Нейронные сети глубинного обучения. Что такое deep learning и почему о нем все говорят? Это прорывная технология, она все поменяет

Разработанный под эгидой DARPA робот не справился с дверью. Источник: IEEE Spectrum / DARPA .

Судя по всему, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью индустрии высоких технологий. Мы постоянно слышим о том, как искусственный интеллект научился отвечать на письма в почтовом клиенте Gmail , учится и сортировать отпускные фотографии . Марк Цукерберг приступил к созданию искусственного интеллекта, который будет помогать нам управляться по дому. Проблема заключается в том, что само понятие «искусственного интеллекта» способствует завышенным ожиданиям. Людям проще представить мощные суперкомпьютеры, которые помогают нашим космическим кораблям бороздить просторы Вселенной, чем эффективные спам-фильтры. Кроме того, людям свойственно обсуждать подробности и прогнозировать сроки гибели обречённого человечества от лап бездушного искусственного разума.

Созданию образа совершенного искусственного интеллекта, будто бы сошедшего с экранов научно-фантастических фильмов, во многом способствует деятельность информационно-технологических компаний, которые не перестают удивлять нас новыми моделями антропоморфных цифровых помощников. К сожалению, подобные представления мешают осознать новые способности компьютеров и те возможности, благодаря которым они могут изменить окружающий мир. Исходя из этих стереотипов, мы объясним некоторые термины, описывающие наиболее утилитарные применения искусственного интеллекта. В этой статье речь также пойдёт об ограничениях нынешних технологий и о том, почему нам пока не стоит волноваться о восстании роботов.

Итак, что же стоит за терминами «нейронная сеть», «машинное обучение» и «глубокое обучение»?

Эти три словосочетания у всех на слуху. Давайте рассмотрим их послойно - для упрощения восприятия. Нейронные сети находятся в самом основании этой пирамиды. Они представляют собой особый тип компьютерной архитектуры, которая необходима для создания искусственного интеллекта. Следующий уровень - это машинное обучение, которое выступает в роли программного обеспечения для нейронных сетей. Оно позволяет выстроить процесс обучения таким образом, чтобы машина искала нужные ответы в гигантских массивах данных. Пирамиду венчает глубокое обучение , особый тип машинного обучения, обретший невероятную популярность за последнее десятилетие, - во многом благодаря двум новым возможностям: резко подешевевшей вычислительной мощности и безграничным информационным просторам, также известным как Интернет.

Истоки концепции нейронных сетей берут своё начало в пятидесятых годах прошлого века, когда исследование искусственного интеллекта оформилось в отдельную область научных изысканий.

В целом, структура нейронных сетей отдалённо напоминает строение человеческого мозга и представляет собой сеть узлов, выстроенных наподобие нейронных связей. По отдельности эти узлы не представляют ничего выдающегося, они могут отвечать лишь на самые примитивные вопросы, но их совместная деятельность способна решить сложнейшие задачи. Гораздо важнее, что при наличии правильных алгоритмов нейронные сети можно обучить!

КОМПЬЮТЕРАМ ВЫ ПРОСТО ГОВОРИТЕ, ЧТО НУЖНО СДЕЛАТЬ. С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ВЫ ПОКАЗЫВАЕТЕ, КАК ИМЕННО ЭТО НУЖНО СДЕЛАТЬ

«Допустим, вы хотите объяснить компьютеру, как перейти дорогу, - рассуждает Эрнест Дэвис (Ernest Davis), профессор Нью-Йоркского университета. - С помощью традиционного программирования вы сможете задать ему точный набор правил, который будет определять его поведение: заставит смотреть по сторонам, пропускать машины, переходить по пешеходному переходу… и просто наблюдать за результатом. В случае с машинным обучением вы демонстрируете системе 10 000 видеороликов, в которых пешеходы переходят через дорогу. После этого ей нужно показать ещё 10 000 видео столкновений машин с пешеходами, а затем просто позволить системе заняться своим делом».

