Глубокое обучение — это тип алгоритма нейронной сети, который принимает метаданные в качестве входных данных и обрабатывает данные через некоторые уровни нелинейного преобразования входных данных для вычисления выходных данных.

Этот алгоритм имеет уникальную особенность, т. е. автоматическое извлечение признаков. Это означает, что этот алгоритм автоматически улавливает соответствующие функции, необходимые для решения задачи.

Это снижает нагрузку на программиста по явному выбору функций. Его можно использовать для решения контролируемых, неконтролируемых или полуконтролируемых задач.

В нейронной сети глубокого обучения каждый скрытый слой отвечает за обучение уникального набора функций на основе выходных данных предыдущего слоя. По мере увеличения количества скрытых слоев сложность и абстракция данных также возрастают.

Он формирует иерархию функций низкого уровня для функций высокого уровня. При этом становится возможным использовать алгоритм глубокого обучения для решения более сложных задач, состоящих из огромного количества нелинейных преобразующих слоев.

Скрытые слои в глубоком обучении

Глубокое обучение работает в соответствии с архитектурой сети и оптимальной процедурой, используемой архитектурой. Используемый тип сети известен как ориентированный граф. Граф устроен таким образом, что каждый скрытый слой связан с каждым скрытым узлом.

Таким образом, объединение и рекомбинация выходов всех элементов скрытого слоя выполняются в контексте сочетания их функций активации. Эта процедура известна как нелинейное преобразование. После этого к сети применяется оптимальный процесс для получения оптимальных весов для каждой единицы слоя.

Это целая рутина потока информации внутри скрытых слоев для получения требуемого целевого результата.

Слишком много скрытых слоев, присутствующих в алгоритме, невозможно. Это связано с тем, что нейронная сеть обучается с помощью простой процедуры градиентного спуска. Если в алгоритме задействовано огромное количество скрытых слоев, то этот градиентный спуск будет уменьшен, что еще больше повлияет на результат.

Вам также может быть интересно прочитать Обзор искусственных нейронных сетей и их приложений

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это набор методов, используемых для обработки больших данных путем разработки алгоритмов и набора правил для предоставления пользователю требуемых результатов. Это метод, используемый для разработки автоматизированных машин путем выполнения алгоритмов и набора определенных правил.

В Машинном обучении данные подаются, а набор правил выполняется алгоритмом. Следовательно, методы машинного обучения можно классифицировать как инструкции, которые выполняются и изучаются автоматически для получения оптимальных результатов.

Проводится без вмешательства человека. Он автоматически превращает данные в шаблоны и углубляется в систему для автоматического обнаружения производственных проблем.

Что такого глубокого в глубоком обучении?

Традиционная нейронная сеть состоит не более чем из двух слоев, и этот тип структуры нейронной сети не подходит для расчета больших сетей. Поэтому вводится нейронная сеть, имеющая более 10 или даже 100 слоев.

Этот тип структуры предназначен для глубокого обучения. При этом разрабатывается стек слоя нейронов. Самый нижний уровень в стеке отвечает за сбор необработанных данных, таких как изображения, видео, текст и т. д.

Каждый нейрон самого нижнего слоя будет хранить информацию и передавать информацию дальше следующему слою нейронов и так далее. По мере того, как информация течет внутри нейронов слоев, извлекается скрытая информация данных.

Таким образом, мы можем сделать вывод, что по мере того, как данные перемещаются с нижнего уровня на самый высокий (проходя глубоко внутри нейронной сети), собирается более абстрактная информация.

Вам также может быть интересно прочитать Обзор искусственного интеллекта и роли обработки естественного языка в больших данных

Классы архитектуры глубокого обучения

Этот тип глубокого обучения используется, когда метки целевой переменной не указаны, и необходимо вычислить более высокую корреляцию на основе наблюдаемых единиц для анализа закономерностей.

При таком подходе цель может быть достигнута либо с помощью обучения с учителем для анализа шаблонов, либо с помощью обучения без учителя.

