Глубокое обучение (DL)

Как работает глубокое обучение

Основными компонентами Deep Learning являются глубокие нейронные сети, которые состоят из входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит взаимосвязанные узлы или "нейроны", которые обрабатывают информацию. В отличие от более мелких сетей, глубина этих моделей позволяет им иерархически изучать признаки. Например, при распознавании изображений начальные слои могут обнаруживать простые края, последующие слои объединяют их в фигуры, а более глубокие слои распознают сложные объекты. Этот процесс автоматического извлечения признаков устраняет необходимость в ручном проектировании признаков, что является значительным преимуществом по сравнению со многими традиционными подходами ML. Обучение этих сетей обычно включает в себя подачу им большого количества помеченных данных(Supervised Learning) и использование алгоритмов, таких как обратное распространение и градиентный спуск, для настройки весов модели и минимизации ошибок(функция потерь). Этот процесс, требующий больших вычислительных затрат, в значительной степени зависит от мощного аппаратного обеспечения, в частности от графических процессоров, для эффективного обучения моделей.

Важность в искусственном интеллекте и компьютерном зрении

Глубокое обучение - один из главных двигателей прогресса в области ИИ, особенно в сфере компьютерного зрения (КВ). Его способность обучаться осмысленным представлениям на основе огромных наборов данных, таких как COCO или ImageNet, привела к прорыву в областях, которые раньше считались сложными для машин. Такие модели, как Ultralytics YOLO используют DL для высокопроизводительного обнаружения объектов, сегментации изображений и их классификации. Такие техники, как трансферное обучение, позволяют использовать предварительно обученные модели (модели, уже обученные на больших наборах данных) для ускорения разработки новых, смежных задач, даже с меньшим количеством данных. Эта область во многом обязана таким пионерам, как Джеффри Хинтон, Янн ЛеКун и Йошуа Бенгио, которых часто называют "крестными отцами ИИ". Такие организации, как DeepLearning.AI и Ассоциация по развитию искусственного интеллекта (AAAI), продолжают продвигать исследования и образование в этой быстро развивающейся области.

Отличие от родственных терминов

• Машинное обучение (ML): DL - это подмножество ML. Хотя все DL - это ML, не все ML - это DL. ML включает в себя более широкий спектр алгоритмов, в том числе ненейросетевые методы, такие как машины опорных векторов (SVM), деревья решений и линейная регрессия, которые часто требуют ручной разработки признаков. DL лучше справляется с задачами, связанными с неструктурированными данными и автоматическим изучением признаков с помощью глубоких архитектур.
• Искусственный интеллект (ИИ): ИИ - это всеобъемлющая область, ориентированная на создание систем, демонстрирующих разумное поведение. ML - это один из подходов к достижению ИИ, позволяющий системам обучаться на основе данных. DL - это особый набор методов в рамках ML, в котором используются глубокие нейронные сети. Думай об этом как о вложенных друг в друга концепциях: AI > ML > DL.

Применение в реальном мире

Deep Learning лежит в основе многих современных приложений ИИ:

• Автономные транспортные средства: DL-модели обрабатывают данные датчиков (камер, LiDAR) для обнаружения объектов в реальном времени, удержания в полосе движения и навигации, обеспечивая возможности самостоятельного вождения, которые можно наблюдать в системах, разработанных такими компаниями, как Waymo. Узнай больше об искусственном интеллекте в самодвижущихся автомобилях.
• Анализ медицинских изображений: Алгоритмы ИИ анализируют медицинские снимки (например, МРТ или КТ), чтобы помочь радиологам выявлять опухоли, обнаруживать заболевания на ранних стадиях и сегментировать органы. Такие инициативы, как программа NIH Bridge2AI, направлены на использование ИИ для биомедицинских разработок. Ознакомься срешениями Ultralytics AI in Healthcare.
• Обработка естественного языка (NLP): Такие задачи, как машинный перевод, анализ настроения и питание продвинутых чатботов, таких как ChatGPT от OpenAI, в значительной степени зависят от DL-моделей, в частности от трансформеров.
• Рекомендательные системы: Такие платформы, как Netflix, используют DL для анализа поведения и предпочтений пользователей, чтобы предлагать им релевантный контент.
• Распознавание речи: Виртуальные помощники и программы для диктовки используют DL для преобразования разговорной речи в текст.

Инструменты и фреймворки

Разработку DL-моделей облегчают различные программные библиотеки и платформы. К популярным фреймворкам с открытым исходным кодом относятся:

• PyTorch: Известен своей гибкостью и Python подходомPyTorch домашняя страницаPyTorch ). Модели Ultralytics построены с использованием PyTorch,
• TensorFlow: разработан Google и предлагает всеобъемлющую экосистемуTensorFlow домашняя страницаTensorFlow ).
• Keras: Высокоуровневый API, который может работать поверх TensorFlow, известный удобством использования(домашняя страница Keras).

Платформы вроде Ultralytics HUB предоставляют интегрированные среды для обучения пользовательских моделей, развертывания и управления DL-моделями, особенно для задач компьютерного зрения, использующих такие модели, как YOLO11. Эффективная разработка часто включает в себя такие практики, как тщательная настройка гиперпараметров, понимание показателей производительности и использование GPU для эффективного обучения моделей.