Πλήρης Oδηγός για τη Bαθιά Mάθηση

H βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα, γνωστά ως βαθιά νευρωνικά δίκτυα, για να προσομοιώσει την πολύπλοκη διαδικασία λήψης αποφάσεων του ανθρώπινου εγκεφάλου. Κάποια μορφή βαθιάς μάθησης κινεί την τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) που συναντάμε στην καθημερινή μας ζωή.

Με αυστηρό ορισμό, ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο, ή DNN, είναι ένα νευρωνικό δίκτυο με τρία ή περισσότερα επίπεδα. Στην πράξη, τα περισσότερα DNN έχουν πολλά περισσότερα επίπεδα. Τα DNN εκπαιδεύονται σε μεγάλα ποσά δεδομένων για να αναγνωρίζουν και να ταξινομούν φαινόμενα, να αναγνωρίζουν πρότυπα και σχέσεις, να αξιολογούν πιθανότητες και να κάνουν προβλέψεις και αποφάσεις.

Ενώ ένα μονό-επίπεδο νευρωνικό δίκτυο μπορεί να κάνει χρήσιμες, προσεγγιστικές προβλέψεις και αποφάσεις, τα επιπλέον επίπεδα σε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο βοηθούν στην τελειοποίηση και βελτιστοποίηση αυτών των αποτελεσμάτων για μεγαλύτερη ακρίβεια.

Το βαθύ μάθημα κινητοποιεί πολλές εφαρμογές και υπηρεσίες που βελτιώνουν την αυτοματοποίηση, εκτελώντας αναλυτικές και φυσικές εργασίες χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Βρίσκεται πίσω από προϊόντα και υπηρεσίες καθημερινής χρήσης - π.χ., ψηφιακοί βοηθοί, τηλεχειριστήρια τηλεόρασης με φωνητική ενεργοποίηση, ανίχνευση απάτης με πιστωτικές κάρτες - καθώς και σε ακόμα αναδυόμενες τεχνολογίες όπως αυτοκίνητα αυτόνομης οδήγησης και γεννητική ΤΑ.

Βασικά στοιχεία:

• Το βαθιό μάθημα αποτελεί μια υποομάδα της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να μαθαίνει από δεδομένα με έναν τρόπο που εμπνέεται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο.

• Η εκπαίδευση των βαθιών νευρωνικών δικτύων απαιτεί μεγάλα σύνολα δεδομένων, σημαντική υπολογιστική ισχύ και αλγόριθμους όπως η επιβλεπόμενη μάθηση, η μη επιβλεπόμενη μάθηση και η ενίσχυση της μάθησης.

• Κύριες προκλήσεις στη βαθιά μάθηση περιλαμβάνουν την ανάγκη για υψηλής ποιότητας δεδομένα εκπαίδευσης, έλλειψη ερμηνευσιμότητας, απαιτήσεις υπολογιστικών πόρων και πιθανά ηθικά ζητήματα όπως η προκατάληψη και οι ανησυχίες απορρήτου.

• Η βαθιά μάθηση είναι ένας γρήγορα εξελισσόμενος τομέας με μια ευρεία γκάμα εφαρμογών και το δυναμικό να επηρεάσει σημαντικά διάφορους τομείς και πτυχές της καθημερινής ζωής.

Πώς λειτουργεί η βαθιά μάθηση

Τα νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης, ή τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, προσπαθούν να μιμηθούν τον ανθρώπινο εγκέφαλο μέσω μιας συνδυασμένης προσέγγισης δεδομένων εισόδου, βαρών και προκαταλήψεων. Αυτά τα στοιχεία συνεργάζονται για να αναγνωρίζουν, να ταξινομούν και να περιγράφουν ακριβώς αντικείμενα εντός των δεδομένων.

Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από πολλαπλά επίπεδα συνδεδεμένων κόμβων, καθένα από τα οποία χτίζει πάνω στο προηγούμενο επίπεδο για να τελειοποιήσει και να βελτιστοποιήσει την πρόβλεψη ή την κατηγοριοποίηση.