Научить компьютер правильно воспринимать информацию из видеороликов является первоочередной и весьма нетривиальной задачей. За последние пару десятилетий человечество перепробовало множество способов обучения компьютеров. К подобным методам относится «укрепляющее обучение», при котором компьютер получает своеобразное «вознаграждение» в случае правильного выполнения поставленной задачи и постепенно оптимизирует процесс генерации наилучшего решения. Методика обучения может быть построена и на генетических алгоритмах , используемых для решения задач путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.

Глубокое обучение оказалось одним из наиболее практичных методов современного машинного обучения. Данный подход использует значительное количество слоёв нейронной сети для анализа данных на различных уровнях абстракции. Таким образом, при демонстрации картинки системе нейронных сетей с глубоким обучением, каждый слой сети будет занят анализом изображения при разном увеличении. Нижний слой будет анализировать пиксельные сетки размером всего 5 × 5 пикселей, и выдавать два ответа - «да» или «нет» - в зависимости от типа объекта, который появляется на данной сетке. Если нижний слой отвечает утвердительно, тогда вышерасположенный слой нейронной сети анализирует, насколько данная сетка встраивается в шаблон большего размера. Является ли данное изображение началом прямой линии или углом? Постепенно этот процесс усложняется, позволяя программному обеспечению понять и обработать самые сложные данные, расчленив их на составные части.

«Чем выше мы продвигаемся вверх по слоям нейронной сети, тем более масштабные вещи она способна определять, - поясняет руководитель лаборатории искусственного интеллекта в компании Facebook , Ян Лекун (Yann LeCun). - Они становятся более абстрактными. На уровне самого верхнего слоя расположены датчики, способные определить тип изучаемого объекта: человек, собака, планер и так далее».

ДЛЯ УСПЕШНОЙ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СИСТЕМЫ С ГЛУБОКИМ ОБУЧЕНИЕМ ТРЕБУЕТСЯ БОЛЬШОЙ ОБЪЁМ ДАННЫХ И ЗНАЧИТЕЛЬНОЕ КОЛИЧЕСТВО ВРЕМЕНИ

А теперь давайте представим, что мы хотим с помощью глубокого обучения . Сперва необходимо запрограммировать различные слои нейронной сети таким образом, чтобы она научилась самостоятельно различать элементы котика: когти, лапы, усы, и т. д. Каждый слой будет выполнен на предыдущем слое, который позволит ему распознать конкретный элемент, именно поэтому процесс и получил название «глубокое обучение». Затем нам необходимо демонстрировать нейронной сети большое количество изображений котиков и других животных и называть их. «Это котик», - объясним мы компьютеру при демонстрации соответствующего изображения. - Это тоже котик. А вот это - уже не совсем котик». По мере того, как нейронная сеть будет просматривать изображения, в ней начнут срабатывать определённые слои и группы узлов, которые помогут ей определить и выделить категории когтей, лап, усов и прочих атрибутов котика. Постепенно нейронная сеть запоминает, какие из этих слоёв представляют наибольшее значение, и усиливает нужные связи, а слабые связи попросту игнорирует. К примеру, система способна обнаружить значительную корреляцию между категориями «лапы» и «котики», но поскольку лапы бывают не только у котиков, нейронная сеть будет стремиться находить сочетание категорий «лапы» и «усы».

Это весьма долгий, последовательный процесс обучения системы, построенный на принципе обратной связи. И тут возможно два варианта: либо человек будет исправлять ошибки компьютера, склоняя его к правильному выбору, либо нейронная сеть, обладающая достаточным объёмом классифицированных данных, сможет выполнить самостоятельное тестирование. В результате подобного теста ей станет очевидно, что наиболее взвешенные индексы во всех слоях приводят к наиболее точному ответу. И вот теперь, когда мы получили примерное представление о том, сколько шагов нужно сделать для того, чтобы система с уверенностью смогла назвать объект «котиком», давайте подумаем над сложностью системы, которая будет способна идентифицировать любую вещь на свете. Именно поэтому компания Майкрософт была рада анонсировать приложение , которое может различать породы собак. На первый взгляд, разница между доберманом и шнауцером кажется очевидной для нас, но существует огромное количество тонких различий, которые необходимо определить до того, как компьютер сможет назвать эту разницу.

