Глубокое обучение (DL)

Как работает глубокое обучение

В основе Deep Learning лежат глубокие нейронные сети, которые представляют собой нейронные сети с несколькими скрытыми слоями между входным и выходным слоями. Слово "глубокий" в Deep Learning означает эту глубину. Каждый слой содержит блоки обработки (нейроны), которые применяют математическую операцию, управляемую функцией активации, к своим входным данным. В процессе обучения в сеть подаются большие массивы данных, и алгоритм, называемый обратным распространением, используется для настройки внутренних параметров сети, или весов. Этот процесс, обычно управляемый алгоритмом оптимизации, например, градиентного спуска, минимизирует разницу между предсказаниями модели и реальным положением дел, определяемым функцией потерь. Это позволяет сети автоматически обнаруживать сложные закономерности, не будучи явно запрограммированной на это. Ключевой исторической работой, которая помогла популяризировать современные DL, является работа AlexNet 2012 года, в которой были достигнуты самые передовые результаты на наборе данных ImageNet.

Глубокое обучение и машинное обучение. Машинное обучение

Хотя Deep Learning является подмножеством Machine Learning, основное различие заключается в их подходе к представлению данных. Традиционные методы ML часто в значительной степени полагаются на ручную разработку признаков, когда эксперты по доменам скрупулезно извлекают признаки из исходных данных, чтобы помочь модели делать точные прогнозы. В отличие от них, модели DL выполняют автоматическое извлечение признаков. Иерархическая структура глубоких сетей позволяет им узнавать релевантные признаки непосредственно из данных. Это делает DL особенно мощными для работы с неструктурированными данными, такими как изображения, текст и аудио, где ручная разработка признаков зачастую нецелесообразна. Например, при распознавании изображений модель DL может научиться определять края и текстуры в первых слоях, затем части объектов, такие как глаза и носы, в средних слоях и, наконец, целые объекты, такие как лица, в более глубоких слоях.

Применение и примеры

Способность Deep Learning обрабатывать сложные данные привела к его внедрению во многих отраслях и приложениях. Два ярких примера включают:

1. Автономные транспортные средства: Самостоятельно управляемые автомобили в значительной степени полагаются на DL для восприятия в реальном времени. Модели Ultralytics YOLO, семейство самых современных моделей DL, используются для обнаружения объектов, чтобы идентифицировать пешеходов, другие транспортные средства и дорожные знаки. Кроме того, DL используется для сегментации изображений, чтобы отличить поверхность дороги от окружающей среды, что очень важно для безопасной навигации. Подробнее об использовании ИИ в самодвижущихся автомобилях.
2. Анализ медицинских изображений: В здравоохранении DL-модели помогают рентгенологам анализировать медицинские снимки. Конволюционные нейронные сети (CNN), популярная архитектура DL для зрения, могут быть обучены с высокой точностью обнаруживать такие аномалии, как опухоли на МРТ головного мозга или признаки заболеваний на рентгеновских снимках. Это может привести к более ранней диагностике и улучшению состояния пациентов, как это наблюдается в таких приложениях, как обнаружение опухолей мозга.

Инструменты и фреймворки

Разработка DL-моделей облегчается различными программными библиотеками и платформами. К популярным фреймворкам с открытым исходным кодом относятся:

• PyTorch: Известен своей гибкостью и подходом, основанным на Python(домашняя страница PyTorch). Модели Ultralytics построены с использованием PyTorch.
• TensorFlow: разработанный Google AI, предлагающий обширную экосистему(домашняя страница TensorFlow).
• Keras: Высокоуровневый API, который может работать поверх TensorFlow и известен удобством использования(домашняя страница Keras).

Платформы, подобные Ultralytics HUB, предоставляют интегрированные среды для обучения пользовательских моделей, развертывания и управления DL-моделями, особенно для задач компьютерного зрения с использованием моделей типа YOLO11. Эффективная разработка часто включает в себя такие методы, как тщательная настройка гиперпараметров, понимание показателей производительности и использование GPU-ускорения для эффективного обучения моделей. Разработка и развертывание этих сложных систем часто управляется с помощью практики MLOps.