Openbravo-rus.ru

Образование по русски
2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Обучение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём различия

Полина Кабирова, коммерческий автор и переводчик, специально для блога Нетологии перевела статью Калума Макклилланда о том, чем отличаются искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение и как интернет вещей и искусственный интеллект влияют друг на друга.

Мы все знакомы с термином «искусственный интеллект» (ИИ). О нём снято много фильмов — «Терминатор», «Матрица», «Из машины». Но вы, наверное, слышали и о других терминах — машинное обучение (Machine Learning) и глубокое обучение (Deep Learning). Их иногда используют как синонимы искусственного интеллекта, в результате не видно разницы между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением.

В статье расскажу, каковы отличия между искусственным интеллектом, машинным и глубоким обучением, а затем объясню, как ИИ и интернет вещей связаны друг с другом.

Различия между терминами

Американский информатик Джон Маккарти, впервые употребив термин «искусственный интеллект» в 1956 году, понимал под этим компьютеры, способные выполнять характерные для человеческого интеллекта задачи: планирование, понимание языка, распознавание объектов и звуков, умение обучаться и решать задачи.

Различают сильный и слабый искусственный интеллект. Сильный обладает всеми свойствами человеческого интеллекта, упомянутыми выше. Слабый интеллект способен качественно выполнять только ограниченное количество действий. Компьютер, который распознаёт изображения, но больше ничего не умеет, — пример слабого ИИ.

Машинное обучение — это процесс реализации искусственного интеллекта.

В 1959 году Артур Сэмюэл придумал термин «машинное обучение» — способность компьютера учиться без участия человека. То есть искусственный интеллект возможен без машинного обучения, но для этого понадобится миллион строк кода со сложными правилами и условиями.

Другими словами, вместо прописывания подробных инструкций для каждой конкретной задачи используется алгоритм, который учится находить решения самостоятельно. Обрабатывая огромное количество данных в процессе машинного обучения, компьютер приспосабливается к условиям задачи и совершенствуется.

С помощью машинного обучения была значительно улучшена способность компьютера распознавать объект на изображении или видео — компьютерное зрение. Для этого вы собираете сотни тысяч картинок, а затем люди отмечают на них, например, кошек. Алгоритм строит для компьютера модель, чтобы тот смог определять и выделять картинки с кошками так, как это делает человек. В результате он «узнаёт», как выглядят кошки, и научится распознавать их без ошибок.

Глубокое обучение — один из множества подходов к машинному обучению.

Примеры других подходов: анализ дерева решений, индуктивное логическое программирование, кластеризация, обучение с подкреплением, Байесовская сеть.

Глубокое обучение вдохновлено строением человеческого мозга и взаимодействием нейронов. Появились алгоритмы, имитирующие организацию головного мозга — искусственные нейронные сети (ИНС).

ИНС состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют между собой. Они расположены слоями — каждый слой реагирует на опредёленные признаки, например, изгибы и границы фигур при распознавании изображения. Именно из-за множества слоёв обучение называется глубоким.

Искусственный интеллект и интернет вещей неразрывно связаны

Взаимодействие между искусственным интеллектом и интернетом вещей похоже на отношение между человеческим телом и головным мозгом. Тело собирает информацию через зрение, слух, осязание. Мозг её обрабатывает и придаёт смысл — превращает свет в узнаваемые объекты, а звуки в понятную речь. Затем мозг принимает решения и подаёт телу сигнал, например, взять что-то или начать говорить.

Все подключенные датчики интернета вещей работают как наше тело — собирают исходные данные о том, что происходит в мире вокруг. Искусственный интеллект, как и мозг, интерпретирует эту информацию и решает, какие действия предпринять. Затем устройства, подключенные к интернету вещей, выполняют команду или взаимодействуют между собой.

Искусственный интеллект и интернет вещей стали важными и перспективными технологиями благодаря друг другу.

