. Это объясняет растущую популярность этих методов.

Недостатки глубокого обучения

Несмотря на преимущества, у глубокого обучения также есть недостатки, о которых стоит знать:

Требует больших вычислительных мощностей и времени на обучение моделей
Нужны большие объемы данных для качественного обучения
Модели работают как «черный ящик», сложно интерпретировать, почему сделан прогноз
Переобучение на тренировочных данных приводит к плохой работе на новой информации
Нейросети могут давать предвзятые результаты, если в данных есть скрытые предубеждения.

Чтобы этого избежать, нужно:

Тщательно подходить к составлению и чистке данных для обучения нейросетей
Проводить дополнительную верификацию результатов моделей
Использовать регуляризацию и другие приемы борьбы с переобучением
Следить за этическими моментами использования ИИ, чтобы модели глубокого обучения не принимали дискриминационные решения из-за скрытых искажений в данных.

Области использования Deep Learning

Потенциал глубокого обучения велик и оно продолжает активно применяться в самых разных областях:

Распознавание речи. Нейросети анализируют аудиозаписи разговоров и выделяют отдельные слова, части речи, эмоции. Это позволяет переводить устную речь в текст, использовать в виртуальных помощниках и call-центрах.
Компьютерное зрение. Алгоритмы глубокого обучения анализируют изображения, видео, выделяют объекты, лица, тексты, дорожные знаки. Это используется в беспилотном транспорте, поисковых системах, медицинской диагностике.
Обработка естественного языка. Нейросети извлекают смысл из текстов на естественном языке, определяют тематику, тональность, выделяют ключевые слова. Это позволяет автоматизировать работу с документами, аналитику, создавать чат-ботов.
Сервисы рекомендаций. Модели глубокого обучения анализируют поведение пользователей, историю взаимодействий, демографические данные. На этой основе выдают персонализированные рекомендации товаров, контента, музыки. К примеру, так работают Netflix, Spotify, Yandex.Music.
Диагностика заболеваний. Глубокое обучение применяется для анализа медицинских изображений — снимков КТ, МРТ, микроскопии. Нейросети могут обнаруживать аномалии, опухоли, патологии. Это повышает точность диагностики различных заболеваний на ранних стадиях.
Создание интеллектуальных чат-ботов. Чат-боты на основе Deep Learning могут поддерживать диалоги с пользователями на естественном языке. Они способны не просто отвечать по шаблону, а анализировать намерения собеседника и контекст беседы. Это позволяет делать чат-ботов более ‭«живыми».
Модерация контента. Deep learning эффективен для автоматического анализа текстов, видео и аудио на предмет нарушений или нежелательного контента. Модели могут выявлять токсичные комментарии, обнаруживать ненормативную лексику, распознавать изображения и видео определенного содержания. Это помогает решать задачи модерации контента в социальных сетях, на форумах, в чатах.

Примеры применения Deep learning в проектах компаний

Глубокое обучение находит практическое применение в различных продуктах и технологиях современных компаний, таких как:

AlphaGo. Программа, разработанная DeepMind для игры в го. AlphaGo обучалась играть с помощью глубоких нейронных сетей и глубокого обучения с подкреплением. В 2016 году AlphaGo выиграла у человека-профессионала.
Tesla Autopilot. Система автопилота автомобилей Tesla использует глубокое обучение для обработки данных от камер, радаров, датчиков. Это позволяет распознавать дорожные знаки, другие машины, пешеходов для автономного управления автомобилем.
Google Translate. Онлайн сервис перевода Google основан на нейронных сетях глубокого обучения. Он переводит между более чем 100 языками с высокой точностью. Технология позволяет делать переводы контекстных фраз целиком.
Siri. Голосовой помощник от Apple использует модели машинного обучения для распознавания речи, синтеза ответов, выполнения команд пользователей. Благодаря глубокому обучению Siri стала гораздо точнее распознавать речь с разными акцентами и в разных условиях шума.
Netflix. Сервис потокового видео активно применяет машинное обучение для рекомендации фильмов и сериалов. Система анализирует историю просмотров, рейтинги, данные об устройствах и делает персональные рекомендации для каждого пользователя.
Spotify. Приложение использует рекомендательные системы для подбор плейлистов и исполнителей под вкус пользователя.
Ozon. Сервис применяет глубокое обучение в рекомендации товаров в зависимости от предыдущих покупок и отзывов.