Если вы используете ChatGPT, вы должны понимать основы этой техники машинного обучения, которую он использует.

Мы живем во времена, когда программное обеспечение является более мощным, чем когда-либо. Тем не менее, несмотря на всю эту вычислительную мощность, многие алгоритмы не менялись десятилетиями. На область машинного обучения сильное влияние оказал один конкретный алгоритм — алгоритм сверточной нейронной сети (CNN).

CNN были ответственны за многочисленные прорывы в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях искусственного интеллекта. Они также привели к появлению новых программ в крупнейших технологических компаниях, таких как DeepMind от Google и набор продуктов искусственного интеллекта от Microsoft/OpenAI.

Давайте посмотрим, как работают CNN и почему они так важны для современного ИИ.

Концептуальный обзор

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это класс глубоких искусственных нейронных сетей с прямой связью. Он учится выполнять задачи, анализируя большие объемы данных. В случае CNN это означает, что они могут научиться классифицировать изображения, просматривая множество примеров и выявляя в них закономерности.

Вы можете думать о CNN как о программе, которая может просматривать изображения и автоматически определять, что на них изображено. Он делает это, разбивая изображение на более мелкие части, называемые функциями, а затем ищет закономерности в этих функциях.

Скажем, например, что вы хотите, чтобы программа могла распознавать изображения собак. Программа будет смотреть на картинку и искать такие вещи, как уши, глаза, размер и длину морды. Затем он будет искать закономерности в вещах, которые есть у всех собак.

Как только программа узнает, какие особенности важны и какие закономерности нужно искать, она может использовать эти знания для распознавания собак на новых фотографиях.

Более технически

CNN состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, объединяющие слои и полносвязные слои. Они используют вариант многослойных персептронов, требующих минимальной предварительной обработки.

Персептрон состоит из одного слоя нейронов, при этом каждый нейрон получает входные данные от предыдущего слоя и производит один выходной сигнал.

На каждом уровне сеть принимает входные данные и обрабатывает их, используя набор весов. Эти веса корректируются во время обучения, чтобы они научились распознавать закономерности в данных и минимизировать ошибку между прогнозируемым выходом и истинным выходом.

По мере продвижения по каждому слою функции, извлекаемые одним слоем, становятся все более и более абстрактными.

Вход в сеть — это изображение (собака в нашем примере), которое проходит через слои для получения вывода, который является предсказанием того, что содержит изображение.

За слоями свертки и объединения следует полносвязный слой, выполняющий классификацию или регрессию. Полносвязный слой отвечает за изучение того, как связать признаки, полученные из сверточных слоев, с конечными помеченными выходными данными. Результатом является распределение вероятностей по возможным меткам.

CNN очень гибкие и могут использоваться для широкого круга задач, таких как классификация изображений, поиск объектов и отделение смысла от контекста. Они также быстро двигаются и легко поддаются дрессировке. Давайте посмотрим, как это можно использовать.

Язык обработки

CNN можно использовать для классификации текста и анализа настроений при обработке естественного языка. Они используются в чат-ботах, голосовых помощниках и других приложениях для понимания языка.

CNN используются в чат-платформе OpenAI GPT, чтобы помочь понять человеческий язык и ответить соответствующим образом. CNN принимают и обрабатывают ввод с помощью обработки естественного языка (NLP), в то время как генерация естественного языка (NLG) принимает намерение, идентифицированное NLP, и генерирует ответ, который звучит естественно и связно, как человек.

Алгоритмы НЛП могут анализировать текст сообщения пользователя, чтобы определить его намерение. Например, если пользователь набирает «Какая сейчас температура на улице?» система ИИ может использовать обработку естественного языка (NLP), чтобы распознать, что пользователь спрашивает о погоде, и дать соответствующий ответ.

С помощью NLP и NLG чат-боты могут обеспечить общение, подобное человеческому, даже если они являются просто компьютерными программами. Они используются в обслуживании клиентов, интернет-магазинах и других приложениях, где пользователю может понадобиться помощь или информация.

Повышение безопасности

CNN можно использовать для анализа изображений с камер в режиме реального времени или для идентификации лиц на изображениях или видео и сопоставления их с базой данных известных лиц. CNN можно обучать на наборе данных изображений, включающих людей и транспортные средства, а также на изображениях, не содержащих интересующих объектов.

CNN научится распознавать особенности, связанные с людьми и транспортными средствами, такие как форма и размер автомобиля или размер человеческого тела.