За последние годы машинное и глубокое обучение привели к прорыву в области искусственного интеллекта. При машинном и глубоком обучении компьютер обрабатывает большое количество данных, которые собирают миллиарды датчиков, составляющих интернет вещей.

Развитие ИИ также будет способствовать внедрению интернета вещей и приведёт к стремительному росту обеих областей.

С помощью интернета вещей искусственный интеллект совершенствуется. Благодаря искусственному интеллекту интернет вещей становится доступным для человека.

ИИ может прогнозировать необходимость ремонта или анализировать процесс производства. Это помогает увеличить эффективность работы и сэкономить миллионы долларов.

Технология адаптируется сама и не требует вмешательства человека. Не надо нажимать на кнопки, набирать текст, искать информацию — только сообщить, что нужно. Например, узнать прогноз погоды или подготовить дом ко сну — выключить кондиционер, закрыть двери, погасить свет.

Объединение технологических достижений

Компьютерные чипы становятся меньше, а техники производства — лучше. Появляются более дешёвые и мощные датчики. Технология изготовления аккумуляторов стремительно развивается, и скоро датчики будут работать много лет без подзарядки.

С появлением смартфонов и беспроводной связи можно дешёво передавать данные в большом объёме, отправляя информацию с датчиков в облако. С облачными технологиями место для хранения данных практически неограниченно, а вычислительные мощности для их обработки — бесконечны.

Конечно, влияние искусственного интеллекта на наше общество и будущее вызывает опасения. Но его развитие и внедрение в связке с интернетом вещей абсолютно точно повлияют на весь мир.

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Обучение искусственного интеллекта

Об авторе: Андрей Беляев, технический директор (CTO) исследовательской компании Neurodata Lab.

Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).

В чем разница между этими названиями?

Все задачи, которые может решать человек или компьютер, можно условно разделить на две категории: рутинные и нерутинные.

К рутинным задачам можно отнести те, где достаточно просто найти универсальный путь решения: например, сложение чисел или измерение температуры воздуха.

Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Такие задачи окружают нас везде. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе. Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. И только некоторые используют машинное обучение.

Получается, что машинное обучение — это обучение ИИ

Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.

Машинное обучение — это подход, при котором алгоритм «учится» решать задачу. Один из самых простых примеров алгоритма, использующего машинное обучение, это классификация фотографий на те, где изображены кошки и те, где есть собаки:

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

Применяя методы машинного обучения, эти же алгоритмы можно «натренировать» и для выполнения более сложных задач — таких как поиск людей на кадре, определение пола и возраста человека и т.д.

Такие алгоритмы можно научить решать задачи любой сложности?

В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.

А что насчет глубокого обучения? Чем оно отличается от машинного?

Читать еще:  Обучение в альфа банке

Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.

Нейронные сети? Как те, что в мозгу у человека?

Такое сравнение действительно часто используется. Нейросеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или группы нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую нейронную сеть.

И все же можно как-то сравнить процессы внутри нейросети с деятельностью мозга?

Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.

Если говорить упрощенно, смысл этих слоев в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

А как происходит процесс обучения?

Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.

В качестве примера можно рассмотреть процесс обучения нейросети распознаванию лиц. Чтобы корректно обучить любую нейросеть, нужно сделать две вещи: собрать достаточное количество данных и определить, за что мы будем ее штрафовать. Применительно к этой задаче, необходимо собрать несколько десятков фотографий лиц для каждого из людей, которых надо определить, и штрафовать нейросеть за то, что предсказанный ею человек не совпадает с человеком на фотографии.

Что значит «поощрять» и «штрафовать» нейросеть?

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Во всех примерах вы рассказываете про конкретные задачи. А можно ли нейросеть научить думать, как человек?

Это уже скорее философский вопрос. Мыслительный процесс напрямую связан с наличием сознания. Нейронная сеть, как и любой другой алгоритм машинного обучения, по своей сути является лишь математической функцией, и умеет решать лишь одну конкретную задачу. Нейросеть, которую учили отличать кошек и собак, не сможет отличить медведя от слона, ведь она даже не знала, что такие существуют. Процессы же анализа данных, которые происходят в голове у человека, намного сложнее чем те, что происходят в нейросети, так что даже при наличии данных, сопоставимых по размеру с массивом информации, которую за жизнь получает человек, сегодня обучить нейросеть думать, как человек, невозможно.

