Глубокое обучение: погрузитесь в мир машинного обучения!

Что приходит вам на ум, когда вы слышите термин «глубокое обучение»? Вы, наверное, думаете об умных роботах и ​​машинах, которые в ближайшем будущем захватят наш мир, верно? Ну, это совсем не то, чем является глубокое обучение. С точки зрения непрофессионала, глубокое обучение — это подход ИИ, целью которого является имитация работы человеческого мозга для обработки больших объемов данных и извлечения из них значимых закономерностей для содействия принятию решений на основе данных.
Сегодня данные правят всем — это новый король цифрового мира, в котором мы живем. Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение сосредоточены на одном — использовании больших данных для поддержки инноваций. Интерес к технологии искусственного интеллекта растет с каждой минутой, а глубокое обучение — это передовой подход, который меняет все отрасли. Согласно недавнему исследовательскому отчету Tractica , рынок ИИ, по оценкам, вырастет с 3,2 млрд в 2016 году до 89,8 млрд долларов к 2025 году. Эти цифры только подтверждают тот факт, что ИИ, машинное обучение и глубокое обучение будут играть еще большую роль в развитии и трансформация бизнеса и ИТ-сектора.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением. Как, спросите вы?
Как видите, глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое, в свою очередь, является подмножеством ИИ. Таким образом, в то время как искусственный интеллект — это более широкий зонтик, который фокусируется на обучении машин тому, как думать независимо и разумно, машинное обучение — это подход ИИ, направленный на создание таких алгоритмов, которые могут извлекать ценную информацию из больших наборов данных. С другой стороны, глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, в которой используется определенный алгоритм — нейронные сети — для достижения конечной цели машинного обучения.
Что такое машинное обучение и почему это важно

Глубокое обучение — это эксклюзивный метод разработки и обучения нейронных сетей. Структура нейронной сети черпает вдохновение из строения человеческого мозга, точнее, коры головного мозга. Таким образом, подобно коре головного мозга, искусственная нейронная сеть также имеет множество слоев взаимосвязанных персептронов. В отличие от традиционных подходов к данным, которые анализируют данные линейным методом, глубокое обучение опирается на нелинейный подход обучающих машин к обработке данных. Данные, поступающие в систему глубокого обучения, проходят через взаимосвязанную сеть скрытых слоев.
Эти скрытые слои нейронной сети обрабатывают, анализируют, модифицируют и манипулируют данными, чтобы определить их взаимосвязь с целевой переменной. Каждый узел сети имеет определенный вес, и каждый раз, когда данные проходят через узел, входное значение умножается на его вес. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не достигнет выходного слоя, при этом конечный результат преобразуется в ценную информацию. Глубокое обучение, таким образом, исключает процесс ручного выявления закономерностей, скрытых в данных.

Карьерные возможности в области глубокого обучения

Любой в мире ИТ, должно быть, слышал о глубоком обучении в какой-то момент своей карьеры. Поскольку ИИ развивается семимильными шагами, область глубокого обучения также стремительно развивается. Поскольку глубокое обучение является быстрорастущей областью исследований, оно создает огромные возможности для трудоустройства людей, специализирующихся на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Сегодня спрос на квалифицированных и подготовленных специалистов в области глубокого обучения, особенно на инженеров и исследователей глубокого обучения, увеличился во много раз по разным направлениям в отрасли.

Согласно отчету Grand View Research, Inc. за 2017 год, к 2025 году рынок глубокого обучения в США достигнет 10,2 млрд долларов.

6 интересных идей проектов машинного обучения для начинающих

Доходы рынка глубокого обучения в США (2014–2025 гг.)

Согласно последней статистике на сайте Indeed , средняя зарплата специалистов по глубокому обучению в США колеблется от 71 935 долларов в год для научного сотрудника по глубокому обучению до 140 856 долларов в год для инженера по компьютерному зрению для глубокого обучения.

