ღრმა სწავლა: რა არის, როგორ მუშაობს და სად გამოიყენება

ოდესმე გიფიქრიათ, როგორ ცნობს თქვენი ტელეფონი თქვენს სახეს ან რატომ გვთავაზობს YouTube თქვენთვის საინტერესო ვიდეოებს? ამ ყველაფრის მიღმა ღრმა სწავლება დგას – მეთოდი, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს ისწავლონ უზარმაზარი მონაცემებიდან და იპოვონ სწორი გადაწყვეტილებები. ღრმა სწავლებამ შეცვალა ტექნოლოგიური სამყარო და იპოვა გზა ბიზნესის ყველა სფეროში .

თქვენ კითხულობთ ჟურნალს Compass – მესინჯერს ეფექტური და უსაფრთხო გუნდური მუშაობისთვის.

შეიტყვეთ მეტი კომპასის შესახებ

რა არის ღრმა სწავლა?
ღრმა სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის ტიპი, რომელიც ეყრდნობა მონაცემთა ანალიზს ადამიანის ტვინის მსგავსი მრავალშრიანი ქსელების მეშვეობით.

ღრმა სწავლის არსი არის ის, რომ კომპიუტერები დამოუკიდებლად პოულობენ გადაწყვეტილებებს. ისინი სწავლობენ საკუთარ შეცდომებზე და ყოველ ჯერზე უფრო და უფრო ზუსტ წინასწარმეტყველებებს აკეთებენ. ეს ტექნოლოგია ფართოდ გამოიყენება მრავალ სფეროში: გამოსახულების ანალიზიდან ადამიანის მეტყველების ამოცნობამდე.

მარტივი სიტყვებით: ღრმა სწავლება კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს შეასრულონ დავალებები, რომლებიც ადრე მხოლოდ ადამიანების აზრით შესაძლებელი იყო.
მაგალითად, ჩვენ გვინდა ვასწავლოთ კომპიუტერს ფოტოების ობიექტების ამოცნობა. ამისათვის მან უნდა აჩვენოს რამდენიმე მაგალითი. თუ გვინდა, რომ კომპიუტერმა განასხვავოს კატა ძაღლისგან, ჩვენ მას კატის სურათს ვაძლევთ და ვამბობთ: “ეს არის კატა”. და შემდეგ ჩვენ ვიმეორებთ ამას რამდენჯერმე.

რამდენად ღრმა სწავლა გაჩნდა

ღრმა სწავლის ისტორია 1943 წელს დაიწყო ამერიკელი მეცნიერების უოლტერ პიტსისა და უორენ მაკკულოხის მუშაობის წყალობით, რომლებმაც შექმნეს პირველი ნერვული ქსელის მოდელი. მათ საკუთარ თავს დაუსახეს ამბიციური მიზანი – მიბაძონ იმ პროცესებს, რომლებიც ხდება ადამიანის ტვინში. თუმცა, მიუხედავად საინტერესო იდეისა, ტექნოლოგიამ ვერ შეძლო სრულად გააცნობიეროს თავისი პოტენციალი გამოთვლითი სიმძლავრის შეზღუდვისა და მონაცემთა მცირე მოცულობის გამო.

1970-იან წლებში ყველაფერი შეიცვალა პირველი GPU-ების დანერგვით. მათ შეეძლოთ გრაფიკული ინფორმაციის დამუშავება ბევრად უფრო სწრაფად, ვიდრე ჩვეულებრივი პროცესორები. ამრიგად, ნერვულმა ქსელებმა თანდათანობით დაიწყეს ხელოვნური ინტელექტის სხვა მოდელების შეცვლა.

ღრმა სწავლების მნიშვნელოვანი

წინსვლა მოხდა 2010-იანი წლების დასაწყისში. აქ ორმა ფაქ ფაქსის სიები ტორმა ითამაშა დიდი როლი. პირველი არის GPU-ების სიმძლავრის გაზრდა. მეორე არის კონვოლუციური ნერვული ქსელების განვითარება. ისინი შეიქმნა ადამიანის თვალის მუშაობის შთაგონებით.

2012 წელს ღრმა სწავლის გამოყენებამ შესაძლებელი გ. Sახადა საგრძნობლად შემცირებულიყო სურათების ამოცნობაში შეცდომების რაოდენობა – 16%-მ. Sდე. ეს მოხდა ImageNet პროექტის ფარგლებში, ანოტირებული სურათების დიდი მონაც. Sემთა ბაზა კომპიუტერული ხედვის განვითარებისთვის. ახლა ამ საკითხში ნერვული ქსე. Sლების სიზუსტე 94-99%-ს აღწევს. ეს კი ადამიანის შესაძლებლობებზე მაღალია.

დღეს ნერვული ქსელები ეხმარება ადამიანის ტვი Yerli SEO Əsasları: Yerli SEO nədir? ნის შესწავლას. 2020 წელს მეცნიერებმა გამოიყენეს ღრმა სწავლება დროებითი წილის უბნების მოსაძებნად, რომლებიც პასუხისმგებელნი არიან ნიმუშის ამოცნობაზე.

ღრმა სწავლა: რაც მნიშვნელოვანია იცოდეთ

იმის გასაგებად, თუ როგორ მუშაობს ღრმა სწავლება, ღირს გავიგოთ ძირითადი ტერმინები, რომლებიც მას უკავშირდება.

ნერვული ქსელები (ხელოვნური ნერვული ქსელები ) არის სისტემები, რომლებიც აგებულია ადამიანის ტვინის პრინციპზე. ისინი მოიცავს „ნეირონებისგან“ შედგენილ ფენებს და შეუძლიათ ინფორმაციის დამუშავება ადამიანების აზროვნების პროცესების მიბაძვით.

ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის კომპიუტერებ alb directory ის უნარი გადაჭრას პრობლემები გამოთვლების გამოყენებით, რაც ჩვეულებრივ მოითხოვს ადამიანის ინტელექტს.

მანქანათმცოდნეობა არის მიდგომა,

რომლის დროსაც კომპიუტერები თავს ასწავლიან დიდი რაოდენობით მონაცემების ანალიზით. ისინი ეძებენ შაბლონებს და იყენებენ მათ გადაწყვეტილების მისაღებად.

მანქანური სწავლება კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ დამოუკიდებლად, ახალი ტექნოლოგიების წყალობით, რომლებსაც შეუძლიათ სწრაფად დაამუშავონ დიდი რაოდენობით ინფორმაცია.