Подписывайтесь и читайте нас в Яндекс.Дзене — технологии, инновации, эко-номика, образование и шеринг в одном канале.

Получите программу курса на email

Посмотрите, как будет строиться учебный процесс

Проектно-ориентированное обучение

Мы учим на практике и разрабатываем программы совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

Истории успеха

Начать свое дело
Пять лет назад я решил основать собственный бизнес. До этого с момента окончания вуза я работал программистом 1С, прошел путь от рядового сотрудника до руководителя проектов. За несколько лет в этой сфере я изучил подводные течения рынка, проблемы и потребности клиентов. Из-за медлительности исполнителей, лишней функциональности ПО и банальных сбоев системы крупные компании за одну ночь могли лишиться миллионной прибыли. Со временем у меня сформировалась идея, как автоматизировать типовые процессы в финансовом учете. Чтобы заняться этим, надо было перестать быть наемным сотрудником — лоббирование идей часто отнимает больше сил, чем их воплощение.

Я хотел начать собственный бизнес, связанный с 1С, не столько из-за финансов, сколько из желания предоставлять качественные услуги и идти в ногу со временем. Поэтому и получилось развить свое дело, нанять штат специалистов, сотрудничать с крупными клиентами. Этот же подход и высшее образование программиста всегда помогали мне следить за трендами в IT и управлении бизнесом. Я заинтересовался технологиями интеграции машины и человека, мобильными приложениями, интерфейсами и автоматизацией.

Понять, чему учиться дальше
Этот интерес привел меня к тому, что пару лет назад я увлекся разработкой приложений на iOS. Изучая материалы в интернете, наткнулся на портал GeekBrains. Посмотрел несколько вебинаров, изучил блог и описания курсов. В итоге начал обучение по профессии «iOS-разработчик». Вскоре отметил, насколько качественно и быстро сегодня можно получить специальность в IT.

В итоге получилось несколько мобильных приложений для клиентов. Одно из них для сети кофеен — помогает принимать товар с завода через мобильный, быстро отмечать информацию о расхождениях, а также фотографировать брак, данные о котором тут же отправляются в базу завода.

Наша компания специализируется на автоматизации финансового и управленческого учета, бухгалтерском и управленческом аутсорсинге. Поэтому мне хотелось разобраться, куда движется сфера финансов. Основные тренды сводились к оптимизации и автоматизации процессов. Так я погрузился в блокчейн-технологии, а затем и в Data Science.

В стратегию бизнеса на ближайшие пять лет я включил внедрение в делопроизводство машинного обучения. Мне это интересно не только как человеку из IT — я действительно вижу в этом возможность для бизнеса перейти на качественно новый уровень.

Мы занимаемся корпоративным сопровождением — у наших клиентов (каждый — от 20 пользователей) ежедневно возникают вопросы и задачи. И большинство из них — типовые, которые можно легко сортировать и решать без участия человека. Это может здорово сэкономить время и ресурсы, необходимые для расширения клиентской базы, улучшения качества услуг. А в итоге — увеличить прибыль.

Я начал читать книги и статьи. Но в этой области без фундаментального образования не обойтись. А в GeekUniversity как раз стартовал факультет искусственного интеллекта. Я планировал отправить на обучение нескольких сотрудников, но захотелось сначала попробовать самому. Так в апреле 2019 года я снова стал студентом, на этот раз в онлайне.

Просыпаться и заниматься
Имея свой бизнес, невозможно выделять время на обучение каждый вечер. Так что я сдвинул режим сна и стал заниматься по утрам. Теперь ложусь в 23 часа и встаю в 5. Есть очевидный плюс: когда занимаюсь, голова свежая и никто не беспокоит. Вебинары просматриваю на удвоенной скорости — удобно при дефиците времени.

