Głębokie uczenie: zanurz się w świecie uczenia maszynowego!

Co przychodzi Ci na myśl, gdy słyszysz termin „Głębokie uczenie się”? Pewnie myślisz o inteligentnych robotach i maszynach, które w niedalekiej przyszłości zawładną naszym światem, prawda? Cóż, to wcale nie jest głębokie uczenie. W terminologii laika głębokie uczenie to podejście AI, które ma na celu naśladowanie działania ludzkiego mózgu w celu przetwarzania dużych ilości danych i wydobywania z nich znaczących wzorców, aby wspierać podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
Dzisiaj wszystkim rządzą dane — to nowy król cyfrowego świata, w którym żyjemy. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie koncentrują się na jednym — wykorzystaniu Big Data do napędzania innowacji. Zainteresowanie technologią AI rośnie z minuty na minutę, a głębokie uczenie to nowatorskie podejście, które rewolucjonizuje każdą branżę. Według niedawnego raportu badawczego firmy Tractica szacuje się, że rynek sztucznej inteligencji wzrośnie z 3,2 miliarda w 2016 r. do 89,8 miliarda dolarów do 2025 r. Dane te tylko potwierdzają fakt, że sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie będą odgrywać jeszcze większą rolę w rozwoju oraz transformacja sektora biznesowego i informatycznego.

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie jest głęboko powiązane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Jak pytasz?
Jak widać, głębokie uczenie jest podzbiorem ML, który z kolei jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Tak więc, podczas gdy sztuczna inteligencja jest szerszym parasolem, który koncentruje się na uczeniu maszyn samodzielnego i inteligentnego myślenia, ML jest podejściem AI, którego celem jest tworzenie takich algorytmów, które mogą wydobywać cenne informacje z dużych zbiorów danych. Z drugiej strony uczenie głębokie jest gałęzią ML, która wykorzystuje określony algorytm – sieci neuronowe – do osiągnięcia końcowego celu ML.
Czym jest uczenie maszynowe i dlaczego ma to znaczenie

Głębokie uczenie to wyjątkowa technika tworzenia i trenowania sieci neuronowych. Struktura sieci neuronowej czerpie inspirację ze struktury ludzkiego mózgu, a dokładniej kory mózgowej. Tak więc, podobnie jak kora mózgowa, sztuczna sieć neuronowa również ma wiele warstw połączonych ze sobą perceptronów. W przeciwieństwie do tradycyjnych podejść do danych, które analizują dane metodą liniową, uczenie głębokie opiera się na nieliniowym podejściu maszyn szkoleniowych do przetwarzania danych. Dane wprowadzane do systemu głębokiego uczenia się przechodzą przez połączoną sieć ukrytych warstw.
Te ukryte warstwy sieci neuronowej przetwarzają, analizują, modyfikują i manipulują danymi, aby określić ich związek ze zmienną docelową. Każdy węzeł sieci ma określoną wagę i za każdym razem, gdy dane przechodzą przez węzeł, mnoży wartość wejściową przez jego wagę. Proces ten trwa, dopóki nie dotrze do warstwy wyjściowej, a końcowy wynik przekształca się w cenną informację. Głębokie uczenie eliminuje w ten sposób proces ręcznej identyfikacji wzorców ukrytych w danych.

Możliwości kariery w głębokim uczeniu

Każdy w świecie IT musiał na pewnym etapie swojej kariery słyszeć o głębokim uczeniu się. Wraz z szybkim postępem sztucznej inteligencji, pole głębokiego uczenia również gwałtownie rośnie. Ponieważ uczenie głębokie jest szybko rozwijającą się dziedziną badań, stwarza ogromne możliwości pracy dla osób, które specjalizują się w technologiach AI i ML. Obecnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych i wyszkolonych specjalistów w zakresie głębokiego uczenia się, zwłaszcza na inżynierów głębokiego uczenia się i badaczy głębokiego uczenia się, wzrosło wielokrotnie w różnych paralelach branży.

Według raportu Grand View Research, Inc. z 2017 roku , rynek głębokiego uczenia się w USA ma osiągnąć 10,2 miliarda dolarów do 2025 roku.

6 ciekawych pomysłów na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

Przychody rynku głębokiego uczenia się w USA (2014-25)

Według najnowszych statystyk serwisu Indeed , średnia pensja specjalistów ds. głębokiego uczenia się w USA waha się od 71 935 USD rocznie dla naukowca zajmującego się badaniem głębokiego uczenia się do 140 856 USD rocznie dla inżyniera ds. głębokiego uczenia komputerowego.

