Искусственный интеллект (AI), машинное обучение, глубокое обучение. Это термины, которые можно часто встретить в различных медиа в свете недавнего развития технологий, но каждое из этих понятий имеет строгое значение. В этом посте мы разберем эти три концепции и затем кратко представим фреймворки глубокого обучения, которые мы будем обсуждать дальше. В этой серии мы проанализируем преимущества и характеристики каждого фреймворка, чтобы помочь читателям выбрать подходящий инструмент.

Концепции AI, машинного обучения и глубокого обучения

Искусственный интеллект (AI) — это технология, позволяющая компьютерным системам имитировать выполнение задач, присущих человеческому разуму. Искусственный интеллект нацелен на решение сложных задач или анализ обширных данных для получения значимых результатов. В этом процессе AI разрабатывается с возможностью выполнять высокоуровневые задачи, такие как размышления, выводы и обучение. AI делится на два основных типа: firstly — слабый искусственный интеллект (Weak AI), который обучен выполнять только конкретные задачи, и, secondly — сильный искусственный интеллект (Strong AI), который имеет способность мышления, схожую с человеческой. Слабый искусственный интеллект в основном используется в чат-ботах, системах распознавания речи и игровых движках, в то время как сильный искусственный интеллект теоретически возможен, но все еще не разработан.

С развитием технологий AI развились и такие подкатегории, как машинное обучение и глубокое обучение. В частности, машинное обучение (Machine Learning) стало самой популярной областью в технологии AI, изучающей методы, с помощью которых компьютер может самостоятельно обучаться на основе данных и постепенно улучшать свою производительность. Основной задачей машинного обучения является создание модели, основанной на выявлении закономерностей в данных, чтобы делать предсказания или классификации. Машинное обучение делится на три основные методики: обучение с учителем (Supervised Learning), которое использует данные с метками для обучения; обучение без учителя (Unsupervised Learning), которое ищет закономерности и проводит кластеризацию без меток; обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), которое основывается на системе вознаграждений для обучения системы оптимальным действиям. Машинное обучение позволяет проводить основанные на данных решения и автоматизацию в различных отраслях, особенно в системах рекомендаций, предсказательных моделях и автономном вождении.

Глубокое обучение (Deep Learning) — это ветвь машинного обучения, которая позволяет осуществлять более глубокое и сложное обучение на основе искусственных нейронных сетей (Artificial Neural Network). Модели глубокого обучения могут обучаться на больших объемах данных и сложных закономерностях, особенно показывая отличные результаты в таких областях, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка. Основная структура искусственной нейронной сети была создана по образцу человеческой нейронной сети, что позволяет извлекать характеристики данных шаг за шагом и выполнять более тонкий анализ. Глубокое обучение стало особенно замечательным благодаря развитию сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN) и рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Network, RNN), что позволяет более эффективно обрабатывать данные, такие как изображения, видео, речь и текст. Мощные вычислительные возможности глубокого обучения развиваются вместе с ростом объема данных и вычислительных мощностей и уже стали основными технологиями в различных отраслях.

Фреймворки глубокого обучения, которые мы рассмотрим

С популяризацией глубокого обучения были разработаны различные фреймворки глубокого обучения, которые позволяют эффективно его реализовать. Фреймворки, рассматриваемые в этой серии, являются основными инструментами, часто используемыми исследователями и разработчиками, и обладают различными характеристиками, что будет полезно тем, кто ищет подходящий фреймворк. Вот некоторые из основных фреймворков глубокого обучения, которые мы будем рассматривать:

  1. TensorFlow
    Библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google, поддерживающая различные задачи машинного обучения, включая глубокое обучение. TensorFlow предлагает множество функций, а благодаря большому сообществу учебных материалов и примеров его легко изучать.
  2. PyTorch
    Фреймворк глубокого обучения, разработанный Facebook, с питонической интерфейсом. Код интуитивно понятен и легко отлаживается, что сделало его популярным среди исследователей, и в настоящее время его широко используют и в коммерческих проектах.
  3. Keras
    Keras — это высокоуровневый API нейронных сетей, который в настоящее время интегрирован в TensorFlow. С помощью интуитивно понятного API можно легко строить сложные модели глубокого обучения, что делает его подходящим для новичков.
  4. MXNet
    Фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, поддерживаемый Amazon, который особенно удобен для обучения на нескольких GPU и имеет преимущества для обучения на больших данных. Обладает отличной гибкостью и масштабируемостью, используемыми многими исследованиями.
  5. JAX
    Библиотека для глубокого обучения и численных расчетов, созданная Google, которая предоставляет интерфейс, похожий на Numpy, при этом обеспечивая быструю обработку на GPU и TPU. Особенно часто используется в научных разработках.

Заключение и анонс следующего поста

Мы рассмотрели концепции AI, машинного обучения и глубокого обучения и кратко представили основные фреймворки глубокого обучения, которые будем обсуждать. В следующих постах мы подробно проанализируем каждый фреймворк, начиная с TensorFlow. Давайте вместе рассмотрим, какие особенности имеет TensorFlow и почему многие выбирают этот фреймворк.

Эволюция AI