Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети с несколькими слоями для моделирования сложных шаблонов и представлений в данных. Оно отлично справляется с такими задачами, как распознавание изображений и аудио, обработка естественного языка и автономные системы, где оно может автоматически изучать признаки и представления из необработанных данных без необходимости ручного проектирования признаков.
Ключевые плюсы и минусы глубокого обучения включают его способность обрабатывать большие объемы неструктурированных данных и достигать высокой точности в сложных задачах. И то и другое является существенными преимуществами. Однако оно требует огромных наборов данных и обширных вычислительных ресурсов, что делает его как дорогостоящим, так и трудоемким, а модели глубокого обучения могут быть трудно интерпретируемыми, если ими не управлять должным образом.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это тип искусственного интеллекта, включающий в себя нейронные сети с несколькими слоями, алгоритмическое обучение, которое обучает эти нейронные сети имитировать активность человеческого мозга, и обучающие наборы данных, которые являются достаточно большими и детализированными для решения различных задач ИИ. Глубокое обучение использует большие языковые модели.
Из-за сложной архитектуры нейронной сети глубокое обучение является зрелой формой искусственного интеллекта, которая может выполнять высокоуровневые вычислительные задачи, такие как обработка естественного языка, обнаружение мошенничества, автономное вождение транспортных средств и распознавание изображений. Глубокое обучение является одним из основных двигателей, работающих в основе технологии генеративного ИИ.
Предлагаем обозначить примеры моделей глубокого обучения и их нейронных сетей:
- Сверточные нейронные сети (CNN). Это специализированные нейронные сети, которые анализируют данные в виде сетки, например изображения, распознавая шаблоны и свойства, такие как края, текстуры и формы. Они преуспевают в распознавании изображений, обнаружении объектов и приложениях компьютерного зрения.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN). Это нейронные сети, предназначенные для последовательностей данных, где каждый входной сигнал основан на предыдущих входных данных, что делает их идеальными для анализа временных рядов и обработки естественного языка (NLP).
- Генеративно-состязательные сети (GAN). Такие сети состоят из двух сетей, генератора и дискриминатора, которые работают в противоборстве для создания реалистичных данных, таких как изображения или тексты, из случайного шума. Генератор создает поддельные данные, в то время как дискриминатор пытается отличить реальные данные от поддельных, улучшая обе сети в процессе.
- Автокодировщики. Это нейронные сети, которые сжимают входные данные в скрытое пространство перед их реконструкцией. Они широко используются для сжатия данных, обнаружения аномалий и обучения признаков.
- Генеративные предварительно обученные преобразователи (GPT). Это большие языковые модели, которые используют архитектуру преобразователя для создания текста, похожего на человеческий, путем прогнозирования следующего мира в последовательности с использованием предыдущего контекста. Модели GPT предварительно обучены на огромных наборах данных и настроены для конкретных задач, таких как генерация текста, перевод и реферирование.
Глубокое обучение против машинного обучения
Глубокое обучение — это специализированный тип машинного обучения. Оно обладает большей мощностью и может обрабатывать большие объемы различных типов данных, тогда как типичная модель машинного обучения работает с более общими задачами и в меньших масштабах. Глубокое обучение в основном используется для более сложных проектов, требующих рассуждений на уровне человека, например, для разработки автоматизированного чат-бота или генерации синтетических данных.
Глубокое обучение против нейронных сетей
Нейронные сети составляют ключевую часть алгоритмов моделей глубокого обучения, создавая нейронный паттерн, подобный человеческому мозгу, который поддерживает обучение и понимание глубокой модели. Однослойная нейронная сеть используется в большинстве традиционных моделей AI/ML, но в моделях глубокого обучения присутствует несколько нейронных сетей. Модель не является моделью глубокого обучения, если в ней нет по крайней мере трех нейронных сетей, но многие модели глубокого обучения имеют десятки нейронных сетей.
Преимущества глубокого обучения
Глубокое обучение стало краеугольным камнем искусственного интеллекта благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных и адаптироваться к различным задачам. Модели глубокого обучения могут преуспеть в сложных вычислениях, распознавании образов и автоматизации благодаря использованию нейронных сетей. Преимущества глубокого обучения включают гибкость, масштабируемость и адаптацию к различным методам обучения и большим наборам данных.