Изображение, созданное проектом Deep Dream компании Google , стало своеобразной визитной карточкой, собирательным образом, представляющим исследования искусственного интеллекта для широкой общественности.

Так это то самое, чем воспользовались Google , Facebook и прочие?

По большей части, да.

Технологии глубокого обучения применяются для решения множества повседневных задач. Крупные информационно-технологические компании уже давно обзавелись собственными подразделениями для исследования искусственного интеллекта. Google и Facebook объединили усилия, чтобы популяризировать эти исследования и своего программного обеспечения. Компания Google недавно запустила бесплатные трёхмесячные онлайн-курсы по изучению искусственного интеллекта. И пока научная деятельность исследователей пребывает в относительной безвестности, корпорации буквально штампуют новаторские приложения, основанные на этой технологии: начиная веб-приложением компании Microsoft , способным , и заканчивая сюрреалистическими изображениями Deep Dream . Ещё одна причина популярности технологии глубокого обучения кроется в том, что большие клиентоориентированные компании всё активнее включаются в её разработку и периодически выбрасывают на рынок наиболее странные наработки.

ИНТЕЛЛЕКТ И ЗДРАВЫЙ СМЫСЛ - ЭТО РАЗНЫЕ ВЕЩИ?

Несмотря на то, что технологии глубокого обучения уверенно справляются с задачами по распознаванию речи и изображений и обладают значительным коммерческим потенциалом, для них есть немалое число ограничений. Они требуют ввода большого количества данных и точной настройки оборудования. Проблема заключается в том, что их «интеллект» узкоспециализирован и весьма неустойчив. Как тонко подметил когнитивный психолог Гэри Маркус (Gary Marcus) в своей статье в журнале New Yorker , современные методы использования популярных технологий «славятся отсутствием причинно-следственных связей (как в случае между болезнью и симптомами) и, вероятнее всего, будут сталкиваться с определёнными трудностями при попытках анализа абстрактных понятий, например «родственный» или «идентичный». Пока этим технологиям не доступны логические умозаключения, им предстоит многому научиться, чтобы дойти до интеграции абстрактных знаний: ведь недостаточно получить сведения об объекте, важно понять его назначение и способы его применения».

Иными словами, технологиям глубокого обучения не хватает здравого смысла.

Изображение гантелей, дополненное фантомными конечностями, которое было сгенерировано с помощью нейронных сетей Google . Источник: Google .

Например, в исследовательском проекте Google перед нейронной сетью была поставлена задача сгенерировать изображение гантели после обучения на схожих примерах. Нейронная сеть довольно неплохо справилась с этой задачей: на созданных ею картинках были изображены два серых круга, соединённых горизонтальной трубой. Но посередине каждого снаряда были дорисованы очертания мускулистой руки бодибилдера. Исследователи предположили, что причина этого кроется в том, что системе демонстрировались изображения спортсменов, которые держали гантель. Технология глубокого обучения способна запомнить общие визуальные признаки нескольких десятков тысяч снарядов, но сама система никогда не сможет совершить когнитивный рывок и понять, что у гантелей нет рук. Список проблем не ограничивается здравым смыслом. Ввиду особенностей восприятия и способов изучения данных, нейронные сети с технологией глубокого обучения могут быть сбиты с толку случайными комбинациями пикселей . Мы видим лишь помехи на изображении, но компьютер уверен на 95 %, что перед ним изображение гепарда.

Однако подобные ограничения можно искусно спрятать и постараться их обойти. В качестве примера рассмотрим новое поколение цифровых помощников, таких как Siri . Они часто делают вид, что понимают нас - отвечают на заданные вопросы, устанавливают будильник и пытаются рассмешить с помощью нескольких запрограммированных шуток и прибауток.