Αυτή η πρόοδος των υπολογισμών μέσω του δικτύου ονομάζεται προώθηση προς τα εμπρός. Τα επίπεδα εισόδου και εξόδου ενός βαθιού νευρωνικού δικτύου ονομάζονται ορατά επίπεδα. Το επίπεδο εισόδου είναι εκεί που το μοντέλο βαθιάς μάθησης εισάγει τα δεδομένα για επεξεργασία, και το επίπεδο εξόδου είναι εκεί που γίνεται η τελική πρόβλεψη ή κατηγοριοποίηση.

Ένα άλλο διαδικασία που ονομάζεται αντίστροφη διάδοση χρησιμοποιεί αλγόριθμους, όπως η κλίση κάθοδος, για να υπολογίσει τα σφάλματα στις προβλέψεις και στη συνέχεια προσαρμόζει τα βάρη και τις παραμέτρους συντονισμού της συνάρτησης κινούμενος προς τα πίσω μέσα από τα επίπεδα στην προσπάθειά του να εκπαιδεύσει το μοντέλο.

Μαζί, η προώθηση προς τα εμπρός και η αντίστροφη διάδοση επιτρέπουν σε ένα νευρωνικό δίκτυο να κάνει προβλέψεις και να διορθώνει οποιαδήποτε σφάλματα αναλόγως. Με την πάροδο του χρόνου, ο αλγόριθμος γίνεται σταδιακά πιο ακριβής.

Ποια είναι τα συστατικά ενός δικτύου βαθιάς μάθησης?

Επίπεδο εισόδου

Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο έχει διάφορους κόμβους που εισάγουν δεδομένα σε εκείνο. Αυτοί οι κόμβοι αποτελούν το επίπεδο εισόδου του συστήματος.

Κρυφό επίπεδο

Το επίπεδο εισόδου επεξεργάζεται και περνά τα δεδομένα σε επίπεδα που βρίσκονται πιο μακριά στο νευρωνικό δίκτυο. Αυτά τα κρυφά επίπεδα επεξεργάζονται πληροφορίες σε διαφορετικά επίπεδα, προσαρμόζοντας τη συμπεριφορά τους καθώς λαμβάνουν νέες πληροφορίες. Τα δίκτυα βαθιάς μάθησης έχουν εκατοντάδες κρυφά επίπεδα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να αναλύσουν ένα πρόβλημα από αρκετές διαφορετικές γωνίες.

Για παράδειγμα, αν σας δόθηκε μια εικόνα ενός άγνωστου ζώου που πρέπει να ταξινομήσετε, θα τη συγκρίνατε με ζώα που ήδη γνωρίζετε. Για παράδειγμα, θα κοιτάξετε το σχήμα των ματιών και των αυτιών του, το μέγεθός του, τον αριθμό των ποδιών του και το μοτίβο της τρίχας του. Θα προσπαθήσετε να εντοπίσετε πρότυπα, όπως τα εξής:

• Το ζώο έχει καταλάβες, οπότε θα μπορούσε να είναι μια αγελάδα ή ένα ελάφι.

• Το ζώο έχει μάτια γάτας, οπότε θα μπορούσε να είναι κάποιο είδος άγριας γάτας.

Τα κρυφά επίπεδα στα βαθιά νευρωνικά δίκτυα λειτουργούν με τον ίδιο τρόπο. Εάν ένας αλγόριθμος βαθιάς μάθησης προσπαθεί να ταξινομήσει μια εικόνα ζώου, κάθε ένα από τα κρυφά του επίπεδα επεξεργάζεται μια διαφορετική χαρακτηριστική ιδιότητα του ζώου και προσπαθεί να το κατατάξει ακριβώς.

Επίπεδο εξόδου

Το επίπεδο εξόδου αποτελείται από τους κόμβους που εξάγουν τα δεδομένα. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης που εξάγουν απαντήσεις "ναι" ή "όχι" έχουν μόνο δύο κόμβους στο επίπεδο εξόδου. Αντίθετα, αυτά που εξάγουν μια ευρύτερη γκάμα απαντήσεων έχουν περισσότερους κόμβους.

