Neurala nätverk och djupinlärning är hörnstenarna i modern AI-teknik och används inom många områden. I det här avsnittet förklaras hur dessa två tekniker skiljer sig åt och hur de hänger ihop.
Vad är djupinlärning?
Grundläggande begrepp inom djupinlärning
Deep learning är en typ av maskininlärning, en teknik som automatiskt extraherar funktioner från komplexa data och lär sig genom att bygga neurala nätverk i flera lager som efterliknar de neurala kretsarna i den mänskliga hjärnan. Medan konventionell maskininlärning kräver att människor utformar funktioner, möjliggör djupinlärning mer avancerad inlärning genom att automatiskt extrahera funktioner från data.
Hur djupinlärning fungerar
Deep learning fungerar genom att automatiskt extrahera funktioner från komplexa data och lära sig genom att bygga neurala nätverk i flera lager som efterliknar de neurala kretsarna i den mänskliga hjärnan. Ett neuralt nätverk består av ett inputlager, ett dolt lager och ett outputlager, där varje lager består av flera noder. Noderna är förbundna med parametrar som kallas vikter och bias, och genom att justera dessa parametrar lär man sig omvandlingen från indata till utdata. Vid djupinlärning kan detta neurala nätverk ha flera lager för att extrahera mer komplexa funktioner.
Fallstudier av tillämpningar av djupinlärning
Deep learning används inom en rad olika områden, bland annat bildigenkänning, bearbetning av naturligt språk, taligenkänning och maskinöversättning. Till exempel inom bildigenkänning gör djupinlärning det möjligt att klassificera bilder på ett korrekt sätt genom att fånga upp små detaljer som inte kan urskiljas av det mänskliga ögat. Inom naturlig språkbehandling har djupinlärning gjort det möjligt att förstå innebörden av meningar och generera människoliknande naturliga meningar. Inom taligenkänning har djupinlärning gjort det möjligt att förbättra noggrannheten i taligenkänningen även i bullriga miljöer.
Grundläggande information om neurala nätverk
Neurala nätverkskomponenter
Neurala nätverk är modeller som efterliknar de neurala kretsarna i den mänskliga hjärnan och har en nätverksstruktur med flera noder (neuroner) som är kopplade till varandra. De viktigaste komponenterna är.
- ingångsskikt: Detta skikt tar emot data från utsidan. Inmatningen omfattar pixelvärden för bilddata och ordvektorer för textdata.
- dolt lager:Lagret mellan inmatnings- och utmatningslagren, som ansvarar för att extrahera funktioner från data. Det finns ofta flera dolda lager, och mer komplexa funktioner kan extraheras genom skiktning.
- utgångsskikt: Det sista lagret i nätverket, som matar ut träningsresultaten. Det matar ut sannolikheten för varje klass vid klassificeringsproblem och förutsägelserna vid regressionsproblem.
- nod:Även kallad neuron, är den grundläggande enheten i ett nätverk. Noderna tar emot en insignal och genererar en utsignal med hjälp av en aktiveringsfunktion.
- vikt: en parameter som uttrycker styrkan i anslutningen mellan varje nod. Beroende på viktens värde varierar styrkan i signalöverföringen mellan noderna.
- förspänning: en parameter som påverkar aktiveringen av noden. Biasen är ansvarig för att justera nodens utdatavärden.
Typer av neurala nätverk
Det finns olika typer av neurala nätverk, alla med olika egenskaper och användningsområden. Typiska typer av neurala nätverk är följande.
- Perceptron i flera lager (MLP): Ett av de mest grundläggande neurala nätverken, som består av ett ingångsskikt, ett dolt skikt och ett utgångsskikt.
- Konvolutionellt neuralt nätverk (CNN): Ett neuralt nätverk som är specialiserat på bildigenkänning och som extraherar bildfunktioner genom en process som kallas konvolutionsoperationer.
