Czym jest uczenie głębokie? Poznaj działanie deep learning

Zastanów się nad współczesnym światem i pomyśl, czym się charakteryzuje. Do głowy przychodzi Ci szybkie przekazywanie informacji i konieczność ich analizowania? Jeśli tak, to z pewnością zdajesz sobie już sprawę z istotności szybkiego i efektywnego przetwarzania setek gigabajtów danych. Automatyzowanie i usprawnianie tych procesów jest obecnie kluczowe dla rozwoju techniki, biznesów i nauki. Dzisiaj chcemy pokazać, jak ludzkość stara się poradzić sobie z problemem analizy i interpretacji danych. Opowiemy na pytanie: deep learning — co to jest i jak działa? Od teraz będziesz wiedzieć!

Uczenie głębokie — co to jest

Czy zastanawiałeś się kiedyś nad tym co to jest deep learning? Ma ono związek ze sztuczną inteligencją i jej rozwojem. Żeby dokładnie zrozumieć głębokie uczenie nie trzeba być jednak specjalistą w dziedzinie informatyki. Rozpocznijmy jednak od zdefiniowania uczenia maszynowego, pojęcia nierozerwalnie związanego z głębokim uczeniem. 

Pojęcie uczenie maszynowe można zdefiniować, jako wykorzystywanie modeli matematycznych do nauczenia komputera postępowania w danych sytuacjach. Oznacza to, że po odpowiednim treningu komputer będzie mógł sam wykonywać zadania i podejmować decyzje, które rozwiązanie jest najlepsze. Jest to mechanizm samodoskonalący, a doskonalenie to dokonuje się na podstawie dostarczonych danych.

Uczenie głębokie - co to
Uczenie głębokie – co to

Znając już definicje uczenia maszynowego, możemy wyjaśnić pojęcie uczenie głębokie, które jest z nim związane. Jest to bowiem proces składający się z warstw, na które składają się mechanizmy uczenia maszynowego. Warstwy te są poukładane zgodnie z hierarchią. Oznacza to, że najniższe z nich generują wnioski dla tych usytuowanych wyżej. To sprawia, że w każdym kolejnym poziomie uzyskuje się coraz szersze i bardziej złożone koncepcje. Udowodniono też, że im więcej jest warstw, tym modele uzyskują większą poprawność odpowiedzi po treningu. 

Co wspólnego z uczeniem maszynowym ma głębokie uczenie maszynowe  

Głębokie uczenie jest pewnym elementem uczenia maszynowego. Jest on oparty na sieciach neuronowych. W czasie tego procesu w każdej warstwie zachodzą pewne przekształcenia informacji, które pozwalają na doskonalenie wykonywania danego zadania. Głębokie uczenie sieci neuronowych jest wykorzystywane przez uczenie maszynowe, które jest z kolei podzbiorem sztucznej inteligencji. SI jest natomiast związana z symulowaniem zachowań ludzkiego umysłu i próbami odtworzenia typowych dla człowieka procesów poznawczych. 

W związku z tym, że uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego, posiada ono jego cechy oraz cechy dodatkowe. Do podstawowych różnic pomiędzy tymi mechanizmami należy:

  • wielkość zbioru danych (uczenie głębokie operuje na dużo większych zbiorach),
  • konieczna moc obliczeniowa (uczenie głębokie zazwyczaj wymaga jej więcej),
  • sposób uczenia (uczenie głębokie nie wymaga dostarczenia danych wraz z odpowiedziami, a uczy się samodzielnie na ich podstawie),
  • czas treningu (uczenie głębokie jest dłuższe), 
  • wynik uczenia, który w uczeniu głębokim może przybierać różne formaty, od tekstu do obrazu. 

Uczenie głębokie: problemy i wyzwania

Największym wyzwaniem stojącym przed naukowcami zajmującymi się uczeniem głębokim jest zdobycie wystarczającej ilości adekwatnych danych. Niestety pomimo tego, że każdego dnia na świecie przekazywane jest ich całe mnóstwo, nie każde z nich mogą być wykorzystane do trenowania modeli. Z jednej strony wiele z nich po prostu nie nadaje się do zastosowania w określonym celu, a niektóre nie mogą być wykorzystane ze względów etycznych lub prawnych. 

Innym problemem jest niewystarczająca moc obliczeniowa współczesnych komputerów, przez co uczenie modeli trwa naprawdę długo. To sprawia, że na rynek wypuszczane są mechanizmy, które są tylko dość dobre, jednak niedoskonałe. W tym zakresie nie ma w chwili obecnej dobrego rozwiązania, a przyśpieszenie rozwoju mogłyby przynieść na przykład szeroko dostępne komputery kwantowe

Obecnie naukowcy dostrzegają również wąskie zastosowanie danych modeli. To znaczy, że każdy wytrenowany algorytm może być wykorzystywany tylko do wąskiego zakresu zadań. Niektórzy uczeni sugerują, że wynika to z danych, na których szkolone są modele. Mają one nie oddawać wiernie rzeczywistości, w tym sensie, że zakładają odrębność zjawisk od siebie. Funkcjonują na zasadzie rzutu monetą, gdzie każdy wynik jest od siebie niezależny. Prawdziwe życie pełne jest jednak współzależności, przez co uczenie bez wzięcia pod uwagę tej kwestii, jest niewystarczające. 

Jak głębokie uczenie zmieni świat

Uczenie głębokie to jedna z najbardziej pożądanych technologii współczesnego świata. Mechanizm daje ogromne możliwości i pozwala na zyskanie przewagi nad konkurentami biznesowymi. Już teraz uczenie głębokie pozwala na automatyczne generowanie napisów do filmów, tłumaczenia tekstów, rozpoznawania mowy, twarzy i obrazów, tworzenia bezzałogowych samochodów, czy też malowania obrazów. 

Uczeni zajmujący się tematyką sztucznej inteligencji dążą do jej tak daleko posuniętego rozwoju, że będzie ona mogła samodzielnie reagować na środowisko, uczyć się oraz wykonywać skomplikowane zadania. Co to oznacza dla świata? Z pewnością wielkie zmiany, których skali nie jesteśmy sobie w stanie wyobrazić. W przyszłości zdecydowaną większość ludzkich obowiązków najprawdopodobniej przejmą wyspecjalizowane roboty. Będą one również użytkowane podczas konfliktów oraz w medycynie i nauce. Większość naukowców jest co do tego zgodnych, jednak na ten moment nie wiadomo jeszcze kiedy nastąpi gwałtowny skok technologiczny.  

Przypadki użycia uczenia głębokiego

Głębokie uczenie pozwala na znajdowanie wzorców w ogromnych zbiorach danych i wykorzystywanie ich do tworzenia kolejnych wniosków. Naukowcy szkolą modele do rozpoznawania obrazów, dźwięków, mowy, a także twarzy. To daje ogromne możliwości wykorzystania technologii, która z powodów finansowych jest chętnie udoskonalana. 

Najczęstsze przypadki użycia uczenia głębokiego: 

  • tłumaczenia tekstów, 
  • wykrywanie określonych obiektów, 
  • rozpoznawanie twarzy,
  • tworzenie opisów obrazów,
  • tworzenie obrazów,
  • tworzenie i analizowanie tekstów, 
  • autonomiczne samochody, 
  • generowanie profilu klieneta

Press ESC to close