Co je hluboké učení?

Umělá neurální síť je digitální architektura, která napodobuje lidské kognitivní procesy a umožňuje modelovat složité vzory, vytvářet predikce a vhodně reagovat na vnější podněty. Pro mnoho typů strojového učení jsou zapotřebí strukturovaná data, na rozdíl od neurálních sítí, které jsou schopné interpretovat události v okolním světě jako data s možností zpracování.

Kdykoli čtete zprávu, sledujete film, řídíte auto nebo cítíte vůni květiny, miliardy neuronů ve vašem mozku zpracovávají informace prostřednictvím nepatrných elektrických signálů. Každý neuron zpracovává vstupy a tyto výsledky slouží jako vstup pro další neurony, které je následně zpracovávají. Okamžitým a konečným výsledkem potom je obchodní poznatek, pousmání, šlápnutí na brzdu nebo trocha radosti. Neurální sítě ve strojovém učení umožňují digitálním systémům interpretovat situace a reagovat na ně podobným způsobem.

Umělá neurální síť je jako mozek plný digitálních neuronů. Přestože většina těchto sítí je jenom základní napodobeninou skutečného mozku, dokáže zpracovávat velké objemy nelineárních dat a řešit složité problémy, které by jinak vyžadovaly zásah člověka. Například bankovní analytici mohou pomocí umělých neurálních sítí zpracovávat žádosti o úvěr a predikovat pravděpodobnost nesplácení úvěru.

Ve strojovém učení se neurální sítě používají k učení a modelování složitých proměnlivých vstupů a výstupů, k odvozování neznámých vztahů a k předpovědím bez omezení distribuce dat. Modely neurálních sítí jsou základem mnoha aplikací hlubokého učení, jako je počítačové zpracování obrazu a zpracování přirozeného jazyka, které pomáhají podpořit ochranu před podvody, rozpoznávání obličejů nebo autonomní vozidla.

Většina podniků se spoléhá na prognózy, které slouží jako podklad pro obchodní rozhodnutí, prodejní strategie, finanční politiku a využívání zdrojů. Omezení tradičního prognózování ale často ztěžují predikci složitých, dynamických procesů s mnoha a často skrytými základními faktory, jako jsou například ceny na burze. Modely neurálních sítí s hlubokým učením pomáhají odhalovat složité nelineární vztahy a neznámé faktory, takže formy mohou vytvářet přesnější predikce.

Existují desítky různých typů neurálních sítí AI a každá je vhodná pro jiné aplikace s hlubokým učením. Použijte síť ANN, která je vhodná pro vaše obchodní a technologické požadavky. Tady je několik příkladů běžných neurálních sítí AI:

Konvoluční neurální síť
Vývojáři používají konvoluční neurální síť k tomu, aby pomohli AI systémům převádět obrázky na digitální matice. Sítě CNN se používají především pro klasifikaci obrázků a rozpoznávání objektů, ale jsou vhodné i pro rozpoznávání obličejů, detekci témat a analýzu zabarvení.

Dekonvoluční neurální sítě
Pokud se složité nebo velkoobjemové síťové signály ztratí nebo se zapletou s jinými signály, dekonvoluční neurální síť je pomůže najít. Dekonvoluční neurální sítě jsou užitečné pro zpracování obrazu s vysokým rozlišením a odhadů optického toku.

Generativní kontradiktorní sítě
Technici používají sítě generativní kontradiktorní sítě k trénování, jak mají modely generovat nové informace nebo materiály, které napodobují konkrétní vlastnosti trénovacích dat. Generativní kontradiktorní sítě pomáhají modelům rozlišovat drobné rozdíly mezi originály a kopiemi, aby bylo možné vytvořit autentičtější kopie. Použití generativních kontradiktorní sítí zahrnuje generování vysoce věrných obrázků a videí, pokročilé rozpoznávání tváří a velmi vysoké rozlišení.

Rekurentní neurální síť
Rekurentní neurální síť vkládá data do skrytých vrstev se specifickými časovými zpožděními. Síťové výpočty pracují s historickými informacemi v aktuálních stavech a vyšší vstupy nemění velikost modelu. Rekurentní neurální sítě jsou dobrou volbou pro rozpoznávání řeči, pokročilé prognózování, robotiku a další složité úlohy hlubokého učení.

Transformers
Transformátory jsou určené pro zpracování sekvenčních vstupních dat. Neomezují se ale jenom na zpracování těchto dat v sekvenčním pořadí. Místo toho transformátory využívají pozornost – techniku, která modelům umožňuje přiřadit různým částem vstupních dat různé úrovně vlivu a identifikovat kontext jednotlivých částí dat ve vstupní sekvenci. To umožňuje zvýšenou míru paralelizace, která může zkrátit dobu trénování modelu.

Přestože jsou neurální sítě považované za podmnožinu strojového učení, existují mezi nimi a běžnými modely strojového učení některé významné rozdíly.

Za prvé, neurální sítě jsou obecně složitější a schopné pracovat nezávisleji než běžné modely strojového učení. Neurální síť je například schopna sama určit, zda jsou její predikce a výsledky přesné, zatímco model strojového učení by k tomuto určení potřeboval lidskou zpětnou vazbu.

Neurální sítě jsou navíc strukturované tak, aby se mohly samy dál učit a inteligentně se rozhodovat. Modely strojového učení jsou naproti tomu omezené na rozhodování jenom na základě toho, na čem byly speciálně natrénované.