Введение в Deep Learning

Глубокое обучение (Deep Learning) - это тип машинного обучения, который использует нейронные сети для обучения на основе данных. И в последнее время глубокое обучение приобретает все большую популярность благодаря своей способности изучать сложные закономерности в больших наборах данных. Благодаря глубокому обучению задачи, на выполнение которой у человека ушло бы много времени, могут выполняться на считанные секунды, что приводит к повышению производительности при выполнении различных задач. Что, в свою очередь, позволяет использовать Deep Learning для автоматизации задач, которые в настоящее время выполняются человеком, а также для повышения эффективности и производительности производственных процессов. Благодая этому интерес к глубокому обучению растет в самых разных областях. Перечислю некоторые сферы, где может использоваться глубокое обучение:

• Компьютерное зрение: обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание лиц...

• Обработка естественного языка: перевод, анализ настроений, распознавание речи и генерация текста.

• Рекомендательные системы: создание рекомендательных систем, которые предлагают товары, услуги и т. д.

• Обнаружение аномалий: глубокое обучение может обнаруживать аномалии и случаи мошенничества в финансовых транзакциях, использовании кредитных карт или страховых требованиях.

• Автономное вождение

• Робототехника

• Здравоохранение: анализ медицинских изображений, диагностика заболевания и т.д.

Одним из наиболее перспективных направлений использования глубокого обучения в промышленности является генеративный ИИ. Генеративный ИИ - это тип ИИ, способный создавать новые данные, аналогичные тем, на которых он был обучен.

Применение глубокого обучения имеет ряд преимуществ:

• Получение характеристик: алгоритмы глубокого обучения могут автоматически изучать соответствующие признаки набора данных, устраняя необходимость ручного извлечения признаков.

• Масштабируемость: модели глубокого обучения могут обрабатывать большие объемы данных, что делает их подходящими для приложений с большими данными.

• Адаптивность: модели глубокого обучения могут адаптироваться к новым данным и ситуациям, что делает их подходящими для различных приложений.

• Точность: модели глубокого обучения достигли передовых результатов в различных задачах, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка (NLP) и распознавание речи, часто превосходя человеческий уровень производительности.

• Автоматизация: модели глубокого обучения могут автоматизировать многие задачи, снижая необходимость человеческого вмешательства и повышая эффективность и производительность.

Все это привело к тому, что глубокое обучение становится все более популярным для решения сложных задач в различных областях.

История развития Deep Learning

Глубокое обучение прошло через ряд этапов и ключевых событий в своем развитии:

• Разработка искусственных нейронных сетей (ANN): Концепция искусственных нейронных сетей (ИНС) была впервые представлена ​​в 1950-х годах. Однако значительный прогресс в разработке эффективных алгоритмов обучения ИНС был достигнут только после 1980 года.

• Алгоритм обратного распространения (Backpropagation): В 1986 году был разработан и задуман алгоритм обратного распространения для эффективного обучения глубоких нейронных сетей с большим количеством слоев.

• Convolutional neural network (CNN): В 1990-х годах CNN были разработаны для эффективного и точного распознавания объектов на изображениях.

• Restricted Boltzmann Machines (RBM или Ограниченные машины Больцмана ): В 2006 году были представлены RBM, которые позволили глубоким нейронным сетям изучать представления данных без явных меток, используя обучение без учителя.

• Deep belief network (DBN): DBN были представлены в 2006 году. В сочетании с RBM это контролируемое обучение достигло передовых результатов в различных задачах, таких как распознавание изображений и речи.

• Развитие Deep learning : В начале 2010-х годов глубокое обучение пережило прорыв в производительности, обусловленный доступностью больших наборов данных, мощных графических процессоров и усовершенствованных алгоритмов. Это привело к значительным улучшениям в различных приложениях, таких как распознавание речи, обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение.

• Достижения в архитектуре: После 2010 года были разработаны различные архитектуры для повышения производительности глубокого обучения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформеры и GAN(generative adversarial network).

В целом, развитие глубокого обучения было обусловлено достижениями в области аппаратного и программного обеспечения, алгоритмов, доступностью больших наборов данных и развитием интернета.

