Deep Learning: что это и зачем нужно
Deep Learning: в чем особенность технологии
Технология Deep Learning представляет собой разновидность машинного обучения, в которой активно используются многослойные нейронные сети – специальные инструменты, обладающие навыком самообучения на заданном наборе данных. В этой статье, подготовленной специалистами kursfinder.ru, подробно рассказывается о специфике технологии Deep Learning и ее функционале.
А тем, кто уже знаком с глубоким машинным обучением, мы рекомендуем обратить внимание на курсы Deep Learning, которые помогут стать востребованным IT-специалистом и выйти на хороший уровень дохода.
Суть технологии
Искусственный интеллект, созданный на базе Deep Learning, самостоятельно и оперативно находит пути решения задач, анализирует свои ошибки и постоянно совершенствуется. Технологии глубокого обучения ИИ используют для перевода текстовой информации, определения объектов и распознавания речи человека.
Устройство многослойных нейросетей
Если говорить о функциях нейронных сетей, то искусственный интеллект можно разделить на слои, которые представляют собой структуры отдельных нейронов, предназначенные для решения общих задач.
Входной слой получает определенный перечень информации. Например, в ИИ для определения стоимости аренды номеров в отеле в будущем будут представлены следующие данные: название отеля, категория номера и период проживания. Эта информация автоматически передается на другие слои – скрытые.
Скрытые слои осуществляют математические вычисления на основе имеющихся параметров. Между отдельными нейронами есть связи, которые имеют определенный вес – значимость заданных параметров среди всех имеющихся данных. К примеру, в расчете цен на номера в отелях наиболее значимым параметром будет период проживания (от него, как правило, сильнее всего зависит стоимость услуги).
Выходной слой демонстрирует результаты заданных вычислений. В нашем случае это стоимость аренды номеров в отеле.
Обучение нейронных сетей с помощью Deep Learning
При обучении глубокой нейронной сети точным вычислениям используются большие объемы данных. К примеру, для того чтобы научить ИИ считать цены на номера в отеле, потребуется информация о стоимости данной услуги за несколько предыдущих лет. Нейросеть определяет закономерности в заданных параметрах и с каждой последующей итерацией сможет выстроить более точные прогнозы.
Deep Learning предполагает два инструмента для тренировки нейронных сетей – с участием учителя и без него. При обучении с учителем для нейросети устанавливается эталонный результат математических вычислений. Если в ответах прослеживаются ошибки, технология автоматически изменяет свои параметры и выполняет расчеты заново. До тех пор, пока окончательные значения не будут приближены к эталону. Отличным примером является определение стоимости строительства частного дома.
Области применения технологии Deep Learning
Автоматический перевод
Для автоматического и точного машинного перевода ИИ обучают с помощью огромного количества информационных материалов и переводов с одного языка на другой. Deep Learning в таком случае позволяет технологии тщательно анализировать заданный контекст с учетом лексических и грамматических правил. Одной из наиболее популярных нейросетей, используемых для быстрого перевода, является разработка от компании Google – инструмент под названием «GNMT».
Компьютерное зрение
При работе с графикой глубокое обучение позволяет точно распознавать объекты и детали на картинках. Для решения поставленной задачи нейронные сети тщательно анализируют отдельные области картинки и определяют какие-либо закономерности. К примеру, технология компьютерного зрения довольно часто используется в известных поисковиках. Так, внутренние алгоритмы веб-браузеров Google и Яндекс могут найти несколько похожих изображений на основании имеющейся фотографии.
Распознавание человеческой речи
Углубленное и систематизированное обучение позволяет с максимальной точностью распознавать обычную человеческую речь. Нейросети, созданные с помощью технологии Deep Learning, позволяют устройствам узнавать голос человека, исходя из нескольких параметров: акцента, возраста, интонации и так далее. По такой схеме работают популярные голосовые помощники на ПК и мобильных устройствах – Алиса и Siri.