Больших сложностей в обучении нет, мне хватает 4–8 часов в неделю, в том числе на практические задания. Но иногда требуется намного больше — особенно когда берешься за задачи «со звездочкой». Скорее всего, дальше будет сложнее, так как пока мы прошли только вводную часть. Но польза от обучения уже есть. По подаче и актуальности курс мне нравится. Уже думаю над тем, кого из сотрудников наградить поступлением в GeekUniversity.

Читать еще:  Обучение excel 2016 бесплатно

И сразу использовать знания
Изученные возможности я уже внедряю в бизнес. В компании мы запустили процессы DevOps. Много времени уходит на организацию совместной разработки и загрузки изменений в продакшн у клиента. Особенно когда клиент работает с раннего утра до 23 часов — тогда возможность внести изменения в его базу есть только ночью. Внедрение Git и сопутствующих технологий позволило автоматизировать процесс и разгрузить разработчиков.

На Python пишем нагрузочные тесты для веб-сервисов. Получается хорошо — благодаря простому и удобному синтаксису, а также богатым библиотекам.

По мотивам курса по Linux и облачным вычислениям меняем свою инфраструктуру. Мы разрабатываем свой сервис для корпоративной поддержки клиентов, поэтому задача по организации базы для этого сервиса очень кстати.

Вообще мне кажется, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения рано или поздно проникнут во все сферы и любой бизнес. И это не страшилка о том, что роботы заменят людей, — напротив, спрос на человеческие ресурсы только вырастет.

Но что произойдет точно, так это улучшится качество услуг. В 1С вижу огромный потенциал для развития как на стороне клиентов, так и на нашей — у интегратора. Сейчас много времени тратится на однотипную работу. Внедрение машинного обучения в работу по обращениям пользователей — наш следующий шаг. Далее — онлайн-отслеживание ошибок на стороне клиента.

Искусственный интеллект: Глубокое обучение

На сегодняшний день развитие Artificial intelligence (AI) является одним из важнейших направлений в России , к которому приковано внимание не только инженеров отрасли, но и правительства.

Проверка концепции AI

Проблематика

Возможно ли на основе имеющихся данных построить предсказательную модель или можно ли в принципе собрать данные требуемые для целевой модели?

Действительно ли для решаемой задачи нужно применять методы глубокого обучения, или можно обойтись менее затратными вычислительными методами, такими как: линейные модели, машинное обучение и т. д.?

Исследование

Анализ данных и выявление значимых паттернов, особенно в условиях, когда данные не имеют заранее заданную структуру, это творческий процесс требующий компетенций в работе с данными и алгоритмами, а также удобного инструментария и накопленной большой библиотеки методов и алгоритмов для быстрой проверки идей. Также требуется опыт управления временем исследования, поскольку все возможные комбинации перебрать невозможно, а ошибки в выборе исследуемых гипотез стоят дорого: много трудозатрат, вычислительных ресурсов, упущенные возможности и время. При рассмотрении конкретных задач мы отсекаем некоторые гипотезы экспертно, некоторые гипотезы исследуем частично в ограниченное время, а часть глубже. В зависимости от достижения некоторого порога значимости влияния данных на переменную отклика мы делаем заключение о возможной эффективности тех или иных методов искуственного интеллекта (ИИ).

Результат

Реалистичный план ИИ проекта или техническое задание, в которое входят:

  • организационная схема решения задачи. По возможности — прототип в MATLAB
  • обоснованные требования к качеству и количеству данных, их достаточности
  • оптимальная методика сбора и предобработки данных, в некоторых случаях — приложение автоматизирующее сбор и разметку данных
  • выбранные архитектуры нейронных сетей или более простых алгоритмов
  • схема развертывания или портирования алгоритмов соответствующая выбранным сетям, например развертывание на корпоративном сервере, на мобильном телефоне, встроенных платформах основанных на GPU, FPGA, MCU, CPU.
  • рекомендации по обучению и дообучению систем.