Βαθιά μάθηση vs. μηχανική μάθηση

Αν το βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης, πώς διαφέρουν; Η βαθιά μάθηση διακρίνεται από την κλασική μηχανική μάθηση από τον τύπο των δεδομένων με τα οποία εργάζεται και τις μεθόδους με τις οποίες μαθαίνει.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης εκμεταλλεύονται δομημένα, επισημασμένα δεδομένα για να προβλέπουν - πράγμα που σημαίνει ότι συγκεκριμένα χαρακτηριστικά ορίζονται από τα δεδομένα εισόδου για το μοντέλο και οργανώνονται σε πίνακες. Αυτό δεν σημαίνει απαραίτητα ότι δεν χρησιμοποιεί μη δομημένα δεδομένα. Απλά σημαίνει ότι αν το κάνει, γενικά περνά από κάποια προ-επεξεργασία για να το οργανώσει σε μια δομημένη μορφή.

Η βαθιά μάθηση εξαλείφει μερικές από τις προεπεξεργασίες δεδομένων που συνήθως συνοδεύουν τη μηχανική μάθηση. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να παραλάβουν και να επεξεργαστούν μη δομημένα δεδομένα, όπως κείμενο και εικόνες, και αυτοματοποιούν την εξαγωγή χαρακτηριστικών, αφαιρώντας κάποια από την εξάρτηση από ανθρώπινους εμπειρογνώμονες.

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι είχαμε ένα σύνολο φωτογραφιών διαφόρων κατοικίδιων ζώων και θέλαμε να τα κατηγοριοποιήσουμε ως "γάτα", "σκύλος", "χάμστερ" κ.λπ. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης μπορούν να καθορίσουν ποια χαρακτηριστικά (π.χ. αυτιά) είναι τα πιο σημαντικά για να διακρίνουν κάθε ζώο από ένα άλλο. Στη μηχανική μάθηση, αυτή η ιεραρχία χαρακτηριστικών καθορίζεται χειροκίνητα από έναν ανθρώπινο εμπειρογνώμονα.

Στη συνέχεια, μέσω των διαδικασιών της κατάβασης του κλίσματος και της επιστροφής του σφάλματος, ο αλγόριθμος βαθιάς μάθησης προσαρμόζει και προσαρμόζει τον εαυτό του για ακρίβεια, επιτρέποντάς του να κάνει προβλέψεις για μια νέα φωτογραφία ενός ζώου με αυξημένη ακρίβεια.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης είναι ικανά για διαφορετικούς τύπους μάθησης, οι οποίοι συνήθως κατηγοριοποιούνται ως εποπτευόμενη μάθηση, μη εποπτευόμενη μάθηση και μάθηση με ενίσχυση. Η εποπτευόμενη μάθηση χρησιμοποιεί ετικεταρισμένα σύνολα δεδομένων για να κατηγοριοποιήσει ή να κάνει προβλέψεις.

Αυτό απαιτεί κάποια μορφή ανθρώπινης παρέμβασης για τη σωστή επισήμανση των δεδομένων εισόδου. Αντίθετα, η μη εποπτευόμενη μάθηση δεν απαιτεί ετικετοποιημένα σύνολα δεδομένων, αλλά ανιχνεύει μοτίβα στα δεδομένα, τα ομαδοποιεί ανάλογα με οποιαδήποτε διακριτικά χαρακτηριστικά.

Η μάθηση με ενίσχυση είναι μια διαδικασία στην οποία ένα μοντέλο μαθαίνει να γίνει πιο ακριβές για την εκτέλεση μιας ενέργειας σε ένα περιβάλλον με βάση την ανατροφοδότηση, με σκοπό τη μεγιστοποίηση της ανταμοιβής.

