Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python. Тимур Казанцев

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ (это называется backpropagation) и внесет туда какие-то изменения, и мы начнем заново по кругу до тех пор, пока компьютер не начнет угадывать, что изображено на картинке с очень большой долей вероятности. Это и называется глубокое обучение на основе нейронных сетей. Как вы понимаете, это может занимать достаточно долгое время, может быть несколько недель, в зависимости от сложности поставленной задачи, также требует наличия большого количества данных, желательно, чтобы было от миллиона изображений и выше, и все эти изображения должны либо быть промаркированы, либо это должен делать человек, но это будет очень затратно по времени.

      Давайте еще раз сравним МО и ГО по разным параметрам.

      Если суммировать:

      ГО является подобластью МО, и они оба подпадают под более широкое определение ИИ.

      МО использует алгоритмы, чтобы разбирать данные, обучаться на их основе, и принимать взвешенные решения на основе обученного.

      ГО делает то же самое, так как оно тоже является разновидностью МО, но специфика ГО в том, что при нем алгоритмы структурируются в несколько слоев, чтобы создать искусственную нейронную сеть, которая может тоже обучаться и принимать умные решения.

      МО может использоваться при небольших наборах данных. И на маленьких объемах данных, МО и ГО имеют примерно одинаковую эффективность, но при возрастании объемов данных, ГО намного выигрывает по эффективности.

      В МО мы сами задаем характеристики, на которые будут опираться наши алгоритмы. В примере с определением цены квартиры, мы сами указываем параметры, от которых будет зависеть цена, например, метраж, расстояние от метро, возраст дома, район и т.д. А в ГО, компьютер или можно сказать нейронная сеть сама методом проб и ошибок выводит определенные параметры и их вес, от которых зависят наши выходные данные.

      По времени обучения алгоритмов, ГО как правило занимает больше времени чем МО.

      Расшифровка или интерпретация алгоритмов МО легче, потому что мы видим какой параметр играет важную роль для определения выходных данных. Например, в вопросе определения цены квартиры, мы можем увидеть, что вес метража в цене составляет, скажем, 60%. В ГО же, расшифровать что именно привело к такому результату порой бывает очень сложно, потому что там несколько слоев нейронных сетей и много параметров, которые компьютер выводит сам и которые он может посчитать важными. Поэтому, использование ГО или МО будет также зависеть от целей ваших задач. Например, если вам надо понимать, почему компьютер принял то или иное решение, какой фактор сыграл важную роль, то вам надо будет выбрать использование МО вместо ГО.

      Вследствие того, что ГО требует большего объема данных, а также более мощных вычислительных способностей компьютера, и занимает больше времени для обучения, оно также является более дорогим по сравнению с МО.

      Таким образом, если суммировать всю данную главу, то везде, где применяется СКАЧАТЬ