Mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi supratimas

Dirbtinis intelektas (AI) keičia įmonių veiklos būdą – nuo pasikartojančių užduočių automatizavimo iki sudėtingų sprendimų, pagrįstų duomenimis, priėmimo. Dirbtinio intelekto pagrindas yra dvi labai svarbios technologijos: mašininis mokymasis (ML) ir gilusis mokymasis (DL). Šios AI posritys yra atsakingos už tokias naujoves kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, veido atpažinimas, pokalbių robotai ir suasmenintos rekomendacijos.

Nors mašininis mokymasis gyvuoja dešimtmečius, gilusis mokymasis sukėlė revoliuciją šioje srityje, nes gali apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir išspręsti problemas, kurios anksčiau buvo laikomos neįmanomomis. Bet kas iš tikrųjų yra šios technologijos, kuo jos skiriasi ir kada kiekviena turėtų būti naudojama? Pasinerkime giliau.

Mašininis mokymasis yra AI atšaka, leidžianti kompiuteriams mokytis iš duomenų be aiškiai užprogramuotų. Užuot laikęsi iš anksto nustatytų taisyklių, ML modeliai analizuoja duomenis, nustato modelius ir prognozuoja.

Pagrindinės mašininio mokymosi charakteristikos:
Dirba su struktūrizuotais ir pusiau struktūriškais duomenimis
Norint pasirinkti funkciją, reikalingas žmogaus įsikišimas
Naudoja tokius algoritmus kaip sprendimų medžiai, paramos vektorių mašinos ir regresijos modeliai
Gali būti įdiegta standartinėse skaičiavimo sistemose
Mašininio mokymosi algoritmų tipai:
Prižiūrimas mokymasis – modelis mokomas remiantis pažymėtais duomenimis. Pavyzdys: el. pašto šiukšlių aptikimas, kai sistema mokosi iš šlamšto ir ne šlamšto el. laiškų pavyzdžių.
Neprižiūrimas mokymasis – modelis aptinka nepažymėtų duomenų šablonus. Pavyzdys: klientų segmentavimas marketinge.
Stiprinamasis mokymasis – modelis mokosi bendraudamas su aplinka ir gaudamas atlygį už teisingus veiksmus. Pavyzdys: AI vaizdo žaidimuose arba robotų valdymas.
Mašininio mokymosi programų pavyzdžiai:
Numatyta techninė priežiūra gamyboje
Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai
Sukčiavimo aptikimas bankininkystėje
Rekomendavimo sistemos („Netflix“, „Amazon“)

Gilusis mokymasis yra specializuotas mašininio mokymosi pogrupis, kuriame naudojami dirbtiniai neuroniniai tinklai, įkvėpti žmogaus smegenų. Šie tinklai, dažnai susidedantys iš kelių sluoksnių (taigi „giliai“), apdoroja didelius duomenų kiekius, kad išmoktų sudėtingų vaizdų.

Pagrindinės giluminio mokymosi savybės:
Gali tvarkyti nestruktūrizuotus duomenis, tokius kaip vaizdai, vaizdo įrašai ir tekstas
Reikia minimalių funkcijų projektavimo, nes modelis automatiškai ištraukia funkcijas
Reikia didelės skaičiavimo galios, todėl dažnai reikia GPU arba TPU
Puikiai atlieka užduotis, susijusias su kalbos, regėjimo ir natūralios kalbos apdorojimu
Kaip veikia neuroniniai tinklai?
Deep Learning remiasi dirbtiniais neuroniniais tinklais (ANN), kuriuos sudaro tarpusavyje sujungtų mazgų (neuronų) sluoksniai. Kiekvienas neuronas apdoroja informaciją ir perduoda ją į priekį, patikslindamas prognozes kiekviename sluoksnyje.

Įprastos giluminio mokymosi architektūros:
Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) – naudojami vaizdams ir vaizdo įrašams apdoroti
Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN) – naudojami laiko eilučių duomenims ir kalbai atpažinti
Transformatoriai – naudojami NLP modeliuose, tokiuose kaip ChatGPT ir BERT
Giluminio mokymosi programų pavyzdžiai:
Savarankiško automobilio suvokimo sistemos
Kalbos vertimas realiuoju laiku („Google“ vertėjas)
Sveikatos priežiūros diagnostika (vėžio nustatymas iš medicininių vaizdų)
Pažangūs pokalbių robotai ir balso padėjėjai

Mašininiam mokymuisi pirmenybė teikiama dirbant su struktūriniais duomenų rinkiniais ir tradicinėmis klasifikavimo problemomis, o giluminis mokymasis yra būtinas programoms, kurioms reikia suprasti didelio masto duomenis, pvz., veido atpažinimą ar natūralios kalbos apdorojimą.

Mašininis mokymasis veikia:
Sveikatos priežiūra: ligų prognozavimas remiantis medicininiais įrašais
Finansai: kredito įvertinimas ir sukčiavimo aptikimas
Rinkodara: klientų elgsenos analizė ir suasmeninti skelbimai
Elektroninė prekyba: produktų rekomendacijos
Gilus mokymasis veikia:
Autonominės transporto priemonės: objektų aptikimas ir kelio planavimas
Apsauga ir stebėjimas: veido atpažinimo sistemos
Pramogos: dirbtinio intelekto sukurta muzika, netikri vaizdo įrašai
Robotika: į žmogų panašus judėjimas ir sprendimų priėmimas

Nors ML ir DL padarė revoliuciją AI, jie taip pat susiduria su iššūkiais:

Mašininio mokymosi iššūkiai:
Reikalingas išsamus išankstinis duomenų apdorojimas
Kovoja su sudėtingais, nestruktūruotais duomenimis
Norint efektyviai parinkti funkcijas, reikia domeno patirties
Gilaus mokymosi iššūkiai:
Treniruotėms reikalingi didžiuliai duomenų rinkiniai
Skaičiavimo požiūriu brangus, reikia galingos aparatinės įrangos
Sunku interpretuoti giluminių tinklų priimtus sprendimus
Nepaisant šių iššūkių, vykstantys tyrimai daro tiek ML, tiek DL veiksmingesnes ir prieinamesnes.

AI toliau tobulėjant, galime tikėtis:

Efektyvesni giluminio mokymosi modeliai, kuriems reikia mažiau duomenų
Padidintas AI kūrimo automatizavimas naudojant AutoML
Perėjimas prie paaiškinamo AI, siekiant pagerinti skaidrumą
Patobulintas AI ir žmogaus bendradarbiavimas priimant sprendimus
Nors mašininis mokymasis ir toliau išliks pagrindinė AI programų sudedamoji dalis, gilusis mokymasis peržengia to, kas įmanoma, ribas. Šių technologijų integravimas leis sukurti dar išmanesnes, labiau prisitaikančias sistemas.

Mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis formuoja AI ateitį, kurių kiekvienas atlieka lemiamą vaidmenį įvairiose programose. Nors ML yra tvirtas ir plačiai naudojamas metodas, DL sukelia revoliuciją tokiose sudėtingose srityse kaip sveikatos priežiūra, automatizavimas ir natūralios kalbos apdorojimas. Kiekvieno iš jų privalumų ir apribojimų supratimas gali padėti įmonėms ir kūrėjams priimti pagrįstus sprendimus diegiant AI sprendimus.

Ar esate pasirengęs panaudoti AI galią? Nesvarbu, ar pradedate nuo tradicinio mašininio mokymosi, ar gilinatės į neuroninius tinklus, ateitis yra pilna galimybių!