Навыки, необходимые для успешной карьеры в сфере глубокого обучения

Поскольку глубокое обучение является подмножеством ML, навыки, необходимые для глубокого обучения, почти такие же, как и для ML. Вы уже догадались, что здесь необходимы знания в области программирования. Самые популярные библиотеки глубокого обучения написаны на R и Python. Следовательно, если вы хорошо разбираетесь в одном из этих двух языков, этого будет достаточно. Помимо обширных знаний основ компьютерных наук и программирования, вы также должны иметь прочную основу в области математики, статистики и вероятностей и моделирования данных.
Значительная часть работы инженера по глубокому обучению заключается в разработке алгоритмов и систем, которые могут беспрепятственно взаимодействовать с другими уже существующими программными компонентами, а также интегрировать их. Таким образом, навыки проектирования программного обеспечения являются обязательными в этой области. Вам также необходимо уметь работать со стандартными библиотеками и алгоритмами машинного обучения, включая MLib, TensorFlow и CNTK.

Глубокое обучение в реальном мире

Глубокое обучение проникло почти во все значимые аспекты нашей жизни. Осознаем мы это или нет, технологии глубокого обучения окружают нас повсюду. Организации и компании по всему миру используют технологии глубокого обучения для внедрения инноваций, таких как беспилотные автомобили и чат-боты, для разработки полезных услуг, таких как предотвращение мошенничества, прогнозная аналитика, автоматизация задач и многое другое.
Давайте теперь посмотрим на некоторые из лучших вариантов использования глубокого обучения в реальном мире!

• • Одним из самых ярких примеров технологии глубокого обучения являются персонализированные списки рекомендаций на онлайн-платформах, таких как Netflix, Amazon и Facebook. Гиганты онлайн- и социальных сетей имеют доступ к сокровищнице пользовательских данных. Используя методы глубокого обучения, они могут извлекать полезную информацию из пользовательских данных, которые затем используются для создания индивидуального и персонализированного списка предложений для отдельных пользователей в соответствии с их вкусами и предпочтениями.

• • Сети глубокого обучения способны успешно анализировать поведение в режиме реального времени. DeepGlint — это решение для глубокого обучения, которое может в режиме реального времени получать информацию о поведении любого объекта, будь то люди или неодушевленные объекты, такие как автомобили.

• • Распознавание изображений — еще одно применение глубокого обучения. Распознавание изображений направлено на распознавание и идентификацию объектов на изображениях, а также на понимание содержания и контекста изображения. AlchemyAPI уже довольно давно занимается разработкой технологии распознавания изображений. CamFind — это мобильное приложение, использующее AlchemyVision API — оно может не только информировать пользователей об объектах на изображении, но также может сообщать им, где они могут приобрести эти объекты.

• • Приложения глубокого обучения также нашли свое применение в мире рекламы. Рекламные сети и маркетологи используют технологию глубокого обучения для создания предиктивной рекламы на основе данных, целевой медийной рекламы и рекламы с назначением ставок в реальном времени (RTB), и это лишь некоторые из них. Например, Baidu, китайская поисковая система, использует глубокое обучение для прогнозирования такого рекламного контента и методов, которые могут быть интересны пользователям. Это способствует увеличению доходов компании.

• Распознавание образов на основе глубокого обучения используется многими компаниями для обнаружения и предотвращения мошенничества. PayPal успешно предотвращает мошеннические платежные операции и покупки. Это было достигнуто с помощью H2O (платформа прогнозной аналитики с открытым исходным кодом), которая использует передовые алгоритмы машинного обучения для анализа данных в режиме реального времени для проверки любых аномалий, которые намекают на мошеннические действия и угрозы безопасности.

Это лишь несколько примеров использования глубокого обучения из огромного количества других инновационных проектов реального мира. Глубокое обучение, такое как AI и ML, все еще только появляется и развивается. В будущем глубокое обучение вместе с искусственным интеллектом и машинным обучением проложит путь к новым революционным инновациям, которые полностью изменят нашу жизнь так, как мы пока не можем себе представить.