Компоненты Deep Learning

• Нейронные сети: нейронная сеть состоит из связанных нейронов, организованных в слои. Каждый нейрон получает некоторые входные данные, применяет к ним набор весов (weights) и смещений (bias) и передает результат через функцию активации (activation function) для формирования выходных данных. Нейронные сети могут иметь много слоев и способны изучать сложные закономерности в данных.

• Обучающие данные: для обучения моделям требуются большие объемы помеченных обучающих данных. Данные для обучения используются для корректировки весов и смещений нейронной сети, чтобы делать точные прогнозы на основе новых данных.

• Функция потерь (Loss function): измеряет, насколько хорошо нейронная сеть работает с обучающими данными. Она сравнивает прогнозируемый результат сети с истинным выходом и вычисляет числовое значение, представляющее ошибку или потерю. Цель обучения сети - минимизировать функцию потерь путем корректировки весов и смещений сети.

• Оптимизатор (Optimizer): алгоритм, используемый для корректировки весов и смещений нейронной сети во время обучения, чтобы минимизировать функцию потерь. К популярным оптимизаторам относят стохастический градиентный спуск (SGD), Adam и адаптивный градиент (AdaGrad).

• Данные для проверки: отдельный набор данных предназначен для проверки. С его помощью отслеживается производительность сети во время обучения и выбирается лучшая модель. Данные для проверки не используются для корректировки весов и смещений нейронной сети, а лишь применятся для оценки того, насколько хорошо нейронная сеть обрабатывает новые данные.

• Тестовые данные: после обучения сети используется отдельный набор тестовых данных для оценки ее производительности на новых данных. Тестовые данные не используются во время обучения или проверки, а используются для измерения того, насколько хорошо сеть будет работать в реальных условиях.

Процесс Deep Learning

1. Определение задачи и проблемы, которые надо решить. Например, распознавание объектов на изображениях, перевод языков или прогнозирование каких-то действий. Четко сформулированная постановка задачи определяет выбор данных, архитектуры модели и показателей оценки, определяя четкое направление проекта.

2. Сбор данных. Данные - это основа глубокого обучения. Фаза сбора включает в себя сбор большого и разнообразного набора данных, которые относятся к решаемой задаче. Качество, разнообразие и актуальность собранных данных существенно влияют на способность модели обучаться и обобщать.

3. Предобработка данных. Необработанные данные часто содержат шум, нерелевантную информацию и несоответствия, которые могут затруднить обучение. На этой стадии необработанные данные преобразуются в более чистый, стандартизированный формат, который больше подходит для обучения. Этот этап может включать нормализацию (масштабирование входных значений), обработку пропущенных значений, кодирование категориальных данных и расширение набора данных для увеличения его разнообразия и размера. Например, для обработки изображений предобработка может включать изменение размера изображений, настройку яркости или обрезку для фокусировки на соответствующих областях.

4. Выбор модели. Выбор подходящей архитектуры модели имеет решающее значение. Выбор зависит от характера проблемы. Так, CNN подходит для задачам, связанных с изображениями, RNN подходят для последовательных данных, таких как временные ряды или текст, а трансформеры подходят для понимания языка. Архитектура модели определяет схему слоев и связей, которые будут обучаться на основе данных.

5. Конфигурация модели. После выбора архитектуры ее необходимо настроить с использованием определенных параметров. Это включает в себя определение количества и типа слоев, функций активации, оторые вводят нелинейности, и инициализацию весов. Кроме того, выбор функции потерь, которая количественно определяет разницу между предсказаниями модели и фактическими данными, и алгоритма оптимизации, который обновляет веса модели, являются важными конфигурациями, влияющими на эффективность и результат обучения.

6. Обучение. Это основной этап, на котором модель обучается на данных. Используя обучающий набор, модель итеративно делает прогнозы, сравнивает их с фактическими результатами и корректирует свои веса, чтобы минимизировать функцию потерь. Этот процесс прямого распространения (прогнозирования), расчета потерь и обратного распространения (обновления весов) может продолжаться, пока модель адекватно не изучит шаблоны данных. ПРичем обучение может занять значительное время и потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно при наличии большого набора данных.