Разница между нейронными сетями и нейронными сетями глубокого обучения

Нейронная сеть – это сеть, которая может использовать любую сеть, такую ​​как сеть прямого распространения или рекуррентную сеть, имеющую 1 или 2 скрытых слоя. Но когда количество скрытых слоев увеличивается, т. е. больше двух, это называется нейронной сетью с глубоким обучением.

Нейронная сеть менее сложна и требует больше информации о функциях для выбора функций и методе разработки функций. С другой стороны, нейронная сеть глубокого обучения не нуждается в какой-либо информации о функциях, а сама показывает оптимальную настройку модели и выбор модели.

Почему важно глубокое обучение?

В современном поколении использование смартфонов и чипов резко возросло. Поэтому день ото дня создается все больше и больше изображений, текста, видео и аудио. Но, как мы знаем, однослойная нейронная сеть может вычислять сложную функцию.

Напротив, для вычисления сложных функций необходимо глубокое обучение. Это связано с тем, что глубокие сети в рамках метода глубокого обучения могут развивать сложную иерархию понятий.

Другой момент заключается в том, что при сборе неконтролируемых данных и выполнении на них машинного обучения человек должен вручную маркировать данные. Этот процесс трудоемкий и дорогостоящий. Поэтому для решения этой проблемы вводится глубокое обучение, поскольку они могут идентифицировать конкретные данные.

Введение в нейронную сеть глубокого обучения

Для анализа файла журнала вводятся различные методы, такие как методы распознавания образов, такие как алгоритм KN, машина опорных векторов, наивный алгоритм Байеса и т. д. из-за наличия большого объема данных журнала эти традиционные методы не могут быть эффективными. Результаты.

Нейронная сеть глубокого обучения показывает отличную производительность при анализе данных журнала. Он состоит из хорошей вычислительной мощности и автоматически извлекает функции, необходимые для решения проблемы. Глубокое обучение — это часть искусственного интеллекта. Это многоуровневый процесс обучения сенсорных областей мозга.

Методы глубокого обучения

Ниже описаны различные методы глубокого обучения.

Это тип сети, которая состоит из веса обучения и предубеждений. Каждый входной слой состоит из набора нейронов, где на каждом входе выполняется скалярное произведение и продвигается дальше с концепцией нелинейности. Это своего рода полносвязная сеть, в которой функция SVM/Softmax используется в качестве функции потерь.

Это своего рода стохастическая нейронная сеть, состоящая из одного слоя видимых единиц, одного слоя скрытых единиц и единицы смещения. Архитектура разработана таким образом, что каждый видимый блок связан со всеми скрытыми блоками, а блоки смещения привязаны ко всем видимым и скрытым блокам. В процессе обучения разрабатывается ограничение, чтобы ни один видимый блок не был связан ни с одним видимым блоком, и ни один скрытый блок не был связан ни с одним скрытым блоком.

Это тип нейронной сети глубокого обучения, которая рекурсивно использует одни и те же веса для прогнозирования структуры проблемы. Стохастический градиент используется для обучения сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки.

5 удивительных применений глубокого обучения

В случае искусственной нейронной сети нижний уровень может извлекать только основные характеристики набора данных. Поэтому сверточный слой используется с комбинацией объединяющих слоев. Это выполняется для повышения надежности извлечения признаков. Самый высокий сверточный слой развивается из особенностей предыдущих слоев. Эти самые верхние слои отвечают за обнаружение очень сложных функций.

Чтобы распознать человеческое лицо, алгоритм глубокого обучения сначала определяет края, чтобы сформировать первый скрытый слой. Затем, путем объединения сторон, создаются следующие формы в качестве второго скрытого слоя. После этого формы объединяются, чтобы создать необходимое человеческое лицо. Таким образом, другие объекты также могут быть распознаны.

Обзоры фильмов или видеороликов собираются вместе, чтобы обучать их с помощью нейронной сети глубокого обучения для оценки обзоров фильмов.

В этом случае для обучения текста используется большая рекуррентная нейронная сеть, чтобы можно было определить отношения между последовательностями строк. После изучения модели текст генерируется пословно/посимвольно.

