Урок 2.8. Понятие Deep Learning и Machine Learning, в чем отличие
Искусственные нейронные сети — это метод искусственного интеллекта. Как и любой другой метод метод ИНС имеют свои преимущества и недостатки, о которых поговорим в этом уроке.
Более детально математический аппарат ИНС мы рассмотрели в предыдущих уроках:
Перейдем к преимуществам искусственных нейронных сетей.
Можно выделить 6 основных преимуществ
Способность нейронных сетей к обобщению — это их способность применять знания, полученные в процессе обучения, к новым, ранее не встречавшимся данным. Это ключевая особенность, которая делает нейронные сети такими мощными и универсальными инструментами для решения различных задач.
Обобщение в контексте нейронных сетей означает, что сеть может принимать входные данные, которые отличаются от тех, на которых она обучалась, и все равно давать точные и разумные прогнозы.
Благодаря обобщению сеть не просто запоминает конкретные примеры, а учится выявлять общие закономерности и паттерны в данных.
Например, если нейронная сеть обучается распознавать кошек на фотографиях, она должна уметь распознавать кошек, которые отличаются по цвету, позе, фону и другим параметрам от тех, которые были использованы в обучающем наборе данных. Таким образом нейронная сеть применяет полученные знания к новым, не встречавшимся ранее ситуациям.
Устойчивость к шумам во входных данных для нейронных сетей — это способность сети сохранять свою производительность и точность при наличии случайных ошибок или шумов в данных. Это очень важная характеристика, поскольку в реальных приложениях данные часто могут содержать шумы, ошибки или искажения.
Устойчивость к шумам может быть улучшена путем использования специальных архитектур нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети или рекуррентные нейронные сети, которые особенно хорошо справляются с обработкой изображений и последовательностей данных. Также могут быть применены методы регуляризации, такие как L1 или L2 регуляризация, которые помогают предотвратить переобучение и улучшить устойчивость к шумам.
Адаптация нейронных сетей к изменениям окружающей среды — это способность сети приспосабливаться к новым условиям или изменениям в данных. Это очень важная характеристика, поскольку в реальных приложениях данные могут изменяться со временем, и сеть должна быть способна адаптироваться к этим изменениям.
Адаптация нейронных сетей достигается путем обучения на новых данных или переобучения. Когда сеть сталкивается с новыми данными, она может обновить свои веса, чтобы лучше соответствовать новым условиям. Это может быть достигнуто путем добавления новых примеров в обучающий набор данных или путем переобучения сети на новом наборе данных.
Быстродействие нейронных сетей — это способность сети обрабатывать большие объемы данных и делать прогнозы с высокой скоростью.
Сверхвысокое быстродействие достигается путем оптимизации архитектуры нейронной сети и использования специализированных аппаратных ускорителей, таких как графические процессоры (GPU) или специализированные процессоры (ASIC). Эти аппаратные ускорители позволяют выполнять параллельные вычисления, что значительно увеличивает скорость обработки данных.
Отказоустойчивость при аппаратной реализации нейронной сети — способность сети продолжать функционировать и делать прогнозы даже при наличии аппаратных сбоев или отказов.
Если реализовать нейронную сеть не программно, а физически реализовать НС на плате, используя микросхемы и вычислительные процессоры, то за счет распределенной архитектуры, нейронная сеть будет функционировать даже если отдельные элементы частично или полностью выйдут из строя. Этот подход можно успешно применять там, где отказоустойчивость особенно важна: в военной технике, в робототехнике, космической индустрии.
В отличие от достоинств недостатки нейронных сетей можно разделить на две группы. На значительные недостатки и незначительные.
Проблема переобучения заключается в том, что при неправильном обучении нейронная сеть просто запоминает, предъявляемые примеры и теряет способность к обобщению.
Обобщение достигается благодаря структуре и алгоритмам обучения нейронных сетей. В процессе обучения сеть «ищет» оптимальные веса для каждого нейрона, чтобы минимизировать ошибку на обучающем наборе данных. При этом она стремится найти такие веса, которые будут работать не только для конкретных примеров из обучающего набора, но и для новых, не встречавшихся ранее данных.
Если обучающий набор данных не достаточно разнообразен или если сеть слишком сложна для данной задачи, или проведено слишком большое число эпох обучения с целью минимизировать ошибку, может возникнуть так называемое переобучение нейронной сети. Поэтому важно тщательно подбирать обучающий набор данных и контролировать процесс обучения, чтобы достичь оптимального уровня обобщения.
По сути дела возможные проблемы, возникающие при подготовке обучающей выборки связаны с трудностями нахождения достаточного количества обучающих примеров. Очень часто возникает ситуация, что для решения какой-либо задачи нейросетевой подход просто не применим из-за отсутствия достаточного количества примеров для обучающей выборки, подходящих для решения этой задачи.
Продолжительные временные затраты на выполнение процедуры обучения зачастую не позволяют применять НС в системах реального времени. В особенности, если архитектура НС содержит большое количество нейронов, слоев и связей между ними.
Даже в случае успешного обучения никогда нельзя дать 100% гарантию адекватного поведения нейронной сети. Обязательно учитывайте этот риск, если применяете НС для управления дорогостоящими техническими объектами.
Основные преимущества нейросетей являются следствием одной их ключевой особенности. Это способность к обобщению. Она достигается за счет их архитектуры и математических методов, лежащих в основе. Подбор оптимальных весовых коэффициентов позволяет нейронной сети успешно решать целый класс сложных задач. При этом склонность к переобучению и / или неверно подготовленная обучающая выборка могут свести результат работы нейронной сети к нулю. При реализации собственных моделей нужно обязательно учитывать все особенности этого метода ИИ.
