Co to jest deep learning w odróżnieniu od machine Learning?
Algorytmy doskonalą się, ucząc się na podstawie danych, a początkowy projekt algorytmu, wybór modelu i architektury są zazwyczaj określane i nadzorowane przez inżynierów. Komputery „uczą się" przewidywać i/lub podejmować decyzje, rozpoznając wzorce statystycznej powtarzalności. Uczenie maszynowe, uważane za stosunkowo nową dziedzinę nauki, tak naprawdę istnieje od dziesięcioleci i zrodziło się z potrzeby zastosowania sztucznej inteligencji. Termin ten został pierwotnie wprowadzony w 1959 roku przez Arthura Samuela, pioniera badań nad sztuczną inteligencją, pracującego dla IBM. Samuel opracował program komputerowy do gry w warcaby, który obejmował funkcję punktacji pozycji pionków na planszy do gry. Funkcja punktacji wykorzystywała uczenie maszynowe do mierzenia szans na wygraną każdej ze stron.
Jak działa machine learning?
Machine learning wykorzystuje przede wszystkim funkcję eksploracji danych (tj. ekstrakcję informacji z dużych ilości danych) do rozpoznawania wzorców. Wzorce te są następnie wykorzystywane do dalszego udoskonalania analiz i algorytmów. Oczywiście jakość danych wejściowych określa, na ile dokładny będzie model. Błędne lub nieaktualne dane mogą skutkować niedokładnymi prognozami. Szkolenie maszyny jest najważniejszym krokiem w uczeniu maszynowym. Wyczyszczone dane dzielą się na dwa zestawy - zestaw szkoleniowy i zestaw testowy. Zestaw szkoleniowy jest przekazywany do modelu uczenia maszynowego i nadzorowany, co pozwala na wyszukiwanie wzorców i tworzenie prognoz. Prognozy te są następnie porównywane z zestawem testowym w celu sprawdzenia dokładności modelu. Z czasem, dzięki odpowiedniemu treningowi, model staje się coraz lepszy w przewidywaniu i może działać samodzielnie przy minimalnej interwencji człowieka.
Jak działa deep learning?
Deep learning to podzbiór uczenia maszynowego, który wymaga bardziej zaawansowanego podejścia do modelowania algorytmów. Jak wspomniano wyżej, uczenie maszynowe działa poprzez pobieranie informacji z dużych ilości danych wejściowych i rozpoznawanie wzorców bez wyraźnego zaprogramowania. Niemniej jednak, komputery te nadal myślą i działają jak maszyny (tj. w sposób bardziej liniowy), a ich zdolność do uczenia się i wykonywania bardziej złożonych zadań wciąż daleka jest od tego, do czego zdolny jest ludzki mózg.
Z kolei modele deep learning wymagają bardziej zaawansowanego podejścia algorytmicznego do uczenia maszynowego i są specyficznie tworzone na podobieństwo mózgu człowieka. Złożone i wielowarstwowe sieci neuronowe (czasem obejmujące tysiące warstw) są budowane w taki sposób, aby dane mogły być przekazywane między węzłami w wysoce połączony sposób, tak jak działają neurony w mózgu człowieka. Sieci neuronowe są również nazywane sztucznymi sieciami neuronowymi (ANN) lub symulowanymi sieciami neuronowymi (SNN). Podejście to wymaga bardzo dużych ilości poprawnie skonfigurowanych danych, ale może zacząć przynosić natychmiastowe rezultaty. Interwencja człowieka po uruchomieniu infrastruktury danych jest stosunkowo niewielka.
Machine learning a deep learning
Istnieje kilka istotnych różnic między uczeniem maszynowym a programem deep learning. Po pierwsze, uczenie maszynowe wymaga większego nakładu pracy człowieka, aby dać pożądane wyniki, podczas gdy w przypadku deep learning potrzeba więcej czasu na ustawienie procesu, ale można spodziewać się dobrych rezultatów.