Umiejętności wymagane do udanej kariery w zakresie głębokiego uczenia się

Ponieważ uczenie głębokie jest podzbiorem ML, umiejętności wymagane do uczenia głębokiego są prawie takie same, jak wymagane w ML. Do tej pory już zgadłeś, że znajomość programowania jest tutaj koniecznością. Najpopularniejsze biblioteki głębokiego uczenia się są napisane w językach R i Python. Dlatego jeśli jesteś dobrze zorientowany w jednym z tych dwóch języków, to wystarczy. Oprócz posiadania rozległej wiedzy na temat podstaw informatyki i programowania, musisz także mieć solidne podstawy w matematyce, statystyce i prawdopodobieństwie oraz modelowaniu danych.
Istotną częścią pracy inżyniera głębokiego uczenia się jest projektowanie algorytmów i systemów, które mogą bezproblemowo komunikować się z innymi komponentami oprogramowania, a także integrować je. Dlatego umiejętności projektowania oprogramowania są koniecznością w tej dziedzinie. Musisz także czuć się komfortowo w pracy ze standardowymi bibliotekami i algorytmami ML, w tym MLib, TensorFlow i CNTK.

Głębokie uczenie się w prawdziwym świecie

Głębokie uczenie się przeniknęło prawie wszystkie znaczące aspekty naszego życia. Niezależnie od tego, czy zdajemy sobie z tego sprawę, czy nie, technologie głębokiego uczenia są wszędzie wokół nas. Organizacje i firmy na całym świecie wykorzystują technologię głębokiego uczenia się do wprowadzania innowacji, takich jak autonomiczne samochody i chatboty, do opracowywania przydatnych usług, takich jak zapobieganie oszustwom, analiza predykcyjna, automatyzacja zadań i wiele innych.
Przyjrzyjmy się teraz niektórym z najlepszych przypadków użycia uczenia głębokiego w prawdziwym świecie!

• • Jednym z najdoskonalszych przykładów technologii głębokiego uczenia się są spersonalizowane listy rekomendacji na platformach internetowych, takich jak Netflix, Amazon i Facebook. Giganci online i mediów społecznościowych mają dostęp do skarbnicy danych generowanych przez użytkowników. Korzystając z technik głębokiego uczenia, są w stanie wyodrębnić przydatne informacje z danych generowanych przez użytkowników, które następnie są wykorzystywane do tworzenia spersonalizowanej i spersonalizowanej listy sugestii dla poszczególnych użytkowników, zgodnie z ich gustami i preferencjami.

• • Sieci uczenia głębokiego są w stanie skutecznie analizować zachowania w czasie rzeczywistym. DeepGlint to rozwiązanie do głębokiego uczenia się, które może w czasie rzeczywistym pobierać wgląd w zachowanie dowolnego obiektu, czy to ludzi, czy obiektów nieożywionych, takich jak samochody.

• • Rozpoznawanie obrazów to kolejne zastosowanie głębokiego uczenia. Rozpoznawanie obrazu ma na celu rozpoznanie i identyfikację obiektów na obrazach, a także zrozumienie treści i kontekstu obrazu. AlchemyAPI od dłuższego czasu rozwija technologię rozpoznawania obrazów. CamFind to aplikacja mobilna, która wykorzystuje AlchemyVision API – może nie tylko informować użytkowników o obiektach na obrazie, ale także podpowiadać, skąd mogą je kupić.

• • Aplikacje do głębokiego uczenia znalazły swoją drogę również w świecie reklamy. Sieci reklamowe i marketerzy wykorzystują technologię głębokiego uczenia się do tworzenia reklam predykcyjnych opartych na danych, ukierunkowanych reklam displayowych i reklam w czasie rzeczywistym (RTB), żeby wymienić tylko kilka. Na przykład chińska wyszukiwarka Baidu wykorzystuje głębokie uczenie się do przewidywania treści reklamowych i metod, z którymi mogą się odnosić użytkownicy. Pomaga to zwiększyć przychody firmy.

• Rozpoznawanie wzorców oparte na głębokim uczeniu jest wykorzystywane przez wiele firm do wykrywania i zapobiegania oszustwom. PayPal skutecznie zapobiega nieuczciwym transakcjom płatniczym i zakupom. Osiągnięto to dzięki H2O (platforma do analizy predykcyjnej typu open source), która wykorzystuje zaawansowane algorytmy ML do analizy danych w czasie rzeczywistym w celu wykrycia wszelkich anomalii wskazujących na nieuczciwe działania i zagrożenia bezpieczeństwa.

To tylko kilka przypadków użycia głębokiego uczenia się z ogromnej puli innych innowacyjnych projektów w świecie rzeczywistym. Głębokie uczenie, takie jak AI i ML, wciąż się pojawia i rozwija. W przyszłości uczenie głębokie wraz ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym utoruje drogę do większej liczby przełomowych innowacji, które całkowicie zmienią nasze życie w sposób, którego nie możemy sobie jeszcze wyobrazić.