Глубокое обучение: Механика волшебства

Что такое технология глубокого обучения?

Глубокое обучение - это часть машинного обучения и искусственного интеллекта: техника обучения компьютеров, имитирующая процесс обработки и усвоения информации нейронами человеческого мозга - буквально искусственная нейронная сеть.

Благодаря глубокому обучению машины учатся обрабатывать данные таким образом, чтобы имитировать многочисленные слои нашего мозга, поэтому теперь они могут выполнять задачи, которые раньше были исключительно человеческими способностями. Мы уже видим многочисленные приложения для глубокого обучения и использования, что означает, что такие вещи, как распознавание изображений, перевод языка и даже автономное вождение, находятся теперь в сфере возможностей компьютера. По сути, глубокое обучение - это мощный инструмент для раскрытия сложных идей, скрытых в огромных объемах данных. 

Как работает глубокое обучение?

Естественный человеческий мозг состоит из миллионов взаимосвязанных нейронов. Алгоритмы глубокого обучения, созданные по образцу природных, используют искусственные нейронные сети, состоящие из нескольких слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или блоками. Каждый слой обрабатывает информацию, полученную от предыдущего слоя, и передает ее следующему, постепенно извлекая особенности и закономерности более высокого уровня.

Модели глубокого обучения обучаются на больших объемах маркированных данных, известных как обучающие наборы, чтобы научиться распознавать и классифицировать закономерности. Это может быть простая задача, например, набор данных "Собака или кошка" - стандартный набор данных для обучения компьютерного зрения, в котором фотографии должны быть классифицированы как содержащие либо собаку, либо кошку. Более сложные наборы данных могут включать оценку качества вина или определение фальшивых новостей среди множества достоверных.

В процессе обучения параметры и веса нейронной сети настраиваются таким образом, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемыми и истинными результатами. В ходе многочисленных итераций модель становится все более совершенной, пока не будет способна делать прогнозы или выполнять задачи с высокой степенью точности и аккуратности.

Для реализации алгоритмов глубокого обучения появились различные языки программирования. Многие предпочитают использовать глубокое обучение на Python благодаря его простоте, удобству чтения и обширным "библиотекам" (заранее написанным наборам кода, которые облегчают разработчикам решение общих задач). Такие популярные библиотеки, как TensorFlow и PyTorch, предоставляют богатый набор инструментов и функциональных возможностей для построения и обучения моделей глубокого обучения.

Глубокое обучение в сравнении с машинным обучением

Глубокое обучение - это подход к созданию богатых иерархических представлений путем обучения нейронных сетей с большим количеством скрытых слоев. Это эволюция машинного обучения, которая требует гораздо меньше помощи со стороны человека. Хотя базовые модели машинного обучения улучшают выполнение заданных функций по мере получения новых данных, если они выдают неточный прогноз, инженер должен вмешаться и внести коррективы. Глубокое обучение, однако, само их вносит, корректируя свой курс без помощи человека.

Применение глубокого обучения

Глубокое обучение уже оказывает положительное влияние на нашу жизнь, поскольку оно применяется во многих отраслях. Однако, все применения данной технологии можно разделить на четыре большие категории:

• Компьютерное зрение (интерпретация компьютером изображений и видео)
• Распознавание речи
• Обработка естественного языка, или NLP
• Системы рекомендаций

Например, в сфере здравоохранения компьютерное зрение играет решающую роль в анализе медицинских изображений, ускоряя обнаружение и диагностику и определяя наиболее эффективные методы лечения. Программное обеспечение для распознавания речи позволяет в режиме реального времени делать заметки из аудиозаписей консультаций между пациентом и врачом, что экономит часы, потраченные на расшифровку.

На дорогах глубокое обучение ускоряет развитие автономных автомобилей, позволяя им воспринимать и понимать окружающую обстановку, читать дорожные знаки и безопасно ориентироваться.

В финансовом секторе способность глубокого обучения анализировать сложные закономерности делает его неоценимым средством выявления мошеннических операций и принятия инвестиционных решений благодаря прогнозированию рыночных тенденций. В бизнесе с помощью NLP можно за считанные секунды проанализировать длинные отчеты.

