Основы глубокого обучения. Нихиль Будума

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ тройки и пятерки? Четверки и девятки? Можно добавлять правила, или признаки, после тщательных наблюдений и месяцев проб и ошибок, но понятно одно: процесс будет нелегок.

      Многие другие классы задач попадают в ту же категорию: распознавание объектов и речи, автоматический перевод и т. д. Мы не знаем, какие программы писать для них, потому что не понимаем, как с этим справляется наш мозг. А если бы и знали, такая программа была бы невероятно сложной.

      Механика машинного обучения

      Для решения таких задач нужен совсем иной подход. Многое из того, что мы усваиваем в школе, похоже на стандартные компьютерные программы. Мы учимся перемножать числа, решать уравнения и получать результаты, следуя инструкциям. Но навыки, которые мы получаем в самом юном возрасте и считаем самыми естественными, усваиваются не из формул, а на примерах.

      Например, в двухлетнем возрасте родители не учат нас узнавать собаку, измеряя форму ее носа или контуры тела. Мы можем отличать ее от других существ, потому что нам показали много примеров собак и несколько раз исправили наши ошибки. Уже при рождении мозг дал нам модель, описывающую наше мировосприятие. С возрастом благодаря ей мы стали на основе получаемой сенсорной информации строить предположения о том, с чем сталкиваемся. Если предположение подтверждалось родителями, это способствовало укреплению модели. Если же они говорили, что мы ошиблись, мы меняли модель, дополняя ее новой информацией. С опытом она становится все точнее, поскольку включает больше примеров. И так происходит на подсознательном уровне, мы этого даже не понимаем, но можем с выгодой использовать.

      Глубокое обучение – отрасль более широкой области исследований искусственного интеллекта: машинного обучения, подразумевающего получение знаний из примеров. Мы не задаем компьютеру огромный список правил решения задачи, а предоставляем модель, с помощью которой он может сравнивать примеры, и краткий набор инструкций для ее модификации в случае ошибки. Со временем она должна улучшиться настолько, чтобы решать поставленные задачи очень точно.

      Перейдем к более строгому изложению и сформулируем идею математически. Пусть наша модель – функция h(x, θ). Входное значение x – пример в векторной форме. Допустим, если x – изображение в оттенках серого, компоненты вектора – интенсивность пикселей в каждой позиции, как показано на рис. 1.3.

      Рис. 1.3. Векторизация изображения для алгоритма машинного обучения

      Входное значение θ – вектор параметров, используемых в нашей модели. Программа пытается усовершенствовать их значения на основе растущего числа примеров. Подробнее мы рассмотрим этот вопрос в главе 2.

      Чтобы интуитивно понимать модели машинного обучения, рассмотрим пример. Допустим, мы решили узнать, как предсказывать результаты экзаменов, если известно количество часов сна и учебы в день перед испытанием. Мы собираем массив данных и при каждом замере х = [x₁ x₂]^T записываем количество часов сна (x₁), учебы (x₂) и СКАЧАТЬ