Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний үндэс
Хиймэл оюун ухаан (AI) нь ухаалаг утсан дээрх дуу хоолойг танихаас эхлээд онлайн худалдааны сайтууд дээр бүтээгдэхүүний зөвлөмж өгөх хүртэл бидний өдөр тутмын амьдралд хаа сайгүй байдаг. Гэхдээ эдгээр системүүд яаж ийм боловсронгуй "суралцаж", "бодож" чадаж байна аа? Хариулт нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээнд, ялангуяа Deep Learning-д оршдог.
OpenClassrooms дээрх "Гүнзгий суралцаж эхэл" сургалт нь таныг мэдрэлийн сүлжээний гайхалтай ертөнцөд умбуулна.. Та эдгээр сүлжээнүүдийн тулгын чулуу болох албан ёсны нейрон болон бидний тархины биологийн нейронуудын үйл ажиллагаанаас хэрхэн өдөөгддөг болохыг олж мэдэх болно. Эдгээр албан ёсны мэдрэлийн эсүүд нь сүлжээнд холбогдсон үед зураг, дуу авиа, текст гэх мэт нарийн төвөгтэй өгөгдлийг боловсруулж, тайлбарлаж чаддаг.
Гэхдээ энэ бол мөсөн уулын зөвхөн үзүүр юм. Та мөн эдгээр сүлжээнүүд нь давхаргад хэрхэн бүтэцлэгдсэнийг судлах бөгөөд энэ нь өгөгдлийг улам гүнзгийрүүлж, нарийн төвөгтэй дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгоно. Автокодер, эвхэгддэг давхарга бүхий гүн сүлжээ зэрэг архитектуруудыг дэлгэн үзүүлж, гүнзгий суралцах чадвар, уян хатан байдлыг харуулах болно.
Гүнзгий суралцах: Хиймэл оюун ухаан дахь хувьсгал
Deep Learning буюу Deep Learning нь зөвхөн технологийн чиг хандлага биш юм. Энэ бол хиймэл оюун ухааны салбарыг орвонгоор нь эргүүлсэн томоохон нээлт юм. Гэхдээ Deep Learning нь хиймэл оюун ухааны бусад аргуудаас юугаараа онцгой бөгөөд ялгаатай байдаг вэ?
Нэгдүгээрт, Deep Learning нь бүтэцгүй их хэмжээний өгөгдлийг боловсруулах чадвартай. Товч, лайк, шэйр бүр өгөгдөл үүсгэдэг дэлхийд энэ чадвар нь үнэлж баршгүй юм. Гүн мэдрэлийн сүлжээнүүд нь олон давхаргатай тул уламжлалт аргууд амжилтгүй болох эдгээр том өгөгдлийн багц дахь хэв маяг, бүтцийг тодорхойлж чаддаг.
Тэгвэл Deep Learning бол өөрөө суралцах явдал юм. Энэ нь тодорхой програмчлал шаардахын оронд сургах, сайжруулахын тулд өгөгдлийг ашигладаг. Энэ нь илүү их өгөгдөлд өртөх тусам түүний гүйцэтгэл сайжирна гэсэн үг юм. Энэ функц нь зураг таних эсвэл машин орчуулга гэх мэт ажилд онцгой үр дүнтэй болгодог.
Түүнчлэн Deep Learning нь технологийн олон шинэчлэлийн үндэс суурь болдог. Ухаалаг дуут туслахаас эхлээд өөрөө жолооддог машин хүртэл тэр бол эдгээр дэвшлийг дэмждэг хөдөлгүүр юм.
Deep Learning-ийг судалснаар бид технологи төдийгүй дэлхий ертөнцийг харах, ойлгох шинэ арга замыг нээж байна. Энэ нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд машинууд хэрхэн суралцаж, хувьсан өөрчлөгдөж, эцэст нь хүмүүстэй хамтран ажиллах талаар өвөрмөц хэтийн төлөвийг санал болгодог.
Гүн сургалтын практик хэрэглээ ба ирээдүй
Гүнзгий суралцах нь зөвхөн онол, судалгааны лабораториор хязгаарлагдахгүй. Энэ нь бидний өдөр тутмын амьдралд аль хэдийн гүн гүнзгий нэвтэрсэн бөгөөд хэдхэн жилийн өмнө даван туулах боломжгүй гэж бодож байсан сорилтод шинэлэг шийдлүүдийг санал болгодог.
Эрүүл мэндийн жишээг ав. Гүн мэдрэлийн сүлжээг заримдаа эмч нараас илүү нарийвчлалтайгаар эмнэлгийн зураг дээр өвчнийг илрүүлэхэд ашигладаг. Тэд рентген зураг, MRI эсвэл сканнерд дүн шинжилгээ хийх замаар хавдар, зүрхний эмгэг, бусад эмгэгийг тодорхойлох боломжтой.
Урлагийн салбарт Deep Learning нь шинэ бүтээл туурвих эсвэл хуучин бүтээлээ сэргээхэд хэрэглэгддэг. Алгоритмууд нь хөгжим үүсгэж, зураг зурж, шүлэг бичиж, машин ба хүний бүтээлч байдлын хил хязгаарыг түлхэж чаддаг.
Аж үйлдвэр ч үл хамаарах зүйл биш юм. Үйлдвэрлэлийн шугамууд нь үйл явцыг оновчтой болгох, согогийг илрүүлэх эсвэл тоног төхөөрөмжийн эвдрэлийг урьдчилан таамаглахад Deep Learning ашигладаг. Энэхүү оновчлол нь илүү үр ашигтай, хямд өртөг, бүтээгдэхүүний чанарыг сайжруулахад хүргэдэг.
Гэхдээ энэ бол зөвхөн эхлэл. Deep Learning-ийн ирээдүй амлалтаар дүүрэн байна. Алгоритмууд хөгжиж, тооцоолох хүчин чадал нэмэгдэхийн хэрээр ирээдүйн програмууд илүү их хувьсгалт байж магадгүй юм. Орчлон ертөнцийн нууцыг ойлгох, уур амьсгалын өөрчлөлттэй тэмцэх, ухаалаг хотуудыг бий болгох гэх мэт эдгээр ахиц дэвшлийн гол цөм нь гүн гүнзгий суралцах нь хүн бүрийн илүү сайн ирээдүйг бүрдүүлэх болно.
