Глибинне навчання є методом машинного навчання (machine learning) та однією з галузей штучного інтелекту (AI). Цей метод використовує багатошарові штучні нейронні мережі (deep neural networks) для моделювання складних процесів прийняття рішень, подібних до роботи людського мозку, що допомагає комп’ютерам ефективно розпізнавати приховані шаблони в даних.

Насправді більшість сучасних застосунків AI навколо нас працюють на основі технології глибинного навчання — від розпізнавання голосу та зображень до систем рекомендацій і розумних чатботів.

Як працює глибинне навчання?

Глибинне навчання базується на моделі багатошарової штучної нейронної мережі. Нейронна мережа складається з вхідного шару, кількох прихованих шарів посередині та вихідного шару. Сировинні дані (наприклад, зображення, звук, текст) подаються на вхідний шар, після чого проходять через кожен прихований шар, де мережа поступово виділяє ознаки на дедалі абстрактнішому рівні, і врешті-решт формує прогноз на вихідному шарі. Процес передачі інформації від входу до виходу називається прямим поширенням (forward propagation).

Після отримання прогнозу модель порівнює його з очікуваним значенням (реальною міткою, якщо вона є) для обчислення помилки. Далі застосовується зворотне поширення (backpropagation) для коригування ваг мережі: помилка поширюється назад від виходу до попередніх шарів, і ваги між нейронами оновлюються для зменшення цієї помилки. Процеси прямого та зворотного поширення повторюються під час навчання моделі, що дозволяє нейронній мережі поступово підвищувати точність прогнозів з кожною ітерацією.

Завдяки багатошаровій архітектурі кожен шар нейронів навчається виділяти різні рівні ознак із даних. Наприклад: у моделі розпізнавання обличчя перший шар може навчитися виявляти прості елементи, як-от краї або лінії; наступний шар — поєднувати ці елементи у складніші форми, як очі чи ніс; а глибші приховані шари — розпізнавати повний об’єкт, наприклад, визначати, чи містить зображення обличчя людини. Важливо, що глибинне навчання самостійно вивчає релевантні ознаки на кожному рівні з сировинних даних, без необхідності ручного програмування ознак, як у традиційних методах машинного навчання.

Чим глибинне навчання відрізняється від машинного навчання?

Хоча глибинне навчання є підвидом машинного навчання, воно має кілька важливих відмінностей від традиційних методів машинного навчання:

• Архітектура моделі: Моделі глибинного навчання мають щонайменше три приховані шари, часто десятки або сотні, тоді як традиційні «мілкі» моделі машинного навчання зазвичай мають лише 1-2 шари (або використовують алгоритми, що не є нейронними мережами). Іншими словами, глибинні мережі глибші та мають більше шарів нейронів, що дозволяє вивчати складніші ознаки.
• Здатність до виділення ознак: Глибинне навчання має здатність автоматично виділяти ознаки з сировинних даних. Раніше інженерам доводилося вручну виконувати feature engineering — вибирати та трансформувати дані у релевантні ознаки для алгоритмів машинного навчання. У глибинному навчанні нейронна мережа сама навчається важливим ознакам, зменшуючи залежність від експертів у підготовці даних.
• Метод навчання: Багато сучасних моделей глибинного навчання можуть поєднувати навчання без нагляду (unsupervised learning) — самостійне виявлення структури та шаблонів у даних без міток. Натомість більшість традиційних алгоритмів машинного навчання базуються на навченні з наглядом, що вимагає наявності розмічених даних для навчання та точних результатів. Здатність навчатися на немаркованих даних дозволяє глибинному навчанню ефективно використовувати величезні обсяги реальних даних, які не мають розмітки.

Застосування глибинного навчання

Глибинне навчання вже революціонізувало багато сфер завдяки своїй здатності аналізувати складні дані. Нижче наведено кілька ключових напрямків, де ця технологія активно застосовується:

Комп’ютерний зір (Computer Vision):

Глибинне навчання допомагає комп’ютерам «бачити» та розуміти зміст зображень і відео. Згорткові нейронні мережі (CNN) можуть класифікувати зображення, виявляти об’єкти, розпізнавати обличчя з високою точністю.

