Izpratne par mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos

Mākslīgais intelekts (AI) pārveido veidu, kā uzņēmumi darbojas, sākot no atkārtotu uzdevumu automatizācijas līdz sarežģītu lēmumu pieņemšanai, pamatojoties uz datiem. AI pamatā ir divas būtiskas tehnoloģijas: mašīnmācīšanās (ML) un dziļā mācīšanās (DL). Šie AI apakšlauki ir atbildīgi par tādiem jauninājumiem kā pašbraucošas automašīnas, sejas atpazīšana, tērzēšanas roboti un personalizēti ieteikumi.

Kamēr mašīnmācīšanās pastāv jau vairākus gadu desmitus, Deep Learning ir radījis revolūciju šajā jomā ar spēju apstrādāt milzīgus datu apjomus un atrisināt problēmas, kuras iepriekš tika uzskatītas par neiespējamām. Bet kas īsti ir šīs tehnoloģijas, ar ko tās atšķiras un kad katra būtu jāizmanto? Ienirsimies dziļāk.

Mašīnmācīšanās ir AI nozare, kas ļauj datoriem mācīties no datiem bez tiešas programmēšanas. Tā vietā, lai ievērotu iepriekš definētus noteikumus, ML modeļi analizē datus, identificē modeļus un veido prognozes.

Mašīnmācīšanās galvenās īpašības:
Strādā ar strukturētiem un daļēji strukturētiem datiem
Funkcijas izvēlei nepieciešama cilvēka iejaukšanās
Izmanto tādus algoritmus kā lēmumu koki, atbalsta vektoru mašīnas un regresijas modeļus
Var ieviest standarta skaitļošanas sistēmās
Mašīnmācīšanās algoritmu veidi:
Uzraudzīta mācīšanās — modelis tiek apmācīts, izmantojot marķētos datus. Piemērs: e-pasta surogātpasta noteikšana, kurā sistēma mācās no surogātpasta un ne-surogātpasta e-pasta piemēriem.
Neuzraudzīta mācīšanās — modelis atklāj modeļus nemarķētos datos. Piemērs: Klientu segmentēšana mārketingā.
Pastiprināšanas mācības – modelis mācās, mijiedarbojoties ar vidi un saņemot atlīdzību par pareizām darbībām. Piemērs: AI videospēlēs vai robotu vadība.
Mašīnmācīšanās lietojumprogrammu piemēri:
Prognozējoša apkope ražošanā
Tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi
Krāpšanas atklāšana banku jomā
Ieteikumu sistēmas (Netflix, Amazon)

Deep Learning ir specializēta mašīnmācīšanās apakškopa, kurā tiek izmantoti mākslīgie neironu tīkli, kurus iedvesmojušas cilvēka smadzenes. Šie tīkli, kas bieži satur vairākus slāņus (tātad "dziļi"), apstrādā milzīgus datu apjomus, lai apgūtu sarežģītus attēlojumus.

Galvenās dziļās mācīšanās īpašības:
Var apstrādāt nestrukturētus datus, piemēram, attēlus, videoklipus un tekstu
Nepieciešama minimāla funkciju izstrāde, jo modelis automātiski iegūst funkcijas
Nepieciešama liela skaitļošanas jauda, bieži vien ir nepieciešami GPU vai TPU
Izcilas uzdevumos, kas saistīti ar runu, redzi un dabiskās valodas apstrādi
Kā darbojas neironu tīkli?
Deep Learning balstās uz mākslīgajiem neironu tīkliem (ANN), kas sastāv no savstarpēji savienotu mezglu (neironu) slāņiem. Katrs neirons apstrādā informāciju un nodod to uz priekšu, precizējot prognozes katrā slānī.

Izplatītas dziļās mācīšanās arhitektūras:
Konvolucionālie neironu tīkli (CNN) — izmanto attēlu un video apstrādei
Atkārtoti neironu tīkli (RNN) — izmanto laikrindu datu un runas atpazīšanai
Transformatori — tiek izmantoti NLP modeļos, piemēram, ChatGPT un BERT
Deep Learning lietojumprogrammu piemēri:
Pašbraucošas automašīnas uztveres sistēmas
Reāllaika valodas tulkošana (Google tulkotājs)
Veselības aprūpes diagnostika (vēža noteikšana no medicīniskiem attēliem)
Uzlaboti tērzēšanas roboti un balss palīgi

Mašīnmācībai tiek dota priekšroka, strādājot ar strukturētām datu kopām un tradicionālajām klasifikācijas problēmām, savukārt dziļā mācīšanās ir būtiska lietojumprogrammām, kurām ir nepieciešama augstas dimensijas datu izpratne, piemēram, sejas atpazīšana vai dabiskās valodas apstrāde.

Mašīnmācība darbībā:
Veselības aprūpe: slimību prognozēšana, pamatojoties uz medicīniskajiem dokumentiem
Finanses: kredītpunktu noteikšana un krāpšanas atklāšana
Mārketings: klientu uzvedības analīze un personalizētas reklāmas
E-komercija: Produktu ieteikumi
Padziļināta mācīšanās darbībā:
Autonomie transportlīdzekļi: objektu noteikšana un ceļa plānošana
Drošība un novērošana: sejas atpazīšanas sistēmas
Izklaide: mākslīgā intelekta radīta mūzika, dziļi viltoti videoklipi
Robotika: cilvēkam līdzīga kustība un lēmumu pieņemšana

Lai gan ML un DL ir mainījuši AI, tiem ir arī izaicinājumi:

Mašīnmācīšanās izaicinājumi:
Nepieciešama plaša datu pirmapstrāde
Cīnās ar sarežģītiem, nestrukturētiem datiem
Nepieciešamas domēna zināšanas efektīvai funkciju atlasei
Padziļinātas mācīšanās izaicinājumi:
Apmācībai ir nepieciešamas lielas datu kopas
Skaitļošanas ziņā dārgi, nepieciešama jaudīga aparatūra
Grūti interpretēt dziļo tīklu pieņemtos lēmumus
Neskatoties uz šiem izaicinājumiem, notiekošie pētījumi padara gan ML, gan DL efektīvākus un pieejamākus.

Tā kā AI turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt:

Efektīvāki dziļās mācīšanās modeļi, kuriem nepieciešams mazāk datu
Paaugstināta AI izstrādes automatizācija, izmantojot AutoML
Pāreja uz izskaidrojamu AI, lai uzlabotu pārredzamību
Uzlabota AI un cilvēku sadarbība lēmumu pieņemšanā
Lai gan mašīnmācīšanās joprojām būs AI lietojumprogrammu galvenā sastāvdaļa, Deep Learning virza iespējamās robežas. Šo tehnoloģiju integrācija radīs vēl viedākas un pielāgojamākas sistēmas.

Mašīnmācība un dziļā mācīšanās veido AI nākotni, un katrai no tām ir izšķiroša nozīme dažādās lietojumprogrammās. Lai gan ML ir stabila un plaši izmantota pieeja, DL rada revolūciju tādās sarežģītās jomās kā veselības aprūpe, automatizācija un dabiskās valodas apstrāde. Izpratne par katra stiprajām pusēm un ierobežojumiem var palīdzēt uzņēmumiem un izstrādātājiem pieņemt pārdomātus lēmumus, ieviešot AI risinājumus.

Vai esat gatavs izmantot AI spēku? Neatkarīgi no tā, vai sākat ar tradicionālo mašīnmācīšanos vai iedziļināties neironu tīklos, nākotne ir iespēju pilna!