Услуги

Программное обеспечение

Обучение

Предобработка данных

Для задач глубокого обучения наличие качественной базы данных является ключевым атрибутом успешного решения задачи. Образно говоря, качественная и репрезентативная выборка данных — это 90% успеха.

Критерии качественной выборки

  • Баланс. Количество элементов каждого класса примерно одинаково
  • Достаточность. Элементы содержат атрибуты, которые характеризуют данные и позволяющие либо разделить различные классы либо создать предсказательную модель.

Сценарии подготовки качественной выборки данных для ИИ проекта:

  • Данные уже есть и их надо использовать.
  • Данных пока нет, и их нужно оптимальным образом собрать.
  • Гибридный сценарий когда данные есть, но их нужно дополнять или улучшать.

Часто встречающиеся проблемы и методы решения:

    Данные хранятся в разных файлах, базах данных, имеют различные форматы, измерены с разной частотой, имеют пропуски и так далее.
    Решение: качественная предварительная обработка, требующая высоких компетенций и инфраструктуры автоматизации этой работы для того, чтобы работа с данными не превратилась в пожизненную каторгу.

Результат обучения на основе несбалансированных данных может привести к неудовлетворительному результату.
Решение: Для качественного результата необходима либо определенная настройка алгоритма, либо дополнение или корректировка выборки, либо синтез новых данных.

Характеристики, отвечающие за уникальность могут либо отсутствовать, либо быть очень слабо выражены.
Решение: При отсутствии характеристик необходимо пересмотреть подход к сбору данных. При слабо выраженных характеристиках (например, много шума с амплитудой значительно превышающей полезный сигнал) необходимо увеличивать размер базы данных (собирать дополнительные данные).

  • Данных нет, а собирать их кажется дорого.
    Решение: мы умеем задействовать много возможностей по эффективному сбору данных, таких как быстрое прототипирование мобильного приложения, подключение к существующему промышленному оборудованию или камерам, создание приложений по автоматизации разметки данных, импорт и совмещение нескольких источников данных и так далее.
  • У нас есть разносторонний опыт решения типовых и нестандартных проблем с данными на любом этапе ИИ проекта. Мы не скрываем наших компетенций и готовы не только решить задачу, но и научить пользоваться нашими инструментами.

    Программное обеспечение

    Обучение

    Выбор рабочего прототипа

    Согласно теореме о бесплатных завтраках в сфере оптимизации, не существует универсального алгоритма, способного аппроксимировать любые данные произвольного вида.

    Любой новый AI проект, который не повторяет уже опубликованное решение, а ищет новое, как правило требует работы над созданием, исследованием и сравнением нескольких вариантов прототипов AI алгоритма.

    Основные сложности возникают при определении емкости модели. Если емкость модели относительно большая, на выходе мы получим переобученную модель, которая будет плохо вести себя на новых данных. Другая крайность, низкая емкость модели — приведет к недообучению, что тоже будет выражено в плохой предсказательной способности на новых данных.

    Самый простой случай выбора модели — техника передачи обучения. В этом случае используют несколько хорошо обученных нейросетей и дообучают их на профильной выборке.

    Казалось бы 90% всех AI проектов можно реализовать по такому простому шаблону, но в реальности даже при этом подходе все быстро становится очень сложным, поскольку любая известная сеть создавалась для конкретной задачи и обучалась на данных что имелись у исследователя в то время.

    1. Проверка гипотез о конкретных реализациях алгоритма обходится очень дорого по срокам и вычислительным ресурсам. В среднем за AI проект желательно проверить не менее 100 гипотез, но по факту удается проверить не более десятка.
      Решение: Даже при наличии инструментов автоматизации, распараллеливания, оптимизации и вычислительных кластеров — требуются навыки и опыт подобной работы в MATLAB. По нашему опыту — работа с куратором AI проекта от ЦИТМ Экспонента сокращает время и вероятность ошибочных решений в разы (5-10 раз).