Универсальные возможности обучения
Модели глубокого обучения предназначены для обработки различных входных данных и обучения с помощью различных методов. Многие компании выбирают модели глубокого обучения, поскольку они могут учиться и выполнять задачи независимо от непосредственного вмешательства человека и маркировки данных. Их разнообразные возможности обучения также делают их отличными моделями ИИ для масштабируемой автоматизации.
Хотя у каждого из этих типов обучения есть свои подмножества и нюансы, модели глубокого обучения могут обучаться с помощью каждого из следующих методов:
- Контролируемое обучение. Хотя практически любая модель машинного обучения может справиться с контролируемым обучением, модели глубокого обучения не теряют эту способность при принятии на себя других навыков обучения. Этот тип обучения обычно включает в себя маркировку данных и обучение тому, как точные выходные данные соответствуют точным входным данным.
- Неконтролируемое обучение. Используются немаркированные, неструктурированные данные обучения, требующие, чтобы модель глубокого обучения самостоятельно находила закономерности и возможные ответы в данных обучения. Этот тип обучения не требует вмешательства человека и является уникальным для моделей глубокого обучения и других моделей, основанных на более сложных алгоритмах ИИ.
- Полуконтролируемое обучение. Модели глубокого обучения получают в своем обучающем наборе как немаркированные, так и маркированные данные, требуя от них одновременно выдавать ожидаемые результаты и делать выводы на основе неструктурированных или немаркированных входных данных.
- Самообучение. Иногда его считают подмножеством или этапом неконтролируемого обучения. Самообучение — это процесс, при котором модель глубокого обучения создает собственные метки и структуры для лучшей интерпретации своего набора обучающих данных и возможных выходных данных.
- Передача обучения. Базовая модель может быть настроена и научится справляться с совершенно новыми задачами без необходимости проходить специальное обучение по этим задачам. В то время как другие типы моделей способны к базовому переносу обучения, большинство не могут справиться с переносом обучения в том масштабе и сложности, которые могут модели глубокого обучения.
- Обучение с подкреплением. Этот тип обучения происходит, когда модель обновляет поведение на основе обратной связи от окружающей среды в соответствии с ранее полученными результатами. Обучение с подкреплением в глубоком обучении позволяет этим моделям лучше справляться с принятием решений за доли секунды в различных сценариях, включая видеоигры и автономное вождение.
Достижения генеративного ИИ
Генеративные модели ИИ являются новейшими и лучшими в мире искусственного интеллекта, предоставляя компаниям и частным лицам возможность генерировать оригинальный контент в масштабе, обычно из входных данных на естественном языке. Но эти модели могут выдавать только логические ответы на запросы пользователей из-за механизмов глубокого обучения и нейронных сетей, которые лежат в их основе, что позволяет им генерировать разумные и контекстуализированные ответы в больших масштабах и по различным темам.
Эффективная обработка неструктурированных больших данных
Неструктурированные наборы данных, особенно большие неструктурированные наборы данных, трудно интерпретировать и применять к обучению большинства моделей искусственного интеллекта. Это означает, что в большинстве случаев изображения, аудио и другие типы неструктурированных данных должны либо пройти обширную маркировку и подготовку данных, чтобы стать полезными, либо вообще не использоваться в обучающих наборах.
С помощью нейронных сетей глубокого обучения неструктурированные данные могут быть поняты и применены к обучению модели без какой-либо дополнительной подготовки или реструктуризации. Поскольку модели глубокого обучения продолжают развиваться, некоторые из этих решений стали мультимодальными и теперь могут принимать как структурированный письменный контент, так и неструктурированные входные данные изображений от пользователей.
Идентификация сложных шаблонов данных и взаимосвязей
Нейросетевой дизайн моделей глубокого обучения важен, поскольку он дает им возможность отражать даже самые сложные формы человеческого мышления и принятия решений. С помощью этого дизайна модели глубокого обучения могут понимать связи и релевантность различных шаблонов данных и отношений в своих обучающих наборах данных. Это человеческое понимание может использоваться для классификации, обобщения, быстрого поиска и извлечения, контекстуализированных выходов и многого другого, не требуя от модели прохождения направляемого обучения от человека.