Практичні застосування включають автономні автомобілі (розпізнавання смуг руху, пішоходів для безпечного керування), медицину (аналіз рентгенівських знімків, МРТ для точного виявлення пухлин і ушкоджень), соціальні мережі (розпізнавання облич для пропозиції тегів друзям) та інші сфери, як-от сільське господарство (моніторинг врожаю за супутниковими знімками), безпека (виявлення вторгнень через камери) тощо.

Розпізнавання голосу (Speech Recognition):

Ця технологія дозволяє комп’ютерам розуміти людську мову. Завдяки глибинному навчанню віртуальні помічники, такі як Amazon Alexa, Google Assistant, Siri, можуть розпізнавати голоси з різними інтонаціями та мовами, перетворювати їх на текст або виконувати відповідні команди.

Застосування включають голосове керування розумним будинком, автоматичне створення субтитрів для відео, підтримку кол-центрів для аналізу дзвінків клієнтів, а також перетворення мови в текст у медичній та юридичній сферах.

Обробка природної мови (Natural Language Processing - NLP):

Глибинне навчання допомагає комп’ютерам розуміти та генерувати людську письмову мову. Відомі NLP-застосунки включають: машинний переклад (наприклад, Google Translate) для автоматичного перекладу текстів між мовами; чатботи та віртуальні помічники для відповіді на повідомлення і підтримки клієнтів; автоматичне резюмування текстів (наприклад, стискання новин або довгих документів до основних ідей); аналіз емоцій у соціальних мережах (класифікація позитивних/негативних коментарів); а також вилучення інформації з текстів (наприклад, системи читання електронної пошти для виділення важливих даних).

Рекомендаційні системи (Recommendation Systems):

Глибинне навчання використовується для пропозиції релевантного контенту та продуктів кожному користувачу на основі їхньої поведінки та вподобань. Типові приклади — стрімінгові сервіси, як Netflix, YouTube, що рекомендують фільми чи відео, або електронна комерція, як Amazon, що пропонує товари, які можуть вас зацікавити. Рекомендаційні системи також застосовуються у соціальних мережах (пропозиції друзів, контенту), новинних порталах (підбір відповідних статей) тощо, персоналізуючи користувацький досвід.

Генеративний штучний інтелект (Generative AI):

Це напрямок AI, який створює новий контент (тексти, зображення, звук, відео) на основі навчання на наявних даних. Глибинне навчання відкриває шлях для генеративних моделей, таких як генеративні змагальні мережі (GAN), моделі Transformer тощо. Наприклад, модель DALL-E може створювати нові зображення за текстовим описом, а ChatGPT генерує природні діалоги та відповіді на запитання.

Generative AI застосовується для створення маркетингового контенту, автоматичного написання коду, підтримки клієнтів та багатьох інших завдань. Це одна з найактуальніших сфер сьогодення завдяки потужності глибинного навчання у вивченні та моделюванні стилів і шаблонів із величезних обсягів даних.

Переваги глибинного навчання

Глибинне навчання стало популярним завдяки наступним вагомим перевагам:

• Ефективне автоматичне виділення ознак: Моделі глибинного навчання можуть самостійно витягувати релевантні ознаки із сировинних даних, зменшуючи необхідність ручної підготовки. На відміну від старих алгоритмів, які потребували ознак, створених людиною, глибинні мережі навчаються найкращому представленню даних для поставленого завдання. Це особливо корисно для неструктурованих даних, як-от зображення, звук, текст — де ручний пошук ознак є складним.
• Висока точність: Завдяки багатошаровій архітектурі та здатності навчатися на великих обсягах даних, моделі глибинного навчання часто демонструють вищу точність, ніж традиційні методи. У деяких сферах глибинні мережі навіть досягли рівня або перевищили експертів-людей — наприклад, у розпізнаванні зображень, грі в го або медичній діагностиці за знімками. Висока продуктивність відкриває можливості автоматизації складних завдань із високою надійністю.
• Універсальність і гнучкість: Глибинне навчання є універсальним і може застосовуватися до різних типів даних і завдань. Від комп’ютерного зору, обробки мови, розпізнавання голосу до прогнозування часових рядів і генерації контенту — глибинні моделі пропонують передові рішення. Це сприяє прискоренню автоматизації у багатьох галузях, виконуючи завдання, які раніше могли виконувати лише люди. Гнучкість також проявляється у здатності моделей навчатися додатково при надходженні нових даних (learning on the fly), покращуючи продуктивність з часом.
• Здатність навчатися на великих даних: Глибинне навчання особливо ефективне при наявності великих обсягів даних. Замість перевантаження, багатошарові моделі можуть засвоювати величезні масиви інформації і виявляти складні шаблони, які старі методи пропускали. Чим більше даних, тим краще мережа навчається і менше ризик перенавчання (overfitting) у порівнянні з «мілкими» моделями.

