Глубокое обучение (DL)

Глубокое обучение (Deep Learning, DL) - это преобразующее подмножество Машинное обучение (ML), которое позволяет компьютерам учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Вдохновленный биологической структурой человеческого мозга, DL использует сложные, многоуровневые архитектуры, известные как нейронные сети (НС) для обработки огромных объемов данных. В отличие от традиционных алгоритмов, которые часто требуют вмешательства человека для определения правил, модели DL автоматически выполняют извлечение признаков, определяя сложных закономерностей, начиная от простых краев изображения и заканчивая сложными смысловыми значениями в тексте. Эта способность делает DL двигателем многих современных прорывов в области искусственном интеллекте (ИИ), особенно в таких областях, как компьютерное зрение (КВ) и обработка естественного языка (NLP).

Как работает глубокое обучение

Слово "глубокий" в Deep Learning относится к количеству скрытых слоев в нейронной сети. В то время как простая сеть может иметь один или два слоя, глубокие модели могут иметь десятки или даже сотни. Каждый слой состоит из узлов, или нейронов, которые обрабатывают входные данные с помощью весов модели и функции активации, например ReLU или Sigmoid. На этапе обучения модель подвергается воздействию помеченные наборы данных, и она настраивает свои внутренние параметры, чтобы минимизировать ошибки.

Эта регулировка достигается с помощью процесса, называемого обратного распространения, который вычисляет градиент функции потерь. Алгоритм оптимизации алгоритм оптимизации, обычно градиентный спуск, затем обновляет веса для для повышения точности. В течение многих итераций, или эпох, сеть сеть учится соотносить входы и выходы с высокой точностью, эффективно "обучаясь" на обучающих данных.

Глубокое обучение против машинного обучения

Хотя DL является частью ML, эти два метода существенно отличаются друг от друга по подходу к данным. Традиционные методы ML часто опираются на на ручную разработку признаков, когда доменные эксперты должны явно выбирать и форматировать признаки, которые должна анализировать модель. Например, при например, при распознавании изображений эксперт может написать код для detect краев или углов.

В отличие от них, модели Deep Learning изучают эти характеристики автоматически. A Конволюционная нейронная сеть (CNN), распространенная архитектура DL, может научиться detect края в первом слое, формы во втором и узнаваемые объекты, такие как автомобили или лица, в более глубоких слоях. Это устраняет необходимость в ручном извлечении признаков и позволяет DL эффективно масштабироваться при работе с большими данными.

Применение в реальном мире

Универсальность Deep Learning привела к его внедрению во многих отраслях.

1. Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили полагаются на DL для восприятия в реальном времени. Такие модели, как Ultralytics YOLO11 используются для обнаружения объектов для идентификации пешеходов, транспортных средств и сигналов светофора. Это приложение помогает принимать критические решения для безопасной навигации, что является основной компонент искусственного интеллекта в автомобилестроении.
2. Анализ медицинских изображений: В здравоохранении DL помогает врачам анализировать медицинские снимки с высокой чувствительностью. Алгоритмы могут облегчить обнаружение опухолей на МРТ или выявлять диабетическую ретинопатию на снимках глаз, зачастую превосходя по эффективности работу человека. Подробнее подробнее о том, как DL преобразует ИИ в здравоохранении.

Реализация с помощью Ultralytics

Реализовать модель Deep Learning для выводов очень просто с помощью современных библиотек. Ниже приведен пример использования предварительно обученной модели YOLO11 для detect объектов на изображении.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model (a deep learning architecture)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a source image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

Инструменты и экосистема

Разработка DL-моделей требует надежных программных и аппаратных средств.

• Фреймворки: Наиболее популярными библиотеками с открытым исходным кодом являются PyTorchразработанная компанией Meta, и TensorFlowсозданная компанией Google. Эти платформы предоставляют строительные блоки для проектирования и обучения нейронных сетей.
• Аппаратное обеспечение: Обучение глубоких сетей связано с тяжелыми матричными вычислениями, которые ускоряются с помощью графических процессоров. Оборудование от таких производителей, как таких как NVIDIA является стандартным для эффективной обработки данных.
• Платформы: Грядущая платформа Ultralytics Platform предложит комплексную среду для управления для управления всем жизненным циклом DL, от аннотирования наборов данных до развертывания модели, упрощая рабочий процесс для разработчиков и предприятий.

Для более широкого понимания этой области можно воспользоваться такими ресурсами, как документация MIT Deep Learning и Руководство IBM по искусственному интеллекту - отличное дополнительное для чтения.