    Зачастую сети, имеющие хорошую предсказательную способность не удовлетворяют иным важным характеристикам задачи, например скорости работы в реальном времени, ограничения по памяти или портируемости.
    Решение: Для поиска решения мы применяем множество подходов, таких как: быстрое прототипирование сетей на целевых платформах с помощью автоматического синтеза платформо-зависимого кода, редактирование существующих известных сетей, создание специализированных сетей с нуля.

  • При реализации алгоритмов с ограниченным набором обучающих данных очень сложно выбрать оптимальный алгоритм, поскольку конечная точность очень сильно будет зависеть от экспертных знаний.
    Решение: Применение методов перекрестной проверки позволяет подобрать оптимальную точность.
    Другим важным компонентом успешного решения является выбор характеристик объекта и предобработки, а иногда и сжатие данных без потери ценной информации.
  • Мы создаем AI алгоритмы в МАТЛАБ потому что это дает нам значимый результат быстрее и гибче, что позволяет удешевить исследование и получение конечного продукта.

    Программное обеспечение

    Обучение

    Обучение алгоритма

    Обучение алгоритма является самым вычислительно сложным процессом из всех представленных. Иногда, обучение может занимать несколько дней для одной конфигурации, хотя и нет гарантии, что конкретная конфигурация алгоритма была наиболее эффективной.

    Процесс обучения выстраивается в зависимости от типа и сложности задачи и количества имеющихся данных для обучения. Здесь нет единого и универсального шаблона. Обучение некоторых задач не требует специальных знаний и навыков, с другой стороны можно столкнуться с такими задачами, в которых обучение может вызвать серьёзные трудности даже у специалиста с большим опытом. Как пример — задачи выделения объектов на изображении с высоким разрешением, когда объекты имеют различный масштаб от нескольких пикселей до размеров, сравнимых с размером всего изображения или задача обработки и предсказания многомерных временных последовательностей. В зависимости от исходной задачи мы можем применить различные подходы. В некоторых случаях приходится исследовать и искать новые подходы к обучению, а в некоторых достаточно применить базовые техники с параметрами обучения по умолчанию. Типичные проблемы:

    Читать еще:  Smm обучение челябинск

      Относительно мало данных, когда сложно не только выбрать достаточно емкую модель, но и правильно ее обучить.
      Решение: Качественный выбор характеристик (фич), использование большого объема комбинаций алгоритмов, применение техник регуляризации.
      Решение: очень часто качественная предобработка данных гораздо важнее, чем сама модель, и на предобработку необходимо больше усилий. Хорошие данные это 90% трудозатрат и успеха AI проекта.

  • Модель высокой сложности, с большим количеством параметров для обучения. Ее обучение занимает много времени, вычислительных ресурсов, но в конечном итоге не достигается сходимость решения. Мы успешно решаем подобные задачи благодаря богатому опыту применения следующих подходов:
    a. Настройка гиперпараметров систем
    b. Улучшение качества предобработки данных
    c. Добавление синтетических данных в выборки обучения
    d. Экспертные знания по выбору функции ошибки под задачу
    e. Разбиение задачи оптимизации на более простые подзадачи
  • ТОП-100: Платные и Бесплатные Курсы по Искусственному Интеллекту [2020]

    Привет, дружище! ✋ На связи Шаполов Алексей. В этой статье ты найдёшь мой личный рейтинг самых лучших платных и бесплатных курсов по искусственному интеллекту , которые позволят тебе изучить основы Machine Learning и даже найти работу в данной сфере.

    Если, конечно, роботы не заменят нас в ближайшем будущем.

    Готов начать обучение и создать настоящий ИИ? Тогда полетели! 🚀

    По данным Inc. Russia, специалисты в области искусственного интеллекта зарабатывают более 100 000 рублей в месяц.

    В моём рейтинге часто будут мелькать курсы по машинному обучению, Deep Learning и нейронными сетям, потому что именно на этих 3 основах и зиждется искусственный интеллект.