Нейронная сеть глубокого обучения обучается уровням экспрессии генов, и оценки активаций используются для прогнозирования категорий терапевтического использования.

Данные, используемые для глубокого обучения

Глубокое обучение можно применять к любым данным, таким как звук, видео, текст, временные ряды и изображения. Функции, необходимые в данных, описаны ниже:

  • Данные должны соответствовать постановке задачи.
  • Чтобы выполнить правильную классификацию, набор данных должен быть помечен. Другими словами, метки должны применяться к набору необработанных данных вручную.
  • Глубокое обучение принимает векторы в качестве входных данных. Следовательно, набор входных данных должен быть в виде векторов и одинаковой длины. Этот процесс известен как обработка данных.
  • Данные должны храниться в одном месте хранения, таком как файловая система HDFS (распределенная файловая система Hadoop). Если данные хранятся в разных местах, которые не взаимосвязаны друг с другом, тогда необходим конвейер данных. Разработка и обработка Data Pipeline — трудоемкая задача.

Вам также может быть интересно прочитать Прием и обработка данных для больших данных и решений Интернета вещей

Области применения глубокого обучения

Нейронная сеть с глубоким обучением играет важную роль в обнаружении знаний, их применении и, наконец, в прогнозировании, основанном на знаниях. Области использования глубокого обучения перечислены ниже:

  • Мощное распознавание изображений и тегирование
  • Обнаружение мошенничества
  • Рекомендации клиентов
  • Используется для анализа спутниковых изображений
  • Финансовый маркетинг
  • Прогноз фондового рынка и многое другое

Подход к глубокому обучению для Log Analytics

На примерах объясняется, как можно использовать глубокое обучение для анализа данных журналов.

Предположим, нам нужно проанализировать журнал сервера, чтобы извлечь информацию о событиях, совершенных внутренними сотрудниками, и, таким образом, помочь интерпретировать, сколько данных утекло с сервера организации.

Существует много существующих решений для защиты данных, но результаты, которые они дают, не на должном уровне. Поэтому администратор отдела безопасности проверяет поток данных, анализируя журналы сервера.

Но есть и недостаток, заключающийся в том, что время отклика, затрачиваемое администратором, огромно, а усилия, предпринятые для обнаружения утечки данных, напрасны. Глубокое обучение обеспечивает наилучшие результаты при анализе файлов журналов сервера.

Предлагается система, использующая алгоритм глубокого обучения для изучения деятельности внутренних сотрудников. Прежде всего, собирается информация журнала безопасности. Эта информация состоит из информационных документов пользователя, его личной информации, а также прав доступа пользователя.

Он также состоит из информации об утечке данных из базы данных. Процедура Утечка данных определяется с учетом как списка журнала безопасности, так и цели утечки данных. После завершения строится график с использованием метода утечки данных.

Этот график показывает, в какое время происходит утечка данных, и различает личную информацию каждого внутреннего сотрудника, используя разные цветовые палитры. После графического представления утечки данных глубокое обучение обучается классифицировать графики на нормальное и ненормальное поведение внутренних сотрудников.

Алгоритм глубокого обучения реализуется путем использования этих графиков в качестве входных данных и сравнения сходства с графиком, показывающим утечку данных внутренним сотрудником. После получения информации администратор проверит путь утечки данных.

Теперь давайте обсудим еще один пример анализа сообщений журнала с использованием алгоритма глубокого обучения. Сообщения журнала состоят из сообщений в виде текста. Традиционные алгоритмы, такие как машина опорных векторов и т. д., не дают оптимальных результатов при выполнении классификации текста.

Это связано с тем, что эти методы не в состоянии определить семантическую связь между словами. Поэтому для анализа журнала используется алгоритм глубокого обучения, известный как рекуррентная нейронная сеть.

Концепция рекуррентной нейронной сети заключается в том, что она состоит из скрытого слоя, который действует как память, в которой хранится внутреннее состояние данных журнала. При поступлении новых данных память обновляется, и решения принимаются в соответствии с текущим и предыдущим вводом.

