#4 – Введение в глубокое обучение. TensorFlow и PyTorch

Полезные ссылки:

• Платформа Google Colab

Что такое глубокое обучение?

В прошлом уроке мы познакомились с некоторыми библиотеками, которые могли предсказывать поведение объектов на основе их характеристик. И вы, возможно, задаётесь вопросом: чем же глубокое обучение отличается?

На самом деле, глубокое обучение (Deep Learning) — это лишь подмножество машинного обучения, которое фокусируется на использовании нейронных сетей с большим количеством слоёв. Главная идея заключается в том, что такие сети способны самостоятельно находить сложные закономерности в данных, которые трудно выявить традиционными алгоритмами.

В отличие от простого группирования, как в прошлом уроке, глубокое обучение может предсказывать конкретные результаты или классифицировать объекты. Например, если кластеризация просто разделяет дома на группы по их характеристикам, то глубокая нейронная сеть может предсказать, будет ли клиент заинтересован в определённой маркетинговой кампании.

Ещё одно различие заключается в сложности. Кластеризация быстрее и проще, её можно применять для небольших задач и анализа данных. Глубокое обучение, напротив, требует большего объёма данных, времени и вычислительных ресурсов, но позволяет решать сложные задачи, такие как обработка изображений, текста или прогнозирование. Выбор подхода зависит от цели анализа и доступных ресурсов.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть — это модель, вдохновлённая работой человеческого мозга. Она состоит из множества связанных между собой нейронов, организованных в слои. Каждый нейрон получает входные данные, выполняет простую математическую операцию (взвешивает входы, суммирует их и применяет функцию активации) и передаёт результат дальше.

Простыми словами, это как группа рабочих, где каждый отвечает за свою часть задачи, а в конце они объединяют результаты. Чем больше слоёв, тем сложнее задачи, которые может решать сеть.

На основе нейронных сетей можно выполнять распознавание изображений (например, определять, что на фото — кошка или собака), переводить текст на другой язык и даже делать предсказания по кредитному рейтингу клиента.

Как работают нейронные сети?

Нейронные сети — это математическая модель, которая функционирует примерно так же, как наш мозг: она обрабатывает входные данные и выдаёт результат. Например, представьте, что вы хотите определить, любит ли человек сладкое. Вы знаете, что он любит шоколад и печенье, но не любит торты. Нейронная сеть использует эту информацию для вывода.

Процесс выглядит следующим образом:

1. На вход сети подаются данные — например, возраст человека, его доход или список предпочтений. Каждый параметр — это "вход".
2. Нейроны сети взвешивают входы. Например, если сладости важнее возраста, сеть присвоит сладостям больший "вес". Математически это выражается умножением каждого параметра на его "вес".
3. Все входы складываются, и результат пропускается через функцию активации. Эта функция решает, насколько "важен" данный результат. Например, если сумма превышает определённый порог, сеть делает вывод: "Этот человек точно любит сладкое".
4. Выход одного нейрона может служить входом для другого. Таким образом, данные проходят через несколько "слоёв", где сеть усложняет свои выводы. Например, сначала сеть решает, любит ли человек сладкое, а затем делает вывод, какой десерт ему предложить.
5. Если сеть ошибается (например, предлагает шоколад человеку, который его не любит), она корректирует свои веса. Этот процесс повторяется многократно, пока сеть не начнёт выдавать точные результаты.

Рассмотрим пример из жизни. Представьте систему в кафе, которая на основе ваших предыдущих заказов угадывает, что вы хотите сегодня. Если вы обычно берёте кофе и круассан, система предложит их, а если вы однажды закажете чай, она запомнит это и учтёт в будущем. Так работают нейронные сети: они обучаются на прошлых данных, чтобы лучше предсказывать будущее.