Высокая масштабируемость и настраиваемость
Поскольку модели глубокого обучения призваны имитировать человеческий мозг и то, как он работает, эти модели ИИ невероятно адаптивны и отлично справляются с многозадачностью. Это означает, что их можно обучить выполнять больше и разные типы задач с течением времени, включая сложные вычисления, которые обычные модели машинного обучения не могут выполнять, и задачи параллельной обработки. С помощью таких стратегий, как трансферное обучение и тонкая настройка, базовая модель глубокого обучения может постоянно обучаться и переобучаться для выполнения различных деловых и личных вариантов использования и задач.
Читайте также: Что такое дистилляция модели?
Минусы глубокого обучения
Несмотря на то, что глубокое обучение имеет много плюсов, оно также несет много минусов. Модели глубокого обучения должны быть тщательно рассмотрены перед внедрением.
Высокое потребление энергии и высокие требования к вычислениям
Модели глубокого обучения требуют больше вычислительной мощности, чем традиционные модели машинного обучения, которые могут быть невероятно дорогими и требовать больше аппаратных и вычислительных ресурсов для работы. Эти требования к вычислительной мощности не только ограничивают доступность, но и имеют серьезные экологические последствия.
Например, генеративные модели ИИ еще не прошли тестирование на углеродный след, но ранние исследования этого типа технологий показывают, что выбросы генеративных моделей ИИ более значительны, чем многие перелеты самолетов туда и обратно. Хотя не все модели глубокого обучения требуют того же количества энергии и ресурсов, что и генеративные модели ИИ, им все равно нужно больше, чем среднему инструменту ИИ для выполнения их сложных задач.
Дорогие и дефицитные компоненты инфраструктуры
Модели глубокого обучения обычно работают на базе графических процессоров (GPU), специализированных чипов и других компонентов инфраструктуры, которые могут быть довольно дорогими, особенно в масштабах, которые требуются для более продвинутых моделей глубокого обучения.
Из-за количества оборудования, необходимого для работы этих моделей, в течение нескольких лет наблюдается нехватка графических процессоров, хотя некоторые эксперты считают, что эта нехватка подходит к концу. Кроме этого, только несколько компаний производят такую инфраструктуру. Без нужного количества и типов компонентов инфраструктуры модели глубокого обучения не могут работать.
Ограниченная прозрачность и интерпретируемость
Специалисты по данным и ИИ, скорее всего, знают, что находится в обучающих данных для моделей глубокого обучения. Однако, особенно для моделей, обучающихся с помощью неконтролируемого обучения, эти эксперты могут не полностью понимать результаты, которые получают эти модели, или процессы, которым следуют модели глубокого обучения, чтобы получить эти результаты. Как следствие, пользователи моделей глубокого обучения имеют еще меньше прозрачности и понимания того, как эти модели работают и выдают свои ответы, что затрудняет для кого-либо проведение настоящего контроля качества.
Опора на высококачественные данные и методы обучения
Несмотря на то, что модели глубокого обучения могут работать с данными в различных форматах, как неструктурированными, так и структурированными, эти модели хороши настолько, насколько хороши данные и обучение, которые они получают. Обучение и наборы данных должны быть беспристрастными, наборы данных должны быть большими и разнообразными, а необработанные данные не могут содержать ошибок. Любые ошибочные данные обучения, независимо от того, насколько мала ошибка, могут быть увеличены и ухудшены по мере тонкой настройки и масштабирования моделей.
Безопасность, конфиденциальность и этические вопросы
Модели глубокого обучения привнесли ряд проблем безопасности и этики в мир ИИ. Они предлагают ограниченную видимость своих методов обучения и источников данных, что открывает возможность попадания персональных данных и конфиденциальных бизнес-данных в обучающие наборы без разрешения. Неавторизованные пользователи могут получить доступ к высококонфиденциальным данным, что приведет к проблемам кибербезопасности и другим проблемам этического использования.
Выводы
Глубокое обучение — это преобразующая технология ИИ, которая, хотя и ресурсоемка и не лишена препятствий, обеспечивает огромные преимущества. Сегодня ее преимущества значительно превышают недостатки, позволяя предприятиям внедрять инновации в различных отраслях, от создания передовых лекарств до создания инфраструктуры умного города. Вместо того чтобы ограничивать ее потенциал, следует сосредоточиться на разработке соответствующих правил и передовых практик, чтобы гарантировать, что глубокое обучение используется этично и устойчиво.