    ТОП-70+ Лучших Платных Курсов по Искусственному Интеллекту

    №1. Факультет искусственного интеллекта

    Кто проводит: онлайн-университет GeekBrains совместно с Mail.ru Group.

    Длительность: 18 месяцев.

    Твои навыки после прохождения кура:

    • Навыки программирования на Python
    • Знание алгоритмов и структур данных
    • Умение работать в Linux и операционных системах
    • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования singletone, adapter, factory, dependency injection и пр.
    • Умение писать «чистый» код
    • Навыки работы с нейронными сетями
    • Методы машинного обучения
    • Умение решать задачи машинного зрения и распознавания естественного языка
    • Умение применять теорию вероятности и математическую статистику
    • Знание линейной алгебры, математического анализа и методов оптимизации

    — Как учиться эффективно. Видеокурс от методистов GeekUniversity

    — Основы языка Python

    — Введение в Linux и облачные вычисления

    — Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

    — Методы сбора и обработки данных из сети Интернет

    — Введение в математический анализ

    — Теория вероятностей и математическая статистика

    — Алгоритмы анализа данных

    — Библиотеки Python для Data Science: продолжение

    — Машинное обучение в бизнесе

    — Системы машинного обучения в Production

    — Введение в нейронные сети

    — Фреймворки для разработки искусственных нейронных сетей

    — Введение в обработку естественного языка

    — Введение в компьютерное зрение

    — Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle

    — Git. Базовый курс

    — Как студенту GeekUniversity найти свою первую работу?

    — История развития искусственного интеллекта. Видеокурс

    — Алгоритмы и структуры данных на Python. Интерактивный курс

    — Введение в высшую математику

    Какие инструменты ты освоишь в ходе обучения:

    Стоимость: 15 000 9 000 рублей в месяц.

    Отзывы:

    Нюансы и особенности:

    • Курс только для тех, кто уже знаком с основами программирования. Если ты ещё не умеешь программировать, то пора научиться с помощью следующих курсов
    • В остальном для освоения программы тебе не понадобится ничего сверх школьных знаний
    • После окончания обучения ты сможешь работать по специальностям в таких областях, как машинное обучение, искусственный интеллект, нейронные сети, анализ данных и Data Science
    • Программа курса разработана совместно с компаниями Nvidia и «МегаФон»
    • Основательная математическая база
    • Много практики
    • Помощь с трудоустройством
    • Крутые подарки для студентов — доступ к закрытому клубу GeekClub + курс по английскому для IT-специалистов
    • По окончании курса ты получишь диплом о профессиональной переподготовке

    №2. Основы искусственного интеллекта

    Кто проводит: онлайн-школа AI Simple.

    Длительность: 30 дней.

    Что ты узнаешь и чему научишься:

    • Основам искусственного интеллекта, математического анализа и моделирования
    • Использовать язык Python и его библиотеки
    • Использовать инструменты Statsmodels, Pandas, Numpy, SciKit-Learn и Keras

    — Введение в искусственный интеллект

    — Классификация методов искусственного интеллекта

    — Типы задач, решаемых при помощи ИИ

    — Сравнительный анализ распространенных алгоритмов машинного обучения

    — Искусственные нейронные сети и их особенности

    — Этапы нейросетевого моделирования

    — Многослойная нейронная сеть прямого распространения

    — Обучение нейронной сети (теория)

    — Алгоритмы обучения искусственной нейронной сети прямого распространения

    — Обучение нейронной сети при помощи алгоритма обратного распространения ошибки

    — Способы нормализации переменных

    — Общая постановка задачи аппроксимации

    — Решение задачи аппроксимации и прогнозирования при помощи ИНС (теория)

    — Решение задачи аппроксимации при помощи метода МНК

    — Решение задачи аппроксимации при помощи готового ПО на Python, реализация ИНС

    — Решение задачи аппроксимации при помощи готового ПО на

    — Python, реализация МНК

    — Основы программирования нейронных сетей на Python / C++ (особенности, библиотеки)