Знаменитый учёный в области искусственного интеллекта Гектор Левеск (Hector Levesque) уверен, что подобное «несерьёзное поведение» лишний раз подчёркивает пропасть восприятия между искусственным интеллектом и живым мозгом. Левеск утверждает, что его коллеги забыли о слове «интеллект» в термине «искусственный интеллект» и призывает вспомнить знаменитый тест Тьюринга . Гектор всякий раз подчёркивает, что машины в ходе этого теста прибегают к различного рода ухищрениям и прикладывают все усилия, чтобы одурачить собеседника. Боты охотно пользуются шутками, цитатами; они способы изображать бурные всплески эмоций и прибегать к всевозможным словесным выпадам для того, чтобы сбить с толку и отвлечь человека, ведущего опрос. И действительно, машина, которая, по мнению некоторых изданий, успешно прошла тест Тьюринга, . Эта «легенда» была выбрана создателями бота для того, чтобы оправдать его невежество, неуклюжие формулировки и стремление к нелогичным выводам.

Левеск предлагает исследователям в области искусственного интеллекта другой тип теста, который, по его мнению, должен состоять из опроса с отвлечёнными, сюрреалистическими вопросами. Эти вопросы будут логическими, но предполагают наличие обширных фоновых знаний, которые описывает Маркус (Marcus). Гектор предлагает задавать ботам простые вопросы: «Сможет ли крокодил пробежать стометровку с препятствиями?» или «Разрешается ли бейсболистам приклеивать маленькие крылья на кепки?» Представьте, какими знаниями нужно обладать компьютеру, чтобы ответить на подобные вопросы?

Итак, что же такое «настоящий» искусственный интеллект?

В этом и заключается сложность применения термина «искусственный интеллект»: он слишком размыт и плохо поддаётся определению. На самом деле в отрасли уже давно принята аксиома : как только машина выполнила задачу, которую прежде мог решать только человек - будь то партия в шахматы или распознавание лиц - то эта задача перестаёт быть признаком интеллекта.

Компьютерный специалист Ларри Теслер (Larry Tesler) сформулировал это следующим образом: «Интеллектом можно назвать всё, что угодно, пока до этого не добрались машины» . И даже в случае решения задач, которые недоступны человеку, машины не пытаются воспроизвести человеческий интеллект.

«Метафора о сходстве нейронной сети и головного мозга не совсем корректна, - отмечает Ян Лекун (Yann LeCun). - Она неверна в той же степени, как и утверждение о том, что самолёт похож на птицу. Он не машет крыльями, у него нет перьев и мускулов».

«Даже если нам удастся создать искусственный интеллект, - отмечает учёный, - он не будет похож на разум человека или сознание животного. К примеру, нам будет очень сложно представить разумное существо, которое не обладает [стремлением к] самосохранению».

Большинство исследователей, работающих в области искусственного интеллекта, попросту игнорируют идею о том, что нам никогда не удастся создать по-настоящему живой, наделённый чувствами искусственный интеллект. «На данный момент отсутствует научный подход, который позволит искусственному интеллекту выйти за рамки запрограммированных установок и стать по-настоящему гибким при решении нескольких задач, - рассуждает профессор Массачусетского технологического института Андрей Барбу (Andrei Barbu), возглавляющий центр исследований Center for Brains, Minds and Machines (CBMM). - Следует понимать, что исследования искусственного интеллекта сейчас находятся на этапе создания систем, которые будут решать конкретные, узкоспециальные проблемы».

Профессор отмечает, что ранее предпринимались попытки неконтролируемого обучения, в ходе которых система должна обрабатывать неразмеченные данные, однако подобные исследования пока находятся в зачаточном состоянии. Более известным примером служит нейронная сеть компании Google , в которую были загружены 10 миллионов случайных эскизов с видеосервиса YouTube . В результате нейронная сеть сама поняла, как выглядят котики, но её создатели не сочли это умение чем-то выдающимся.

