Deep Learning або глибоке навчання – одна з концепцій у галузі штучного інтелекту, яку можна інтегрувати в існуючу інфраструктуру інформаційних технологій будь-якого бізнесу. Вона вирізняється високим рівнем захищеності, широкими функціональними можливостями. Являє собою сукупність методів машинного навчання, заснованих на так званому навчанні уявлення. Тут немає спеціалізованих алгоритмів, заточених під вирішення певних завдань. Виходить універсальний продукт, який можна застосовувати у різних галузях: безпілотні авто, розпізнавання голосу, картинки, текстові дослідження та ін. Перші кроки до розробки та використання цієї технології були покладені ще у 80-х роках минулого століття. Продовжують вони активно розвиватися і сьогодні.
Записатися на курс Deep Learning можна за https://onlineitea.com.ua/course/deep-learning/!
Знайомимося з Deep Learning
Глибоке навчання являє собою набір машинних алгоритмів, що моделюють у відомостях абстракції високого рівня на підставі архітектур з низки нелінійних перетворень. Технологія Deep Learning побудована на штучних нейронних мережах. Їм надають як сам алгоритм, і дані щодо цього навчання, постійно збільшуючи їх обсяги. Чим більше нейронні мережі отримають інформацію, тим ефективнішим виявиться процес навчання. Поступово мережа захоплює все більше рівнів, розширюючись, заглиблюючись, підвищуючи продуктивність і якість виконання робіт. Тому таке навчання і називають глибоким.
Весь процес Deep Learning умовно поділяється на 2 етапи:
- Безпосереднє навчання. У цьому етапі маркуються великі обсяги даних, визначаються їх ключові характеристики. Далі система порівнює їх, запам'ятовує їх. Якщо в майбутньому вона зіткнеться з подібним завданням, то зможе зробити правильні висновки. Тобто спочатку штучної нейронної мережі задають найпростіший набір двійкових запитів (так/ні). Далі з блоків даних отримують числові значення і класифікують їх в залежності від отриманих відповідей. Кінцева інформація маркується належним чином.
- Формування висновків. Маючи глибоку інформацію про запит, система здатна самостійно зробити інтелектуальні висновки.
Далі додаються нові дані. Вони також проходять ті самі етапи, але тільки з використанням знань, отриманих на попередньому циклі.
Коли варто застосовувати глибоке навчання?
Без глибокого навчання бізнесу не обійтися, якщо:
- Має бути регулярна робота з величезними масивами даних, у тому числі і неструктурованими.
- Якщо треба вирішувати завдання підвищеної складності, з яким машинне навчання не впорається.
- Якщо у вашої компанії достатньо обчислювальних ресурсів і людей, які взяли б на себе обов'язок навчити працювати нейронні мережі Deep Learning.