Входной слой будет состоять из сообщений журнала, и обучение будет выполняться с помощью алгоритма, всякий раз, когда ненормальное поведение отображается скрытым слоем, будет выдано предупреждение. Это один из лучших подходов к анализу лог-файлов.

Теперь давайте обсудим, как выполняется аналитика журналов на платформе больших данных с использованием глубокого обучения. Во-первых, в качестве входных данных используются все типы данных журнала, такие как журнал инфраструктуры прокси, журнал инфраструктуры DNS и многое другое. Интеграция данных выполняется путем сбора всех данных журнала в одном месте.

В Big Data Platform есть различные инструменты, интегрированные с данными, такие как Apache Flume, Apache Nifi и Apache Kafka. После сбора данных следующим шагом является сохранение данных журнала в системе хранения, такой как HDFS (распределенная файловая система Hadoop), базе данных No-SQL, такой как HBase и т. д.

После сохранения обработка данных выполняется соответствующим инструментальным движком, таким как Apache Spark, MapReduce и многими другими. Затем выполняются методы глубокого обучения, и шаблоны идентифицируются как выходные данные.

Полученный результат Deep Learning в формате CSV сохраняется в системе хранения. При выполнении сценариев использования безопасности Deep Learning также выполняются параллельно. После этого выходные данные визуализируются в виде графического пользовательского интерфейса (GUI).

Подход машинного обучения для Log Analytics

Основную концепцию использования машинного обучения для анализа журналов можно объяснить на примере. Как показано на рис., получаются три типа входных данных. Первыми источниками ввода являются системные счетчики, ЦП, память, диск и сеть.

Теперь второй источник входных данных — это большое количество распределенных журналов из разных приложений в вашей системе. Третий источник входных данных состоит из журналов ошибок, сбоев исполняемых программ, неправильного завершения работы приложений и т. д.

После сбора всех этих входных источников соответствующая информация из этих журналов автоматически извлекается с использованием Байесовского алгоритма. На выходе получаются соответствующие журналы. Машинное обучение используется для автоматического объединения журналов в коррелированные категории. Затем новые данные журнала автоматически включаются в соответствующую категорию.

Давайте рассмотрим пример того, как машинное обучение можно использовать для автоматического обнаружения сбоя системы. Во-первых, выберите представление характеристик данных каротажа и используйте их для подбора соответствующей модели в соответствии с заданным набором данных.

Данные обучения используются для распознавания сбоя в системе. Теперь оцените производительность модели, используя набор тестовых данных. Это процесс контролируемого обучения, т. е. шаблоны данных журнала могут быть определены заранее.

Напротив, если шаблоны данных журнала не могут быть определены заранее, вводится неконтролируемое обучение. В этом подходе берутся наиболее релевантные шаблоны без необходимости набора обучающих данных, предоставленных человеком.

Вам также может быть интересно прочитать Понимание Log Analytics, интеллектуального анализа журналов и обнаружения аномалий

Как XenonStack может вам помочь?

Усовершенствуйте свою операционную аналитику, используя интеллектуальные журналы, чтобы повлиять на качество обслуживания клиентов.

NexaTrace — Платформа мониторинга, оповещения и аналитики

NexaTrace — это платформа мониторинга и оповещения, которая помогает в мониторинге инфраструктуры, конвейера данных и приложений / заданий, работающих в кластере Kubernetes. Это помогает определить уровень сбора данных, который собирает статистику показателей кластера, конвейеров, приложений, работающих на нем, с использованием REST API, сбора на основе агентов с использованием протоколов SNMP и т. д.

Собирайте машинные данные из всех источников в режиме реального времени. Собирайте как структурированные, так и неструктурированные данные, чтобы получить представление о физической, виртуальной или облачной инфраструктуре в режиме реального времени. Выполняйте запросы в режиме реального времени с помощью алгоритмов машинного обучения.

Первоначально опубликовано на www.xenonstack.com 21 июля 2017 г.