В то же время роботы, обладающие системами глубокого обучения, могут ориентироваться, манипулировать и взаимодействовать все больше и больше как это делают реальные люди. Технология уже совершила значительный скачок в автоматизации промышленности и совместной работе человека и робота, что имеет ключевое значение для производственного сектора и электроники.

А в повседневной жизни благодаря глубокому обучению, анализирующему наши пользовательские предпочтения, мы получаем все более актуальные рекомендации от рекомендательных систем на таких платформах, как Netflix, Amazon и в социальных сетях.

Каковы ограничения глубокого обучения?

Несмотря на свои замечательные возможности и потрясающий потенциал, глубокое обучение не лишено ограничений и проблем. Оно требует большого объема памяти и хранилища и потребляет данные с такой скоростью, что получение высококачественных, разнообразных и хорошо маркированных наборов данных может быть проблематичным, особенно в областях, где данных мало или они дороги. Кроме того, оно требовательно к ресурсам и мощности для обучения и может быть подвержено чрезмерному обучению, а именно — хорошо работает на обучающих данных, но плохо — на новых данных, с которыми система ранее не встречалась.

Как и в большинстве областей ИИ, глубокое обучение также вызывает этические проблемы, связанные с безопасностью данных и присущими человеку предвзятостью и неточностями, которые могут проникать в области обучения.

Рамки глубокого обучения

Несмотря на то что потенциальные преимущества глубокого обучения огромны, для их реализации нам понадобится хорошее управление данной технологией. Разработка соответствующих правовых и этических рамок будет иметь решающее значение для укрепления доверия к технологии и снижения рисков.

Международные стандарты будут играть важную роль в обеспечении ответственного подхода к глубокому обучению в области ИИ. ИСО в сотрудничестве с Международной электротехнической комиссией (МЭК) уже опубликовала ряд стандартов с помощью своей специальной группы экспертов по искусственному интеллекту и создает развивающуюся систему рекомендаций для приложений глубокого обучения по всему миру.

Предприятия и политики уже могут воспользоваться данными стандартами в качестве гарантии этичного и безопасного внедрения моделей глубокого обучения. Соблюдение международных стандартов укрепляет доверие между клиентами и современниками во всех отраслях.

Будущее глубокого обучения

Глубокое обучение все еще находится в зачаточном состоянии, но ожидается, что оно будет развиваться в геометрической прогрессии и, вероятно, изменит общество. Интеграция глубокого обучения с другими передовыми технологиями - например, в сочетании с дополненной или виртуальной реальностью - может произвести революцию в восприятии и взаимодействии с окружающим миром. Простая прогулка по улице может быть дополнена мгновенной информацией о близлежащих зданиях и достопримечательностях. Виртуальные миры будут становиться все более захватывающими и реалистичными.

Можно ожидать, что глубокое обучение будет применяться в таких областях, как сельское хозяйство, энергетика и производство, где оно способно оптимизировать процессы, повысить эффективность и стимулировать инновации. И, что еще важнее, технология глубокого обучения может ускорить решение таких общепланетарных проблем, как изменение климата и продовольственная безопасность.

Будущий ландшафт глубокого обучения, управляемый международными стандартами и движимый человеческой креативностью и изобретательностью, завораживает, вдохновляет и практически не имеет границ.

Deep learning vs machine learning

Deep learning is an approach to creating rich hierarchical representations through the training of neural networks with many hidden layers. It is an evolution of machine learning and one that needs much less help from humans. While basic machine learning models do improve at performing their specified functions as they absorb new data, if they return an inaccurate prediction, an engineer must intervene and make adjustments. Deep learning, though, makes its own adjustments, course-correcting without the need for human assistance.

Deep learning applications

Deep learning is already positively impacting our lives as it is deployed across many different sectors. Its profound influence is not just reshaping technology; it is redefining the very way we experience life.

• Computer vision: From unlocking your phone with just a glance to helping doctors detect diseases early, deep learning is reshaping how machines “see” the world. In healthcare, it is revolutionizing medical image analysis, while in security and retail, it powers facial recognition and product identification.
• Natural language processing: Deep learning powers tools like Google Translate, bridging language gaps across the globe, and fuels voice assistants like Siri and Alexa, transforming your voice commands into actions. Behind the scenes, deep learning models like GPT (Generative Pre-trained Transformer) craft human-like conversations and generate text for everything from chatbots to news articles.
• Healthcare: Deep learning is a silent force behind modern healthcare, identifying tumours in medical scans and predicting patient outcomes with uncanny accuracy. The result? Faster treatments, more personalized care and a future where medicine is tailored to the individual.
• Autonomous vehicles: Self-driving cars use deep learning algorithms to help detect objects and make real-time decisions. Whether it’s identifying a stop sign or navigating a crowded street, deep learning is steering us toward a future of safer roads and driverless transport.
• Financial services: From spotting fraudulent transactions in real time to predicting stock market swings, AI is reshaping the financial world. Banks are using deep learning models to assess credit risk more accurately, helping lenders make faster, smarter decisions.
• Robotics: Robots on factory floors are becoming more autonomous, handling precise tasks like assembly and sorting with near-perfect accuracy.
• E-commerce and retail: Online platforms use deep learning algorithms to predict what you’ll buy next, offer tailored product suggestions, and even let you search with images instead of words. Retailers are also leveraging AI for inventory management, ensuring shelves are stocked and customers are never disappointed.
• Entertainment and media: What’s your next Netflix binge or Spotify playlist? Streaming services analyse your preferences to serve up exactly what you didn’t know you wanted.
• Energy and utilities: In power plants and smart grids, deep learning is driving efficiency. By analysing sensor data, it predicts equipment failures before they happen, cutting downtime and reducing costs. Deep learning models help utilities anticipate demand and optimize power flow, ensuring a more reliable and sustainable energy supply.
• Personalized marketing: Behind every banner ad or email offer, there’s an AI ensuring your message hits home. Advertisers can now craft highly targeted campaigns, analysing your preferences, browsing history and social media activity to deliver ads that resonate.

What are the limitations of deep learning?

Despite its remarkable capabilities and breathtaking potential, DL is not without its limitations and issues. It demands high memory and storage capacity and consumes data at such a rate that obtaining high-quality, diverse and well-labelled datasets can be challenging, especially in domains where data is scarce or expensive. It’s also hungry for training resources and power and can be susceptible to overfitting – performing well on training data but poorly on new, unseen data.

In common with most areas of AI, deep learning also presents ethical concerns around data security and the inherent human biases and inaccuracies which can pervade areas of its learning.

Framework for deep learning

Although the potential benefits of deep learning are enormous, good governance of the technology will be essential to help us realize them. The development of appropriate legal and ethical frameworks will be critical to build trust and mitigate risks.

International Standards will have an important role to play in ensuring the responsible adoption of deep learning within the field of AI. ISO, in collaboration with the International Electrotechnical Commission (IEC), has already published a number of standards through its dedicated group of experts on artificial intelligence, and is building an evolving framework of guidance for deep learning applications around the world.

Businesses and policymakers can already benefit from these standards as part of their assurance of ethical and safe deployment of deep learning models. Complying with International Standards builds trust between clients and contemporaries in all sectors.

• ISO/IEC TR 24029-1:2021Robustness of neural networks – Part 1: Overview
• ISO/IEC 24029-2:2023Robustness of neural networks – Part 2: Methodology for the use of formal methods
• ISO/IEC 42001:2023AI management systems

The future of deep learning

Deep learning is still in its infancy, but it’s expected to grow exponentially and is likely to transform society. The integration of deep learning with other cutting-edge technologies – for example, combined with augmented reality or virtual reality – could revolutionize the way we experience and interact with the world around us. A simple walk down the street could be augmented by instant information about nearby buildings and landmarks. Virtual worlds will become increasingly immersive and realistic.

We can expect to see deep learning applied to fields such as agriculture, energy and manufacturing, where it has the potential to optimize processes, improve efficiency and drive innovation. And, more importantly, to accelerate solutions to planet-wide problems like climate change and food security.

Guided by International Standards and driven by human creativity and ingenuity, the future landscape of deep learning is fascinating, inspiring and almost without limit.