    — Разработка ИНС прямого распространения на языке Python или С++ для решения задачи аппроксимации (последовательное написание кода)

    — Общая постановка задачи классификации

    — Решение задачи классификации при помощи ИНС

    — Решение задачи классификации при помощи реализации ИНС на Python

    — Нейронные сети Кохонена

    — Алгоритм самообучения НС Кохонена

    — Алгоритм самоорганизации НС Кохонена

    — Постановка задачи кластеризации

    — Практическая реализация НС Кохонена на Python

    — Методы обработки выборки исходных данных

    — Практическая часть – сверточные сети с использованием библиотек Keras / TensorFlow

    — Выпускная работа (выбор темы)

    — Онлайн-разбор выпускных работ

    — Ответы на вопросы

    Стоимость: 7 900 5 900 рублей за базовый пакет (первый урок можно пройти бесплатно). 6 900 рублей за «Стандарт» и 8 900 за «Максимум».

    Отзывы: на странице курса.

    №3. Machine Learning Pro + Deep Learning

    Кто проводит: онлайн-школа SkillFactory.

    Длительность: 20 недель.

    Стоимость: 6 658 рублей в месяц.

    Отзывы:

    Нюансы и особенности:

    • Свыше 400+ практических заданий и тренажёров
    • Помощь с трудоустройством
    • Готовые проекты в портфолио
    • Тусовка специалистов
    • Диплом по окончании обучения

    №4. Нейронные сети и Deep Learning

    Кто проводит: онлайн-школа SkillFactory.

    Длительность: 10 недель.

    Что ты узнаешь и чему научишься: программировать глубокие нейронные сети и автоматизировать многие рабочие процессы с помощью искусственного интеллекта.

    Стоимость: 4 908 рублей в месяц.

    №5. Машинное обучение c менторской поддержкой

    Кто проводит: онлайн-школа SkillFactory.

    Длительность: 12 недель.

    Что ты узнаешь и чему научишься: изучишь принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering, оценку моделей и другие вещи, необходимые в работе специалиста по машинному обучению. В конце — используешь полученные знания на практике и создашь реальный проект.

    Стоимость: 4 492 рубля в месяц.

    №6. Deep Learning: глубокое обучение от персептрона до новейших концепций

    Кто проводит курс: онлайн-университет «Нетология».

    Длительность: 1,5 месяца.

    Что ты узнаешь и чему научишься:

    • Работать с многомерными свёртками. Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet станут для тебя рабочими инструментами, а не запросами в поисковике
    • Управлять историей. И это не только про твой прогресс в обучении: ты овладеешь конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing
    • Реализовывать NLP с нуля. От классических RNN, GRU и LSTM до топовых Encoder-Decoder архитектур
    • State-of-art сегментации. Будешь готов к прикладным задачам: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Углубишься в CNN
    • Отличать дискриминатор от генератора. Обучишь генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуешь сеть генерации покемонов и обучишь её

    Твои результаты после прохождения курса:

    • Применил все 5 методов градиентного спуска к логистической регрессии. Реализовал график функции потерь в зависимости от эпохи
    • Обучил многослойный персептрон с DroupOut и регуляризацией
    • Построил модель авторегрессии и спрогнозировал функцию синус
    • Реализовал собственную RNN Cell и обучил языковую модель
    • Выбрал оптимальную Encoder-Decoder архитектуру для задачи внимания (Attention)
    • Реализовал State-of-art сегментацию для задач Object DetectionПрименил FCN и UNet к задаче сегментации
    • Реализовал распознавание номеров домов
    • Предсказал вероятность выпадения следующего слова на основе цепей Маркова
    • Реализовал и обучил сеть генерации покемонов

    Стоимость: 31 500 рублей.

    Отзывы:

    №7. Data Science и нейронные сети для новичков

    Кто проводит курс: единственный в России Университет искусственного интеллекта.

    Длительность: 9 месяцев обучения + 2 месяца на защиту диплома и экзамен.

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector