Машинное обучение и Искусственный Интеллект. Тимур МашнинЧитать онлайн книгу.
таких как фотографии, видео и аудиофайлы.
Алгоритмы глубокого обучения напрямую не отображают входные данные в выходные.
Вместо этого они полагаются на несколько слоев обработки.
Каждый такой слой передает свой вывод следующему слою, который обрабатывает его и передает его следующему.
Именно поэтому такая система из многочисленных слоев называется глубоким обучением.
При создании алгоритмов глубокого обучения разработчики и инженеры настраивают количество слоев и тип функций, которые соединяют выходы каждого слоя со входами следующего.
Затем они обучают модель, предоставляя множество размеченных примеров.
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