- Återkommande neurala nätverk (RNN): Neurala nätverk är lämpliga för bearbetning av tidsseriedata och kan komma ihåg och bearbeta tidigare information.
- Rekursiva neurala nätverk (RNN): Neurala nätverk är lämpliga för bearbetning av tidsseriedata och kan komma ihåg och bearbeta tidigare information.
- Lång- och korttidsminne (LSTM):En typ av RNN som kan lära sig långsiktiga beroenden.
- Generativt adversärt nätverk (GAN):Tekniken genererar mer realistiska data genom att ställa två neurala nätverk mot varandra.
Praktiska aspekter av neurala nätverk
Neurala nätverk har uppnått praktiska resultat inom en rad olika områden.
- Bildigenkänning: ansiktsigenkänning, objektdetektering, medicinsk bildbehandling etc.
- bearbetning av naturligt språk: maskinöversättning, textsammanfattning, sentimentanalys etc.
- taligenkänning: röstassistenter, röstsökning, röstinmatning etc.
- maskinöversättning: automatiska översättningstjänster, appar för språkinlärning osv.
- spel AI: kontroll av spelkaraktärernas beteende, justering av spelbalansen etc.
- finansiering* Medicin: sjukdomsdiagnostik, läkemedelsutveckling, medicinsk bildanalys etc.
Skillnader mellan djupinlärning och neurala nätverk.
Djupinlärning och neurala nätverk.
Deep learning är en typ av maskininlärning som använder sig av neurala nätverk. Med andra ord är djupinlärning en teknik som utvecklats på grundval av neurala nätverk, och neurala nätverk är grunden för djupinlärning.
Vilka är de största skillnaderna?
Den största skillnaden mellan deep learning och neurala nätverk ligger i antalet lager i ett neuralt nätverk. Neurala nätverk har i allmänhet bara ett eller två dolda lager, medan djupinlärning kan ha dussintals eller till och med hundratals dolda lager. Ju fler lager, desto mer komplexa funktioner kan extraheras och desto mer avancerade uppgifter kan utföras.
| Funktioner | neuralt nätverk | djupinlärning |
| antal dolda lager | 1-2 lager | Dussintals till hundratals lager |
| särskild utvinning | Mänsklig design behövs. | självextraherande (datorfil) |
| Datavolym | Kan läras in i små doser | Stora mängder data krävs |
| studietid | kort | lång (tid) |
| omfattning (av ett dokument) | Relativt enkelt problem | Komplexa frågor |
Vilken bör användas?
Vilken av dem som bör användas beror på hur komplext problemet är och hur mycket data som finns att tillgå.
- Enkelt problem: Neurala nätverk kan vara tillräckliga i vissa fall.
- Komplexa frågor: Deep learning är lämpligt när det krävs mer avancerad extrahering av funktioner.
- Låg datavolym: Neurala nätverk är lättare att lära sig.
- Hög datavolym:Djupinlärning ger bättre resultat.
Rollen för djupinlärning inom maskininlärning.
Förhållandet mellan maskininlärning och djupinlärning.
Deep learning är en typ av maskininlärning, en teknik som har gjort stora framsteg inom området maskininlärning. Maskininlärning är en teknik som gör det möjligt för datorer att lära sig av data och utföra uppgifter som prediktion och klassificering. Deep learning är en metod för maskininlärning som använder neurala nätverk, som efterliknar den mänskliga hjärnans funktion för att uppnå mer avancerad inlärning.
Varför djupinlärning behövs.
Djupinlärning behövs eftersom den kan lösa komplexa problem som inte kan lösas med traditionell maskininlärning. Medan traditionell maskininlärning kräver att människor utformar funktioner, möjliggör djupinlärning mer avancerad inlärning genom att automatiskt extrahera funktioner från data. Till exempel inom bildigenkänning gör djupinlärning det möjligt att noggrant klassificera bilder genom att fånga små funktioner som inte kan identifieras av det mänskliga ögat. Detta skulle inte kunna uppnås med konventionell maskininlärning.