Как заявил Ян Лекун на прошлогоднем хакатоне Orange Institute: «Пока мы не знаем, как наладить процесс неконтролируемого обучения. Это является основной проблемой».

Яркая демонстрация силы искусственного интеллекта. Сеть Watson компании IBM выигрывает в телевизионной игре-викторине Jeopardy! Однако эти впечатляющие возможности имеют весьма ограниченное применение.

Вже майже 3 роки ІТ Академія допомагає хмельничанам робити перші кроки у сфері ІТ і будувати кар’єру маркетолога, програміста, тестувальника, проектного менеджера, менеджера з продажу, ейчара, веб-дизайнера. За цей час ми випустили 240 студентів, 40 з них працюють у ІТ-компаніях, ще 8 використовують здобуті знання, працюючи на фрілансі.

Доброго всем времени суток уважаемые коллеги iOS-ники, наверняка каждый из вас работал с сетью и занимался парсингом данных c JSON. Для этого процесса есть куча библиотек, всевозможных инструментов которые можно юзать. Некоторые из них сложные, а некоторые простые. Я и сам очень долго если чесно парсил JSON руками, не доверяя этот процес каким-то сторонним библиотекам и в этом были свои плюсы.

9 сентября 2014 года в ходе очередной презентации, компания Apple представила собственную систему мобильных платежей — Apple Pay.

С помощью платежной системы Apple Pay пользователи iPhone 6 и iPhone 6+, а также владельцы новейших версий Apple Watch могут совершать покупки онлайн, пользоваться дополнительными преимуществами apple pay для мобильных приложений и совершать платежи при помощи технологии NFC (Near Field Communication). Для авторизации платежей используются технологии Touch ID или Face ID.

Технологии не стоят на месте, и процессы разработки движутся вместе с ними. Если раньше компании работали по модели «Waterfall», то сейчас, например, все стремятся внедрить «Scrum». Эволюция происходит и в сфере предоставления услуг по разработке программного обеспечения. Раньше компании предоставляли клиентам качественную разработку в рамках бюджета, останавливаясь на этом, сейчас же они стремятся обеспечить максимальную пользу для клиента и его бизнеса, предоставляя свою экспертизу.

За последние несколько лет появилось столько хороших шрифтов, в том числе бесплатных, что мы решили написать продолжение нашей для дизайнеров.

Каждый дизайнер имеет набор любимых шрифтов для работы, с которыми ему привычно работать и которые отражают его графический стиль. Дизайнеры говорят «Хороших шрифтов много не бывает», но сейчас можно смело представить ситуацию когда этот набор состоит только из бесплатных шрифтов.

Как часто проджект менеджеры оказываются между молотом и наковальней, когда пытаются найти баланс между всеми требованиями и сроками заказчика и ментальным здоровьем всей команды? Сколько нюансов нужно учесть, чтобы по обе стороны ответственности был мир и порядок? Как понять хороший ты менеджер или тебе срочно стоит подтягиваться по всем фронтам? Как определить, в каких аспектах именно ты, как ПМ, отстаешь, а где ты молодец и умничка? Именно об этом была очередная конференция Code’n’Coffee.

Технология распознавания образов все активнее входит в наш обиход. Компании и учреждения используют ее для решения самых разных задач: от обеспечения безопасности до исследования удовлетворенности клиентов. Инвестиции в продукты, в основе которых — данная функция, обещают вырасти

Грядущая революция умных роботов предсказывалась каждые десять лет начиная с 1950-х годов. Тем не менее, она так и не произошла. Прогресс в области искусственного интеллекта происходил неуверенно, порою скучно, неся многим энтузиастам разочарование. Видимые успехи - компьютер Deep Blue, созданный в середине 1990-х IBM и обыгравший в 1997 году Гарри Каспарова в шахматы, или появление в конце 1990-х электронного переводчика - были скорее результатом «грубых» расчетов, чем переносом механизмов человеческого восприятия на процессы компьютерных вычислений.