Program machine learning wykorzystuje algorytmy, które są mniej złożone niż te używane w programie deep learning. Mogą działać w tradycyjnych konfiguracjach komputerowych i trenować sieć do wykrywania niektórych danych. Z kolei systemy deep learning wymagają inwestycji w bardziej złożone konfiguracje, które obejmują procesory graficzne (GPU), charakteryzujące się większą pamięcią przepustowości oraz możliwością efektywnego wykonywania wielu operacji jednocześnie.
Machine learning wymaga bardziej ustrukturyzowanych danych i często wykorzystuje proste algorytmy, takie jak regresja liniowa, technika analizy danych, która przewiduje wartość nieznanych danych za pomocą innej powiązanej i znanej wartości danych. Z kolei deep learning wykorzystuje sieci neuronowe i może przetwarzać duże ilości nieustrukturyzowanych danych.
W modelach uczenia maszynowego każda warstwa sieci neuronowej przyczynia się do hierarchicznej reprezentacji danych, umożliwiając systemowi podejmowanie świadomych prognoz lub decyzji bez jednoznacznego programu dla każdego scenariusza. Machine learning istnieje od dziesięcioleci i jest jedną z aplikacji powszechnie używanych przez banki i przychodnie zdrowia. Deep learning wykorzystuje sieci neuronowe do modelowania i zrozumienia złożonych wzorców, umożliwiając systemom sieciowym podejmowanie skomplikowanych decyzji na podstawie obszernej analizy danych. Technologia ta umożliwia wykonywanie złożonych i autonomicznych zadań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, i stosują ją roboty, które uczą się wykonywania zaawansowanych zabiegów chirurgicznych.
Rzeczywiste przykłady zastosowania machine learning
Istnieje wiele powszechnie stosowanych zastosowań machine learning w naszym codziennym życiu.
Rozpoznawanie obrazu
Rozpoznawanie obrazu wymaga wiedzy, jak wykorzystać program komputerowy do wyodrębniania informacji, których można użyć do odtworzenia obrazu. Może to pomóc w identyfikacji osoby na podstawie fotografii, co jest częstą cechą kradzieży tożsamości.
Rozpoznawanie mowy
Niesamowitym przykładem nowoczesnej nauki jest trenowanie uczenia maszynowego poprzez rozpoznawanie mowy. Usprawnienie interakcji użytkownika z technologią rozpoznawania mowy może umożliwić niewymagającą użycia rąk kontrolę urządzeń, transkrypcję słów mówionych na tekst w dokumentach i ułatwianie wydawania poleceń głosowych wirtualnym asystentom.
Wykrywanie oszustw
Kolejną aplikacją machine learning jest wykrywanie oszustw. Przestępcy popełniający np. oszustwa na kartach kredytowych stale zmieniają swoją taktykę, przez co tradycyjne metody wykrywania stają się z czasem przestarzałe. Machine learning może pomóc w przezwyciężeniu tego problemu. Za każdym razem, gdy klient kończy transakcję kartą kredytową, program machine learning dokładnie analizuje jego profil i poprzednie transakcje w sieci, aby wyszukać nietypowe wzorce w celu wykrycia oszustwa. Korzystając z przetwarzania strumieniowego i dostępu do danych w czasie rzeczywistym, firmy wydające karty kredytowe mogą wykrywać oszustwa i im zapobiegać, w miarę jak maszyny dowiadują się więcej o zwyczajach klientów. Korzystanie z przetwarzania strumieniowego obejmuje na przykład analizę danych przepływających przez warstwy systemowe, a dostęp do nich w czasie rzeczywistym umożliwia proaktywną identyfikację oszukańczych działań, co pozwala na natychmiastową reakcję oraz oszczędność miliardów dolarów, czasu i wysiłku konsumentów, a także firm wydających karty kredytowe.
Przewidywanie ruchu
Machine learning jest również wykorzystywane do przewidywania ruchu drogowego. W dzisiejszych czasach korzystanie z GPS w życiu codziennym stało się rutyną. Używamy GPS w samochodach, na przykład w celu znalezienia restauracji, uzyskania pomocy w poruszaniu się po nowym mieście lub dotarciu na czas w określone miejsce mimo dużego ruchu. Narzędzia nawigacyjne, takie jak Google Maps, pokazują czas potrzebny na podróż, pozwalają obliczyć szacowany czas przybycia i stworzyć najbardziej efektywne trasy na podstawie danych o warunkach drogowych i przewidywanym ruchu. Mogą również pokazać obraz Twojego miejsca docelowego, pomagając Ci je rozpoznać. Co więcej, firmy logistyczne i spedycyjne opierają się w dużej mierze na przewidywaniu ruchu, dzięki czemu oszczędzają czas i pieniądze. Do przewidywania ruchu trenowanych jest kilka rodzajów algorytmów machine learning, w tym regresja i analiza szeregów czasowych. Jeśli uwzględnić ilość czasu, jaką spędzamy samochodach podróżując z jednego miejsca w drugie, oszczędność czasu uzyskana dzięki wykorzystaniu nauki do przewidywania ruchu ma ogromną wartość.
Rzeczywiste przykłady zastosowania deep learning
Deep learning również nas otacza i staje się jedną z kluczowych cech współczesnego życia.
Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to obszar badań, który koncentruje się na interakcji między językiem człowieka a komputerami. Ludzie od urodzenia nieprzerwanie uczą się języków, a także poddani są ekspozycji na różnego rodzaju sytuacje społecznych, które pozwalają im wypracować odpowiednie reakcje i osobiste formy ekspresji. Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą deep learning ma na celu osiągnięcie tych samych wyników poprzez trenowanie maszyn do zrozumienia niuansów językowych w celu sformułowania odpowiednich komunikatów. Jedną z kluczowych aplikacji deep learning w NLP jest tłumaczenie maszynowe.
Modele deep learning są trenowane na dużych zbiorach danych języka ludzkiego, aby tłumaczyć tekst z jednego języka na inny. Technologia ta ma wiele zastosowań, zwłaszcza w przypadku organizacji międzynarodowych, i obejmuje tłumaczenie komunikatów marketingowych i stron internetowych oraz komunikacji wewnętrznej. Tłumacze nie muszą już łączyć się w sieć, aby znaleźć właściwe odpowiedniki słów. Maszyny zostały przeszkolone w zakresie używania szerokiego słownictwa, a wynikowe programy komputerowe mogą ogromnie zwiększyć wydajność pracy.
Ważną cechą deep learning w NLP jest analiza sentymentu. Ta wysoko rozwinięta dziedzina nauki polega na wykorzystaniu algorytmów do analizy warstw tekstu w celu ilościowego określenia postaw, opinii i emocji ze strony konsumentów. Modele deep learning umożliwiają precyzyjne klasyfikowanie warstwy tekstu jako pozytywnej, neutralnej lub negatywnej. Dzięki temu firmy mogą uzyskać cenny wgląd w emocje klientów dotyczące ich produktów i/lub usług. To z kolei może pomóc im w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, a tym samym poprawić zadowolenie klientów i relacje z nimi. Deep learning, mimo że wciąż jeszcze staje przed wyzwaniami w porównaniu z umiejętnościami człowieka, otworzyło cały nowy świat możliwości opartych na przetwarzaniu języka naturalnego, umożliwiając nam zrozumienie języka ludzkiego i interakcję z nim w sposób zupełnie innowacyjny.
Medycyna
Deep learning ma również duże znaczenie w medycynie. Chirurdzy na przykład wykorzystują aplikacje DL do identyfikacji diagnoz klinicznych, wspierania procesu podejmowania decyzji, ulepszania szkoleń, interpretacji obrazów medycznych i zarządzania planowaniem przedoperacyjnym i procedurami okołooperacyjnymi, co umożliwia im poprawę bezpieczeństwa pacjentów i wyników ich pracy. Możliwe usprawnienia w opiece nad pacjentem napawają optymizmem, ale wyjaśnienie, w jaki sposób algorytm deep learning dochodzi do konkretnego wniosku bywa trudne, a to czasami wywołuje pewien sceptycyzm ze strony pacjentów. W dziedzinie edukacji wśród ciągłych relacji o udanych działaniach często skutecznie poruszane są kwestie wydajności maszyn w stosunku do działań człowieka.
Jeżeli chodzi o zastosowanie deep learning w chirurgii, lekarze zazwyczaj poświęcają całe dekady na doskonalenie i szlifowanie umiejętności, uczestnicząc w setkach nadzorowanych procedur, aby udoskonalić różne metody i nauczyć się najlepszych technik.
Częstą przeszkodą są tu niestety ludzkie ograniczenia, w tym pamięć, czas potrzebny na wprowadzenie danych oraz fakt, że każdego dnia dysponujemy ograniczoną liczbą godzin. Z kolei program deep learning może w ciągu kilku sekund przetwarzać całe oceany informacji sieciowych. Następnie za pomocą tych informacji można zaprogramować robotykę chirurgiczną pracującą z nadludzką precyzją. Nieograniczone pod względem czasu czy pamięci systemy deep learning mogą przeszukiwać ogromną warstwę danych i przetwarzać nagrania oraz obrazy tysięcy operacji w ciągu kilku sekund. Mogą również zapamiętać zarówno pierwszą, jak i ostatnią obserwowaną procedurę i wykorzystać te informacje w doprecyzowaniu swoich metod. Ponadto wykorzystanie algorytmów deep learning do usprawniania opieki nad pacjentami i automatyzacji procedur chirurgicznych zwiększa efektywność, dzięki czemu łatwiej jest zapewnić dostęp do opieki zdrowotnej i ratujących życie procedur chirurgicznych większej liczbie ludzi.
Przyszłość machine learning
Machine learning to podzbiór sztucznej inteligencji, który istnieje od lat pięćdziesiątych XX w. i jest powszechnie obecny w naszym codziennym życiu. Należy sądzić, że machine learning będzie w dalszym ciągu generować możliwości nowych zastosowań w przemyśle i życiu zwykłych ludzi, przyczyniając się do poprawy jakości życia dzięki oszczędności czasu i pieniędzy, ulepszając dostęp do opieki zdrowotnej i jej rezultaty. A to tylko kilka przykładów. Kto może przewidzieć, co przyniesie przyszłość? To, co niegdyś wydawało się domeną science fiction, z obrazami robotów, które uczą się, jak wykonywać codzienne zadania, stało się rzeczywistością. Choć istnieją obawy dotyczące zastępowania ludzi maszynami, prawda jest taka, że wiedza człowieka będzie zawsze potrzebna. Sztuczna inteligencja odgrywa rolę uzupełniającą, a nie zastępczą. Możliwości, jakie daje nam uczenie maszynowe, są nieskończone, ale jedno jest pewne: rewolucja nadeszła na dobre!
Wdrożenie AI
Jeśli Twój projekt AI dobiega końca i wdrażasz modele lub aplikacje machine learning w środowisku produkcyjnym, zdajesz sobie sprawę, że ten etap automatyzacji wymaga ogromnych zasobów i może stanowić duże wyzwanie.
AI Training
Uruchom zadania AI Training w chmurze i nie martw się o prawidłowe działanie infrastruktury. AI Training pozwala ekspertom zajmującym się danymi skupić się na ich podstawowej działalności i nie przejmować się orkiestracją zasobów obliczeniowych.
Data Analytics
Poza rozwiązaniami dotyczącymi przechowywania i machine learning, OVHcloud oferuje portfel usług analityki danych, pozwalających na ich łatwą analizę. Opracowaliśmy rozwiązania, które pomagają w kontroli kosztów i sprawnym rozpoczęciu procesów, od gromadzenia po używanie.
Cloud Storage od OVHcloud
Czasami istnieją ograniczenia, które zależą od typu danych, które powinieneś przechowywać, i od tego, do czego są wykorzystywane. Dlatego niezbędne jest odpowiednie rozwiązanie.