Praktiska tillämpningar
Deep learning är djupt integrerat i vår vardag och medför revolutionerande förändringar.
Djupinlärning i bildigenkänning.
Deep learning har uppnått betydande resultat inom området bildigenkänning. Inom ansiktsigenkänning har deep learning till exempel gjort det möjligt att korrekt fånga mänskliga ansiktsdrag och identifiera individer. Inom objektdetektering har djupinlärning också gjort det möjligt att korrekt upptäcka objekt i bilder. Dessutom känner självkörande fordon igen fotgängare och skyltar på vägen i realtid, vilket möjliggör säker körning. Dessa tekniker används inom en rad olika områden, t.ex. säkerhetssystem, medicinsk bildbehandling och automatiserad körning.
Användning i bearbetning av naturligt språk
Deep learning har också gett betydande resultat inom området för bearbetning av naturligt språk. Inom till exempel maskinöversättning har djupinlärning gjort det möjligt att åstadkomma mer naturliga översättningar. Inom affärsvärlden har system som automatiskt extraherar och sammanfattar viktig information från stora mängder dokument dramatiskt förbättrat den operativa effektiviteten. Inom kundservice svarar dessutom AI-chattbotar på kundfrågor 24 timmar om dygnet och möjliggör naturliga konversationer som liknar dem som förs av mänskliga operatörer.
Utveckling av teknik för taligenkänning
Deep learning har också gjort betydande framsteg inom området taligenkänning. Inom röstassistenter har deep learning till exempel gjort det möjligt att korrekt känna igen och svara på mänskligt tal. Inom röstsökning har djupinlärning gjort det möjligt att söka med rösten. Dessa tekniker används inom olika områden, t.ex. röstassistenter, röstsökning och röstinmatning.
Mönsteranalys i den finansiella sektorn.
Inom finanssektorn har system som analyserar komplexa mönster i marknadsdata och stödjer investeringsbeslut kommit till praktisk användning. System för att upptäcka bedrägliga transaktioner bidrar också till att förebygga ekonomisk brottslighet genom att upptäcka ovanliga transaktionsmönster i realtid.
Innovationer inom hälso- och sjukvårdssektorn
AI-baserade diagnostiska stödsystem analyserar stora mängder medicinsk data och hjälper läkare att förbättra precisionen i sina diagnoser. Vid utveckling av nya läkemedel förutspås lovande kandidatsubstanser baserat på analys av molekylära strukturer, vilket förkortar utvecklingstiderna och minskar kostnaderna. Deep learning spelar också en viktig roll i förverkligandet av individanpassad medicin som tar hänsyn till enskilda patienters genetiska information och livsstilsvanor.
På så sätt sprider sig användningen av deep learning till alla aspekter av våra liv och bidrar på ett betydande sätt till att lösa samhällsproblem. Och i takt med att tekniken utvecklas skapas nya sätt att använda den varje dag.
Framtidsutsikter för djupinlärning.
Framtiden för djupinlärning är full av innovativa möjligheter långt bortom vår fantasi: från 2024 och framåt förutspås tekniken dramatiskt förändra alla aspekter av samhället.
Teknologisk utveckling och framtida möjligheter
Deep learning spränger gränserna för traditionell maskininlärning och gör det möjligt att utföra mer avancerade och komplexa uppgifter. Särskilt anmärkningsvärt är dess integration med kvantdatorer. Framsteg inom kvantalgoritmer och hårdvara möjliggör kvantförstärkta modeller för djupinlärning med oöverträffad kapacitet.
Inom det medicinska området möjliggör AI-baserade diagnostiska stödsystem individanpassad medicin som tar hänsyn till enskilda patienters genetiska information och livsstilsvanor, vilket dramatiskt förbättrar träffsäkerheten i behandlingen. Vid utveckling av nya läkemedel kan lovande kandidatsubstanser förutsägas baserat på analys av molekylära strukturer, vilket avsevärt förkortar utvecklingstiderna och minskar kostnaderna.
