Розуміння машинного та глибокого навчання

Штучний інтелект (ШІ) змінює спосіб роботи бізнесу, від автоматизації повторюваних завдань до прийняття складних рішень на основі даних. В основі штучного інтелекту лежать дві ключові технології: машинне навчання (ML) і глибоке навчання (DL). Ці підполя ШІ відповідають за такі інновації, як безпілотні автомобілі, розпізнавання облич, чат-боти та персоналізовані рекомендації.

Хоча машинне навчання існує вже десятиліттями, глибоке навчання зробило революцію в галузі завдяки своїй здатності обробляти величезні обсяги даних і вирішувати проблеми, які раніше вважалися неможливими. Але що саме являють собою ці технології, чим вони відрізняються і коли кожну з них слід використовувати? Давайте зануримося глибше.

Машинне навчання — це гілка ШІ, яка дозволяє комп’ютерам навчатися на основі даних без явного програмування. Замість дотримання попередньо визначених правил моделі ML аналізують дані, визначають закономірності та роблять прогнози.

Ключові характеристики машинного навчання:
Працює зі структурованими та напівструктурованими даними
Для вибору функції потрібне втручання людини
Використовує такі алгоритми, як дерева рішень, опорні векторні машини та регресійні моделі
Може бути реалізований на стандартних обчислювальних системах
Типи алгоритмів машинного навчання:
Контрольоване навчання – модель навчається на позначених даних. Приклад: виявлення спаму електронної пошти, де система навчається на прикладах спаму та не спаму.
Навчання без нагляду – модель виявляє шаблони в немаркованих даних. Приклад: сегментація клієнтів у маркетингу.
Навчання з підкріпленням – модель навчається, взаємодіючи з навколишнім середовищем і отримуючи винагороду за правильні дії. Приклад: штучний інтелект у відеоіграх або керування роботами.
Приклади програм машинного навчання:
Прогнозне технічне обслуговування у виробництві
Чат-боти та віртуальні помічники
Виявлення шахрайства в банківській справі
Системи рекомендацій (Netflix, Amazon)

Глибинне навчання — це спеціалізована підмножина машинного навчання, яка використовує штучні нейронні мережі, створені за мотивами людського мозку. Ці мережі, які часто містять кілька рівнів (отже, «глибокі»), обробляють величезні обсяги даних для вивчення складних представлень.

Основні характеристики глибокого навчання:
Може обробляти неструктуровані дані, такі як зображення, відео та текст
Потрібна мінімальна розробка функцій, оскільки модель витягує функції автоматично
Вимагає високої обчислювальної потужності, часто потребує GPU або TPU
Відмінно справляється із завданнями, які включають обробку мови, зору та природної мови
Як працюють нейронні мережі?
Глибоке навчання спирається на штучні нейронні мережі (ШНМ), які складаються з шарів взаємопов’язаних вузлів (нейронів). Кожен нейрон обробляє інформацію та передає її вперед, уточнюючи прогнози на кожному рівні.

Поширені архітектури глибокого навчання:
Згорткові нейронні мережі (CNN) – використовуються для обробки зображень і відео
Повторювані нейронні мережі (RNN) – використовуються для даних часових рядів і розпізнавання мови
Трансформатори – використовуються в таких моделях НЛП, як ChatGPT і BERT
Приклади програм глибокого навчання:
Системи сприйняття самокерованого автомобіля
Переклад мовою в реальному часі (Google Translate)
Медична діагностика (виявлення раку за медичними зображеннями)
Розширені чат-боти та голосові помічники

Машинному навчанню віддають перевагу під час роботи зі структурованими наборами даних і традиційними проблемами класифікації, тоді як глибоке навчання має важливе значення для додатків, які вимагають розуміння багатовимірних даних, таких як розпізнавання облич або обробка природної мови.

Машинне навчання в дії:
Охорона здоров'я: прогнозування захворювань на основі медичних записів
Фінанси: Кредитний рейтинг і виявлення шахрайства
Маркетинг: аналіз поведінки клієнтів і персоналізована реклама
Електронна комерція: рекомендації щодо продуктів
Глибоке навчання в дії:
Автономні транспортні засоби: виявлення об’єктів і планування шляху
Безпека та спостереження: системи розпізнавання облич
Розваги: музика, створена штучним інтелектом, відео підробки
Робототехніка: рух і прийняття рішень, як у людини

Хоча ML і DL зробили революцію в штучному інтелекті, вони також мають проблеми:

Проблеми машинного навчання:
Вимагає ретельної попередньої обробки даних
Бореться зі складними, неструктурованими даними
Для ефективного вибору функцій потрібен досвід у галузі
Проблеми глибокого навчання:
Для навчання потрібні масивні набори даних
Обчислювально дорогий, потребує потужного апаратного забезпечення
Важко інтерпретувати рішення, прийняті глибокими мережами
Незважаючи на ці проблеми, поточні дослідження роблять ML і DL більш ефективними та доступними.

Оскільки ШІ продовжує розвиватися, ми можемо очікувати:

Більш ефективні моделі глибокого навчання, які потребують менше даних
Підвищена автоматизація розробки ШІ за допомогою AutoML
Перехід до зрозумілого ШІ для підвищення прозорості
Покращена співпраця штучного інтелекту та людини в процесі прийняття рішень
Хоча машинне навчання й надалі залишатиметься основним компонентом додатків ШІ, глибоке навчання розширює межі можливого. Інтеграція цих технологій призведе до ще розумніших і адаптивніших систем.

Машинне навчання та глибоке навчання формують майбутнє штучного інтелекту, кожен з яких відіграє вирішальну роль у різних програмах. У той час як ML є надійним і широко використовуваним підходом, DL революціонізує такі складні галузі, як охорона здоров’я, автоматизація та обробка природної мови. Розуміння сильних сторін і обмежень кожного з них може допомогти компаніям і розробникам приймати зважені рішення під час впровадження рішень ШІ.

Чи готові ви використати потужність ШІ? Незалежно від того, починаєте ви з традиційного машинного навчання чи глибоко занурюєтеся в нейронні мережі, майбутнє повне можливостей!