Обмеження глибинного навчання

Окрім переваг, глибинне навчання має низку викликів і обмежень, які слід враховувати:

• Потреба у дуже великих даних: Моделі глибинного навчання містять багато параметрів, тому зазвичай потребують дуже великих навчальних наборів для ефективної роботи. Якщо даних мало або вони не різноманітні, модель може перенавчитися або не навчитися узагальнювати. Крім того, дані мають бути ретельно підготовлені — відповідні за метою, достатні за обсягом і з мінімальними упередженнями — щоб модель була точною.
• Високі обчислювальні ресурси: Навчання глибинних мереж дуже вимогливе до обчислювальних ресурсів. Процес налаштування мільйонів ваг через сотні шарів вимагає потужних процесорів, таких як GPU або TPU. Час навчання великих моделей може тривати від кількох годин до тижнів, що супроводжується значними витратами на обладнання та електроенергію. Впровадження багатьох глибинних моделей у виробництво також потребує масштабної обчислювальної інфраструктури (наприклад, серверів з GPU або хмарних сервісів).
• «Чорний ящик», складність інтерпретації: Одним із головних недоліків глибинного навчання є складність пояснення рішень. Через складну структуру мереж і абстрактне навчання ознак їх часто називають «чорними ящиками» — важко зрозуміти, чому модель прийняла конкретне рішення. Відсутність прозорості створює проблеми у сферах з високими вимогами до пояснюваності, як медицина, фінанси або для формування довіри користувачів. Наразі пояснюваний AI (Explainable AI) є напрямком досліджень, що має частково подолати цей недолік глибинного навчання.
• Ризик упереджень через навчальні дані: Моделі глибинного навчання повністю залежать від даних, тому якщо вхідні дані містять упередження (bias) або не є репрезентативними, модель може підсилювати ці упередження. Наприклад, якщо навчальні дані для розпізнавання облич не містять достатньо зображень певної групи людей, модель може працювати гірше або упереджено щодо цієї групи. Тому важливо готувати різноманітні, збалансовані та з мінімальними помилками дані, щоб уникнути негативних наслідків упереджень і забезпечити справедливу роботу моделі.
• Високі вимоги до експертності для розробки: Створення та оптимізація складних моделей глибинного навчання — це непросте завдання. Воно вимагає експертів з глибокими знаннями машинного навчання, математики та практичного досвіду. Вибір архітектури, налаштування численних гіперпараметрів та робота з проблемами, як перенавчання чи зникнення градієнта, потребують численних експериментів і розуміння. Через це бар’єр входу у цю сферу досить високий, і не кожна організація має необхідні кадри.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше: Що таке машинне навчання?

Глибинне навчання стало ключовим елементом сучасної революції штучного інтелекту. Завдяки здатності самонавчатися на великих обсягах даних і моделювати частини роботи мозку, глибинне навчання дозволяє комп’ютерам робити значні прориви у сприйнятті та обробці інформації. Від допомоги у безпечному керуванні автомобілем, підтримки лікарів у діагностиці до створення природних діалогів — ця технологія вже присутня у всіх сферах цифрового життя.

Попри виклики, пов’язані з даними, обчисленнями та прозорістю, глибинне навчання постійно вдосконалюється. Завдяки розвитку обчислювальної інфраструктури та нових методів (як-от архітектури Transformer, підсилювальне навчання тощо), прогнозується, що глибинне навчання продемонструє подальший прогрес, відкриваючи нові проривні застосування і залишаючись головним драйвером розвитку штучного інтелекту у майбутньому.