Inom automatiserad körteknik har det föreslagits att framsteg inom djupinlärning skulle kunna minska antalet trafikolyckor med upp till 901 TP3T. Vidare förväntas den utbredda användningen av självkörande fordon minska koldioxidutsläppen med 601 TP3T.
Branschpåverkan och innovation
Deep learning förväntas ha en betydande inverkan på olika branscher. Tillverkningsindustrin väntas till exempel använda deep learning för att förbättra kvalitetskontrollen och produktionseffektiviteten. Inom finansbranschen väntas deep learning också användas för investeringsprognoser och för att upptäcka bedrägerier. Inom den medicinska industrin förväntas djupinlärning dessutom användas för sjukdomsdiagnos och läkemedelsutveckling.
Utmaningar och lösningar för djupinlärning.
Modern djupinlärning är en innovativ teknik, men den står inför flera viktiga utmaningar. Forskare och ingenjörer har föreslagit och implementerat olika lösningar på dessa utmaningar.
Hantering av komplexa modeller.
Deep learning-modeller lider av problemet med överträning (overfitting). Detta är ett fenomen där modellen "memorerar" träningsdata, vilket resulterar i dålig generaliseringsprestanda för nya data. För att hantera detta problem kan tekniker som dropout och L1/L2-regularisering införas för att förbättra modellens generaliseringsprestanda.
Beräkningsresurser och utbildningstid
Utbildning av modeller för djupinlärning kräver enorma mängder beräkningsresurser och tid. Särskilt för små och medelstora företag är anskaffningen av dyr hårdvara och den utdragna inlärningsprocessen en stor börda. Detta problem kan hanteras effektivt genom att använda molntjänster, distribuera distribuerade inlärningssystem och använda optimeringstekniker som modellkvantisering och grenbeskärning.
Datainsamling och kvalitetskontroll
Att samla in högkvalitativa träningsdata är fortfarande en stor utmaning. När det gäller bildigenkänning kan det krävas hundratals miljoner bilder.
För denna utgåva:
- Användning av teknik för dataförstärkning
- Introduktion till transfer learning
- Tillämpning av semiövervakad inlärning
- Användning av crowdsourcing
Lösningar som dessa har föreslagits.
black-box-problem
Det är en stor utmaning att beslutsprocessen i modeller för djupinlärning är oklar, särskilt i kritiska beslutssituationer.
För denna utgåva:
- Forskning och utveckling av Explainable AI (XAI)
- Användning av visualiseringsverktyg
- Introduktion av metoder för att förbättra modellens tolkningsbarhet.
Initiativ som dessa är på gång.
katastrofal glömska
Katastrofal glömska, där tidigare inlärning går förlorad när ny inlärning börjar, är en annan viktig fråga.
För denna utgåva:
- Införande av granskningsmekanismer.
- Genomföra simulerade repetitioner
- Elastisk viktkonsolidering (EWC)
Åtgärder som dessa har varit effektiva.
Dessa utmaningar löses gradvis i takt med att tekniken utvecklas, men en fullständig lösning tros fortfarande ta tid. Det är viktigt att företagen har full förståelse för dessa utmaningar och vidtar lämpliga åtgärder när de implementerar deep learning.
Sammanfattning : Förklarar skillnaden mellan deep learning och neurala nätverk.
Deep learning är en typ av maskininlärning som använder neurala nätverk för att efterlikna hur den mänskliga hjärnan fungerar. Deep learning används inom olika områden som bildigenkänning, bearbetning av naturligt språk och taligenkänning, och förväntas fortsätta att utvecklas och skapa nya möjligheter inom en rad olika områden.
Men djupinlärning innebär också utmaningar när det gäller datavolym, utbildningstid och förklarbarhet. Genom att lösa dessa utmaningar kan djupinlärning bli en mer praktisk teknik som har potential att förändra våra liv.
Kommentar.