Εφαρμογές βαθιάς μάθησης

Οι εφαρμογές βαθιάς μάθησης στην πραγματική ζωή αποτελούν μέρος της καθημερινότητάς μας, αλλά σε πολλές περιπτώσεις, είναι τόσο καλά ενσωματωμένες στα προϊόντα και τις υπηρεσίες που οι χρήστες δεν γνωρίζουν την πολύπλοκη επεξεργασία δεδομένων που λαμβάνει χώρα στο παρασκήνιο. Μερικά από αυτά τα παραδείγματα περιλαμβάνουν τα εξής:

Εφαρμογή του νόμου

Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης μπορούν να αναλύουν και να μαθαίνουν από τα δεδομένα συναλλαγών για να ανιχνεύσουν επικίνδυνα πρότυπα που υποδηλώνουν πιθανές απάτες ή εγκληματικές δραστηριότητες. Η αναγνώριση φωνής, η υπολογιστική όραση και άλλες εφαρμογές βαθιάς μάθησης μπορούν να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της αναλυτικής έρευνας εξάγοντας πρότυπα και αποδείξεις από ηχητικά και βιντεοσκοπημένα υλικά, εικόνες και έγγραφα, το οποίο βοηθά τα αρμόδια όργανα να αναλύουν μεγάλα ποσά δεδομένων με πιο γρήγορο και ακριβές τρόπο.

Χρηματοοικονομικές υπηρεσίες

Οι χρηματοοικονομικές εταιρείες χρησιμοποιούν τακτικά την προβλεπτική ανάλυση για να καθοδηγήσουν τον αλγοριθμικό εμπορία των μετοχών, να αξιολογήσουν τους επιχειρηματικούς κινδύνους για την έγκριση δανείων, να ανιχνεύσουν απάτες και να βοηθήσουν στη διαχείριση πιστώσεων και επενδυτικών χαρτοφυλακίων για τους πελάτες.

Υγειονομική περίθαλψη

Η βιομηχανία της υγείας έχει επωφεληθεί σημαντικά από τις δυνατότητες βαθιάς μάθησης από τότε που έγινε η ψηφιοποίηση των ιατρικών αρχείων και εικόνων στα νοσοκομεία. Οι εφαρμογές αναγνώρισης εικόνας μπορούν να υποστηρίξουν ειδικούς στην ιατρική απεικόνιση και ραδιολόγους, βοηθώντας τους να αναλύουν και να εκτιμούν περισσότερες εικόνες σε λιγότερο χρόνο.

Ποιες είναι οι προκλήσεις της βαθιάς μάθησης?

Καθώς η βαθιά μάθηση είναι μια σχετικά νέα τεχνολογία, η πρακτική εφαρμογή της συνεπάγεται ορισμένες προκλήσεις.

Μεγάλες ποσότητες δεδομένων υψηλής ποιότητας

Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης παράγουν καλύτερα αποτελέσματα όταν τους εκπαιδεύετε με μεγάλες ποσότητες υψηλής ποιότητας δεδομένων. Οι εκκεντρότητες ή οι λάθος καταχωρήσεις στο σύνολο δεδομένων εισόδου μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά τη διαδικασία βαθιάς μάθησης. Για παράδειγμα, στο παράδειγμα με τις εικόνες ζώων, το μοντέλο βαθιάς μάθησης μπορεί να κατατάξει ένα αεροπλάνο ως χελώνα αν καταχωρηθούν κατά λάθος εικόνες μη ζώων στο σύνολο δεδομένων.

Για να αποφευχθούν τέτοια ανακρίβεια, πρέπει να καθαρίσετε και να επεξεργαστείτε μεγάλες ποσότητες δεδομένων πριν εκπαιδεύσετε τα μοντέλα βαθιάς μάθησης. Η προεπεξεργασία των δεδομένων εισόδου απαιτεί μεγάλη χωρητικότητα αποθήκευσης δεδομένων.

Μεγάλη επεξεργαστική ισχύς

Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης είναι εξαιρετικά απαιτητικοί σε υπολογιστικούς πόρους και απαιτούν υποδομές με επαρκή υπολογιστική ικανότητα για να λειτουργήσουν σωστά. Διαφορετικά, χρειάζεται πολύς χρόνος για την επεξεργασία των αποτελεσμάτων.

Πηγές:

Amazon Web Services. (n.d.). What is Deep Learning? Amazon Web Services. Retrieved from https://aws.amazon.com/what-is/deep-learning/#:~:text=Deep%20learning%20is%20a%20method,inspired%20by%20the%20human%20brain.

IBM. (n.d.). Deep Learning. IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/topics/deep-learning