Глибоке навчання

Що таке глибоке навчання?

Поглиблене навчання – це функція штучного інтелекту (ШІ), яка імітує роботу людського мозку при обробці даних та створенні шаблонів для використання при прийнятті рішень. Глибоке навчання – це підмножина машинного навчання у штучному інтелекті, яка має мережі, здатні вчитися без нагляду за даними, які неструктуровані чи не марковані. Також відомий як глибоке нейронне навчання або глибока нейронна мережа.

Ключові винос

  • Поглиблене навчання – це функція ШІ, що імітує роботу людського мозку при обробці даних для використання при виявленні об’єктів, розпізнаванні мови, перекладі мов та прийнятті рішень.
  • Глибоке навчання ШІ може вчитися без людського нагляду, спираючись на дані, які є як неструктурованими, так і немаркованими.
  • Поглиблене навчання, форма машинного навчання, серед інших функцій може бути використано для виявлення шахрайства або відмивання грошей.

Як працює глибоке навчання

Поглиблене навчання розвивалось паралельно з цифровою епохою, що спричинило вибух даних у всіх формах та з усіх регіонів світу. Ці дані, відомі просто як великі дані, беруться з таких джерел, як соціальні медіа, пошукові системи в Інтернеті, платформи електронної комерції та Інтернет-кінотеатри. Цей величезний обсяг даних є легкодоступним і ним можна обмінюватися за допомогою фінтех програм, таких як хмарні обчислення.

Однак дані, які зазвичай неструктуровані, настільки великі, що людям можуть знадобитися десятиліття, щоб зрозуміти їх і отримати відповідну інформацію. Компанії усвідомлюють неймовірний потенціал, який може виникнути в результаті розкриття цього багатства інформації, і все частіше пристосовуються до систем ШІ для автоматизованої підтримки.

Короткий огляд

Глибоке навчання розкриває величезні обсяги неструктурованих даних, на які люди зазвичай потребують десятки років, щоб зрозуміти та обробити.

Глибоке навчання проти машинного навчання

Одним з найпоширеніших методів ШІ, що використовуються для обробки великих даних, є машинне навчання, самоадаптивний алгоритм, який дедалі покращує аналіз та закономірності з досвідом або з нещодавно доданими даними.

Якщо компанія, що займається цифровими платежами, хоче виявити випадки або потенційні шахрайства в своїй системі, вона може застосувати для цього інструменти машинного навчання. Обчислювальний алгоритм, вбудований в комп’ютерну модель, буде обробляти всі транзакції, що відбуваються на цифровій платформі, знаходити закономірності в наборі даних і вказувати на будь-яку аномалію, виявлену шаблоном.

Глибоке навчання, підмножина машинного навчання, використовує ієрархічний рівень штучних нейронних мереж для здійснення процесу машинного навчання. Штучні нейронні мережі побудовані подібно до людського мозку, а нейронні вузли з’єднані між собою як павутина. У той час як традиційні програми будують аналіз з даними лінійно, ієрархічна функція систем глибокого навчання дозволяє машинам обробляти дані за допомогою нелінійного підходу.

Короткий огляд

Виробник електроніки Panasonic співпрацює з університетами та дослідницькими центрами над розробкою технологій глибокого навчання, пов’язаних з комп’ютерним зором.

Особливі міркування

Традиційний підхід до виявлення шахрайства або відмивання грошей може покладатися на кількість транзакцій, що утворюються, тоді як глибоке вивчення нелінійних методів включатиме час, географічне розташування, IP-адресу, тип продавця та будь-яку іншу функцію, яка, ймовірно, вказує на шахрайство діяльність. Перший рівень нейронної мережі обробляє вихідні дані, такі як сума транзакції, і передає їх наступному шару як вихід. Другий рівень обробляє інформацію попереднього рівня, включаючи додаткову інформацію, таку як IP-адреса користувача, та передає її результат.

Наступний шар бере інформацію про другий шар і включає необроблені дані, такі як географічне розташування, і робить шаблон машини ще кращим. Це продовжується на всіх рівнях нейронної мережі.

Приклад глибокого навчання

Використовуючи вищезазначену систему виявлення шахрайства під час машинного навчання, можна створити приклад глибокого навчання. Якщо система машинного навчання створила модель із параметрами, побудованими навколо кількості доларів, які користувач відправляє або отримує, метод глибокого навчання може почати спиратися на результати, запропоновані машинним навчанням.

Кожен шар своєї нейронної мережі базується на своєму попередньому рівні з доданими даними, такими як роздрібний продавець, відправник, користувач, подія в соціальних мережах, кредитна оцінка, IP-адреса та безліч інших функцій, для з’єднання яких може знадобитися роки, якщо людина обробляє буття. Алгоритми глибокого навчання навчені не просто створювати шаблони з усіх транзакцій, але й знати, коли шаблон сигналізує про необхідність шахрайського розслідування. Останній рівень передає сигнал аналітику, який може заморозити обліковий запис користувача до завершення всіх розслідувань, що очікують на розгляд.

Поглиблене навчання використовується у всіх галузях для ряду різних завдань. Комерційні додатки, які використовують розпізнавання зображень, платформи з відкритим кодом із додатками, що рекомендують споживачів, та інструменти медичних досліджень, які досліджують можливість повторного використання ліків від нових захворювань, – ось кілька прикладів глибокого навчання.

Питання що часто задаються

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання, також відоме як глибокі нейронні мережі або нейронне навчання, є формою штучного інтелекту (ШІ), який прагне повторити роботу людського мозку. Це форма машинного навчання з функціями, які функціонують у процесі нелінійного прийняття рішень. Поглиблене навчання відбувається, коли рішення про неструктуровані дані приймаються без нагляду. Розпізнавання об’єктів, розпізнавання мови та переклад мови – це деякі із завдань, що виконуються в процесі глибокого навчання.

Як працює глибоке навчання?

Як підмножина машинного навчання, глибоке навчання використовує ієрархічні нейронні мережі для аналізу даних. Коди нейронів пов’язані між собою в цих ієрархічних нейронних мережах, подібних до людського мозку. На відміну від інших традиційних лінійних програм у машинах, ієрархічна структура глибокого навчання дозволяє йому застосовувати нелінійний підхід, обробляючи дані в ряді шарів, кожен з яких буде інтегрувати наступні рівні додаткової інформації.

Що є прикладом глибокого навчання?

Коли глибоке навчання використовується для виявлення шахрайства, воно використовуватиме кілька сигналів, таких як IP-адреса, кредитна оцінка, роздрібний продавець або відправник, щоб назвати декілька. У першому шарі своєї штучної нейронної мережі він проаналізує надіслану суму. На другому рівні він буде базуватися на цій інформації та включатиме IP-адресу, наприклад. На третьому рівні кредитна оцінка буде додана до наявної інформації, і так далі, доки не буде прийнято остаточне рішення.