Когда камера захватывает новое изображение, CNN может проанализировать его, чтобы увидеть, есть ли в сцене какие-либо интересующие объекты. Когда CNN обнаруживает интересующий объект, она может отправить предупреждение персоналу службы безопасности или предпринять другие соответствующие действия. Это может помочь предотвратить несанкционированный доступ в контролируемую зону и повысить эффективность операций безопасности.

Изменение сферы здоровья

CNN имеют множество применений в области здравоохранения и медицины. Сегодня область радиологии претерпевает радикальные преобразования, поскольку медицинская визуализация становится все более автоматизированной для выявления и диагностики таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера. Они способны анализировать МРТ, КТ и рентгеновские изображения и обнаруживать отклонения и аномалии.

Чтобы диагностировать заболевания, CNN можно использовать для анализа данных пациентов, таких как симптомы, история болезни и результаты лабораторных исследований. Их можно обучать на массивных наборах данных о пациентах и ​​научить распознавать закономерности, связанные с различными заболеваниями.

Фармацевтические компании могут использовать CNN для анализа больших наборов данных о химических соединениях и прогнозирования их свойств, таких как токсичность или эффективность, с помощью CNN. Это может способствовать ускорению процесса открытия лекарств и идентификации новых лекарств-кандидатов.

Используя CNN, область персонализированной медицины может анализировать данные пациентов, такие как геномные данные или электронные медицинские карты, для персонализации планов лечения. Они могут определить биомаркеры, связанные с заболеванием пациента, и порекомендовать лечение, адаптированное к его индивидуальным потребностям.

Трансформация транспортной отрасли

В транспортной отрасли CNN используются для оптимизации дорожного движения, помощи транспортным средствам в навигации по дорогам и анализа данных с датчиков на различных видах общественного и частного транспорта.

ИИ широко используется в автономных транспортных средствах для обнаружения объектов и препятствий в окружающей среде и принятия решений на основе этих данных. Они используются в системах восприятия и принятия решений автономными транспортными средствами.

Чтобы улучшить поток трафика, CNN можно использовать для изучения закономерностей в трафике. Данные с датчиков, таких как дорожные камеры и детекторы петель, можно анализировать, чтобы найти основную причину задержек на дорогах, таких как аварии или ремонт дорог.

В случае с транспортными средствами CNN можно использовать для прогнозирования выхода из строя таких компонентов, как тормоза или шины. Они могут анализировать данные с датчиков и записи о техническом обслуживании, чтобы обнаруживать закономерности отказа, такие как износ.

CNN можно использовать для отслеживания поведения водителей и улучшения управления автопарком. Они могут обнаруживать агрессивное вождение, превышение скорости и другие небезопасные действия, анализируя данные с камер и датчиков. С помощью этих данных можно обучать водителей, и парк в целом может стать более эффективным.

Вынос

Как видите, CNN — это универсальная алгоритмическая модель, имеющая множество вариантов использования. Они используются во всем, от информатики и математики до экономики и финансов. На самом деле, если вы посмотрите на любую область исследований сегодня, вполне вероятно, что в нее была включена та или иная форма этих алгоритмов.

По мере того, как экономика данных расширяется, а предприятия производят все больше и больше данных, наблюдается всплеск интереса к передовым моделям машинного обучения и искусственного интеллекта, таким как сверточные нейронные сети (CNN). Здравоохранение, транспорт, финансы и розничная торговля инвестируют в искусственный интеллект, чтобы получить конкурентное преимущество и повысить эффективность.

CNN уже зарекомендовали себя в различных отраслях, включая беспилотные автомобили, медицинскую визуализацию, безопасность и наблюдение, электронную коммерцию и многие другие.

Эти алгоритмы также вошли в коллективное бессознательное; даже если вы не понимаете, что это такое и как они работают, вы, вероятно, слышали о них как о части нового продукта или услуги ИИ.

Поскольку область искусственного интеллекта продолжает развиваться, мы можем ожидать еще больше приложений для CNN и других алгоритмов глубокого обучения.

Я обожаю помогать людям создавать отличные и инновационные продукты. Мы взяли на себя коммуникационные задачи стартапов, предпринимателей, компаний-разработчиков программного обеспечения B2B и организаций, работающих с университетскими исследователями. Посетите нас на signetscience.com, чтобы узнать больше.

О да, подписывайтесь на меня и в Твиттере! @signsetscience.com