Однако история разочарований и провалов теперь резко меняется. Всего десять лет назад алгоритмы компьютерного зрения и распознавания предметов могли идентифицировать шар или параллелепипед на простом фоне. Теперь они могут различать человеческие лица так же хорошо, как это могут делать люди, даже на сложном, естественном фоне. Полгода назад Google выпустил приложение для смартфонов, способное переводить текст с более чем 20-ти иностранных языков, считывая слова с фотографий, дорожных знаков или рукописного текста!

Все это стало возможным после того, как выяснилось, что некоторые старые идеи в области нейронных сетей , если их незначительно видоизменить, добавив «жизни», т.е. спроецировав детали человеческого и животного восприятия, могут дать ошеломляющий результат, которого никто и не ожидал. В этот раз революция искусственного разума кажется действительно реальной.

Исследования нейронных сетей в области машинного обучения в большинстве случаев были всегда посвящены поиску новых методик распознавания различных типов данных. Так, компьютер, подключенный к камере, должен, используя алгоритм распознавания изображений, суметь различить на картинке плохого качества человеческое лицо, чашку чая или собаку. Исторически, однако, использование нейронных сетей для этих целей сопровождалось существенными трудностями. Даже незначительный успех требовал человеческого вмешательства - люди помогали программе определить важные особенности изображения, такие как границы изображения или простые геометрические фигуры. Существующие алгоритмы не могли сами научиться делать это.

Положение дел резко изменилось благодаря созданию так называемых нейронных сетей с глубинным обучением , которые теперь могут проанализировать изображение почти так же эффективно, как человек. Такие нейронные сети используют изображение плохого качества как входные данные для «нейронов» первого уровня, который затем передает «картинку» через нелинейные связи нейронам следующего уровня. После определенной тренировки, «нейроны» более высоких уровней могут применять для распознавания более абстрактные аспекты изображения. Например, они могут использовать такие детали, как границы изображения или особенности его расположения в пространстве. Поразительно, но такие сети способны научиться оценивать наиболее важные особенности изображения без помощи человека!

Замечательным примером использования нейронных сетей с глубинным обучением является распознавание одинаковых объектов, сфотографированных под разными углами или в разных позах (если речь идет о человеке или о животном). Алгоритмы, использующие попиксельное сканирование, «думают» что перед ними два разных изображения, тогда как «умные» нейронные сети «понимают», что перед ними тот же самый объект. И наоборот - изображения двух собак разных пород, сфотографированных в одинаковой позе, прежними алгоритмами могли восприниматься как фотографии одной и той же собаки. Нейронные сети с глубинным обучением могут выявить такие детали изображений, которые помогут им различить животных.

Совмещение методик глубинного обучения, передовых знаний нейронауки и мощностей современных компьютеров открывает для искусственного интеллекта перспективы, которые мы даже не в силах пока оценить. Правда уже очевидно, что разум может иметь не только биологическую природу.

С появления термина «глубокое обучение» прошло уже больше 20 лет, но широко заговорили о нем только недавно. Кратко объясняем, почему так получилось, что такое deep learning, чем оно отличается от машинного обучения и почему вам надо об этом знать.

Из статьи вы узнаете, что такое глубинное обучение. Также статья содержит множество ресурсов, которые вы сможете использовать для освоения этой области.

В современном мире, начиная со здравоохранения и заканчивая мануфактурным производством, повсеместно используется глубинное обучение. Компании обращаются к этой технологии для решения сложных проблем, таких как распознавание речи и объектов, машинный перевод и так далее.

Одним из самых впечатляющих достижений этого года был AlphaGo, обыгравший лучшего в мире игрока в го. Кроме как в го, машины обошли людей и в других играх: шашки, шахматы, реверси, и джеопарди.

Возможно, победа в настольной игре кажется неприменимой в решении реальных проблем, однако это совсем не так. Го был создан так, чтобы в нем не мог победить искусственный интеллект. Для этого ему необходимо было бы научиться одной важной для этой игры вещи – человеческой интуиции. Теперь с помощью данной разработки возможно решить множество проблем, недоступных компьютеру раньше.

Очевидно, глубинное обучение еще далеко от совершенства, но оно уже близко к тому, чтобы приносить коммерческую пользу. Например, эти самоуправляемые машины. Известные компании вроде Google, Tesla и Uber уже пробуют внедрить автономные автомобили на улицы города.

Ford предсказывает значительное увеличение доли беспилотных транспортных средств уже к 2021 году. Правительство США также успело разработать для них свод правил безопасности.

Что такое глубинное обучение?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно понять, как оно взаимодействует с машинным обучением, нейросетями и искусственным интеллектом. Для этого используем метод визуализации с помощью концентрических кругов:

Внешний круг – это искусственный интеллект в целом (например, компьютеры). Чуть дальше – машинное обучение, а совсем в центре – глубинное обучение и искусственные нейросети.

Грубо говоря, глубинное обучение – просто более удобное название для искусственных нейросетей. «Глубинное» в этом словосочетании обозначает степень сложности (глубины) нейросети, которая зачастую может быть весьма поверхностной.

Создатели первой нейросети вдохновлялись структурой коры головного мозга. Базовый уровень сети, перцептрон , является по сути математическим аналогом биологического нейрона. И, как и в головном мозге, в нейросети могут появляться пересечённые друг с другом перцептроны.

Первый слой нейросети называется входным. Каждый узел этого слоя получает на вход какую-либо информацию и передает ее на последующие узлы в других слоях. Чаще всего между узлами одного слоя нет связей, а последний узел цепочки выводит результат работы нейросети.

Узлы посередине называются скрытыми, поскольку не имеют соединений с внешним миром, как узлы вывода и ввода. Они вызываются только в случае активации предыдущих слоев.

Глубинное обучение – это по сути техника обучения нейросети, которая использует множество слоев для решения сложных проблем (например, распознавания речи) с помощью шаблонов. В восьмидесятых годах большинство нейросетей были однослойными в силу высокой стоимости и ограниченности возможностей данных.

Если рассматривать машинное обучение как ответвление или вариант работы искусственного интеллекта, то глубинное обучение – это специализированный тип такого ответвления.

Машинное обучение использует компьютерный интеллект, который не дает ответа сразу. Вместо этого код будет запускаться на тестовых данных и, исходя из правильности их результатов, корректировать свой ход. Для успешности этого процесса обычно используются разнообразные техники, специальное программное обеспечение и информатика, описывающая статические методы и линейную алгебру.

Методы глубинного обучения

Методы глубинного обучения делятся на два основных типа:

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя

Первый способ использует специально отобранные данные, чтобы добиться желаемого результата. Он требует довольно много человеческого вмешательства, ведь данные приходится выбирать вручную. Однако он удобен для классификации и регрессии.

Представьте, что вы владелец компании и хотите определить влияние премий на продолжительность контрактов с вашими подчиненными. При наличии заранее собранных данных, метод обучения с учителем был бы незаменим и очень эффективен.

Второй же способ не подразумевает заранее заготовленных ответов и алгоритмов работы. Он направлен на выявление в данных скрытых шаблонов. Обычно его используют для кластеризации и ассоциативных задач, например для группировки клиентов по поведению. «С этим также выбирают» на Amazon – вариант ассоциативной задачи.

В то время как метод обучения с учителем довольно часто вполне удобен, его более сложный вариант все же лучше. Глубинное обучение зарекомендовало себя как нейросеть, не нуждающаяся в надзоре человека.

Важность глубинного обучения

Компьютеры уже давно используют технологии распознавания определенных черт на изображении. Однако результаты были далеки от успеха. Компьютерное зрение оказало на глубинное обучение невероятное влияние. Именно эти две техники в данный момент решают все задачи на распознавание.

В частности, в распознавании лиц на фотографиях с помощью глубинного обучения преуспел Facebook. Это не простое улучшение технологии, а поворотный момент, изменяющий все более ранние представления: «Человек может с вероятностью в 97.53% определить, один ли человек представлен на двух разных фотографиях. Программа, разработанная командой Facebook, может делать это с вероятностью в 97.25% вне зависимости от освещения или того, смотрит ли человек прямо в камеру или повернут к ней боком».

Распознавание речи тоже претерпело значительные изменения. Команда Baidu – одного из лидирующих поисковиков Китая – разработала систему распознавания речи, сумевшую опередить человека в скорости и точности написания текста на мобильных устройствах. На английском и мандаринском.

Что особенно занимательно – написание общей нейросети для двух абсолютно разных языков не потребовало особенного труда: «Так исторически сложилось, что люди видели Китайский и Английский, как два совершенно разных языка, поэтому и подход к каждому из них требовался различный», — говорит начальник исследовательского центра Baidu, Andrew Ng. «Алгоритмы обучения сейчас настолько обобщены, что вы можете просто обучаться».

Google использует глубинное обучение для управления энергией в дата-центрах компании. Они смогли сократить затраты ресурсов для охлаждения на 40%. Это около 15% повышения эффективности энергопотребления и миллионы долларов экономии.

Микросервисы глубинного изучения

Вот краткий обзор сервисов, связанных с глубинным обучением.

Illustration Tagger. Дополненный Illustration2Vec, этот сервис позволяет отмечать изображения с рейтингом «защищенный», «сомнительный», «опасный», «копирайт» или «общий» для того, чтобы заранее понять содержание картинки.

• Дополнение для Theano от Google
• Редактируется на Python и Numpy
• Зачастую применяется для решения определенного спектра проблем

• Не общего назначения. Основной упор на машинное зрение
• Редактируется на C++
• Есть интерфейс на Python

Онлайн-курсы по глубинному обучению

Google и Udacity объединились для создания бесплатного курса по глубинному обучению , части Курса Машинного Обучения Udacity. Эту программу ведут опытные разработчики, желающие развить такую область, как машинное обучение и, в частности, глубинное обучение.

Другой популярный вариант – курс машинного обучения от Andrew Ng при поддержке Coursera и Стенфорда.

1. Машинное обучение – Стенфорд от Andrew Ng на Coursera (2010-2014)
2. Машинное обучение – Caltech от Yaser Abu-Mostafa (2012-2014)
3. Машинное обучение – Carnegie Mellon от Tom Mitchell (Весна 2011)
4. Нейросети для машинного обучения – Geoffrey Hinton на Coursera (2012)
5. Класс по нейросетям – Hugo Larochelle из Université de Sherbrooke (2013

Книги по глубинному обучению

В то время как ресурсы из предыдущей секции опираются на довольно обширную базу знаний, книга «Grokking Deep Learning», наоборот, рассчитана на новичков. Как говорят авторы: «Если вы закончили 11 классов и примерно понимаете, как писать на Python, мы научим вас глубинному обучению».

Популярной альтернативной этой книге является книга с говорящим названием Deep Learning Book. Она особенно хороша тем, что описывает всю ту математику, что будет необходима вам для погружения в эту область.

1. 1. «Глубинное обучение» от Yoshua Bengio, Ian Goodfellow и Aaron Courville (2015)

1. «Нейросети и глубинное обучение» от Michael Nielsen (2014)
2. «Глубинное обучение» от Microsoft Research (2013)
3. «Туториалы по глубинному обучению» от лаборатории LISA, Университета Монреаля (2015)
4. «neuraltalk» от Andrej Karpathy
5. «Введение в генетические алгоритмы»
6. «Современный подход к искусственному интеллекту»
7. «Обзор на глубинное обучение и нейросети»

Видеоролики и лекции

Deep Learning Simplified – чудесный YouTube-канал. Вот их первое видео: