Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Например, вы даете алгоритму глубокого изучения тысячи изображений и метки, которые соответствуют содержанию каждого изображения.

Алгоритм будет запускать эти примеры через свою многоуровневую нейронную сеть и будет подгонять веса переменных в каждом слое нейронной сети, чтобы иметь возможность обнаруживать общие шаблоны, которые определяют изображения с похожими метками.

Глубокое обучение устраняет одну из основных проблем, с которой сталкивались алгоритмы обучения предыдущего поколения.

В то время как эффективность и производительность алгоритмов машинного обучения предыдущего поколения не улучшалась по мере роста наборов данных, алгоритмы глубокого обучения продолжают улучшаться по мере поступления большего количества данных.

Глубокое обучение оказалось очень эффективным при выполнении различных задач, включая распознавание и транскрипцию голоса, распознавание лиц, медицинскую визуализацию и языковой перевод.

Глубокое обучение также является одним из основных компонентов беспилотных автомобилей.

Искусственная нейронная сеть представляет собой совокупность мелких единиц, называемых нейронами, которые представляют собой вычислительные единицы, смоделированные по способу обработки информации человеческим мозгом.

Искусственные нейронные сети заимствуют некоторые идеи из биологической нейронной сети мозга, чтобы приблизить некоторые результаты его обработки.

Эти единицы или нейроны принимают поступающие данные, также как и биологические нейронные сети, и со временем учатся принимать решения.

Нейронные сети учатся через процесс, называемый обратным распространением.

Например, при преобразовании речи в текст, в нейронных сетях вместо кодирования правил вы предоставляете образцы голоса и соответствующий им текст.

И нейронная сеть находит общие шаблоны произношения слов, а затем учится сопоставлять новые голосовые записи с соответствующими им текстами.

YouTube использует это для автоматического создания субтитров.

Обратное распространение использует набор обучающих данных, которые сопоставляют известные входы с желаемыми выходами.

Сначала входы подключаются к сети и определяются выходы.

Затем функция ошибки определяет, насколько далеко данный выход находится от желаемого выхода.

И наконец, делаются изменения, чтобы уменьшить ошибки.

Набор нейронов называется слоем, и слой принимает входные данные и обеспечивает выходные данные.