7. Оценка. Оценка модели необходима для понимания ее эффективности. С помощью тестов, которые представляют реальные данные, прогнозы модели сравниваются с реальными значениями. Эта оценка помогает выявить переобучение, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на реальных данных, что указывает на то, что она не усвоила обобщаемые закономерности.

8. Настройка гиперпараметров (Hyperparameter tuning). Гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер пакета и количество эпох, играют важную роль в обучении и производительности модели. Настройка этих параметров включает в себя экспериментирование с различными значениями для поиска комбинации, которая обеспечивает наилучшую производительность.

9. Точная настройка модели (Model fine-tuning). Включает в себя окончательные корректировки для улучшения производительности модели. Этот шаг также может включать дополнительные раунды обучения или корректировку компонентов модели, чтобы лучше уловить нюансы задачи.

10. Развертывание. После того, как у вас есть хорошо обученная и оптимизированная модель, пора развернуть ее, чтобы сделать доступной для пользователей. Это предполагает интеграцию модели в существующие системы или приложения, где она может получать новые входные данные и предоставлять прогнозы или информацию. Модель может быть развернута, например, в рамках веб-приложения или быть доступной через специальный API. Либо к ней можно обеспечить доступ через мобильное или десктопное приложение. При развертывании также необходимо учитывать масштабируемость, задержку и надежность, чтобы гарантировать хорошую работу модели в реальных условиях.

11. Мониторинг и обслуживание. Постоянный мониторинг после развертывания имеет решающее значение для обеспечения эффективности модели в течение длительного времени. Реальные данные могут измениться, что может привести к снижению производительности модели. Регулярная оценка свежих данных, обновление набора данных и переобучение модели - все это необходимые шаги для поддержания ее актуальности и точности.

Нейрон

Нейрон является базовым компонент нейронной сети. Он получает некоторые входные данные, обрабатывает их, используя набор весов и смещений, и выдает некоторый выходной результат.

Схематически работу нейрона можно представить так:

Основные компоненты нейрона:

• Входы: нейрон получает некоторые входные данные (x₁-x_n), которые могут быть необработанными данными или выходами/результатами других нейронов сети.

• Веса: каждому входу присваивается некоторый вес (w₁-w_n), который определяет его влияние на выход нейрона. Веса изучаются в процессе обучения и корректируются для оптимизации производительности сети

• Смещение (bias): некоторая константу (b), которая добавляется к взвешенной сумме входов. Смещение позволяет нейрону сдвигать свою функцию активации влево или вправо, что может помочь в моделировании сложных данных.

  В процессе обучения веса и смещения нейрона корректируются для оптимизации производительности сети. Обычно это делается с помощью алгоритма оптимизации, такого как SGD, который итеративно обновляет веса и смещения для минимизации разницы между прогнозируемым и реальным выходными данными.

• Функция активации: после объединения входов, весов и смещений нейрон применяет к результату функцию активации. Функция активации определяет, сработает ли нейрон на основе полученных входов.

  Есть различные функции, которые применяются в качестве активации, например, сигмоида, гиперболический тангенс (tanh) и функция ReLU. Выбор функции активации может существенно повлиять на производительность сети, и разные функции могут лучше подходить для разных типов данных.

  • Сигмоида (sigmoid): принимает входные данные и сжимает их до значения в диапазоне от 0 до 1, которое можно интерпретировать как вероятность

    

  • tanh (гиперболический тангенс): похожа на сигмоиду, но отображает входные данные в диапазон от -1 до 1

    

  • ReLU: принимает входные данные и возвращает либо входное значение, либо 0, в зависимости от того, какое из них больше

    

  • Leaky ReLU: модифицированная версия функции ReLU, добавляя небольшой наклон для отрицательных входных значений, позволяя нейрону продолжать обучение даже при нулевом градиенте.

    

  • Softmax: обычно используется в выходном слое нейронной сети для задач многоклассовой классификации, принимает входные данные и преобразует их в вероятностное распределение по возможным классам.

    

• Выход: результат работы нейрона определяется функцией активации. Этот результат может быть передан другим нейронам сети в качестве входа, либо может использоваться в качестве конечного финального выхода нейронной сети.