Алгоритмы обучения
В последнее десятилетие среда искусственного интеллекта и машинного обучения переживает настоящий прорыв, благодаря разработке и усовершенствованию алгоритмов обучения. Алгоритмы обучения могут быть разделены на несколько основных категорий, каждая из которых имеет свои уникальные применения и задачи.
Одним из ключевых аспектов обучения нейронных сетей является выбор подходящих алгоритмов оптимизации [6]. В настоящее время алгоритм градиентного спуска является одним из основных инструментов обучения нейронных сетей, однако существуют и другие методы, такие алгоритмы как Adam, RMSprop, Adagrad и другие, которые также активно исследуются и применяются для улучшения процесса обучения [7].
Немаловажным моментом является регуляризация моделей, которая направлена на предотвращение переобучения. Методы, такие как L1 и L2 регуляризация, Dropout и батч-нормализация, играют важную роль в обучении нейронных сетей, обеспечивая устойчивость моделей и повышая их обобщающую способность [8].
Другим ключевым аспектом является выбор функций активации нейронов, так как они влияют на способность модели учить и обобщать зависимости в данных. Сигмоидальная функция, гиперболический тангенс и ReLU являются одними из наиболее широко используемых функций активации, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки в различных сценариях.
Регуляризация моделей играет важную роль в предотвращении переобучения и обеспечении устойчивости нейронных сетей. Один из наиболее распространенных методов регуляризации - L2 регуляризация, также известная как weight decay (сокращение весов). Этот метод добавляет штраф к функции потерь, основанный на квадрате весов модели, что помогает предотвратить переобучение за счет уменьшения значений весов [9].
Другим популярным методом является Dropout, который случайным образом исключает некоторые нейроны во время обучения, таким образом, сеть вынуждена учиться без полной информации, что способствует обобщающей способности модели.
Батч-нормализация - ещё один важный метод, который способствует стабилизации обучения и ускоряет сходимость модели путем нормализации активации во время обучения [10].
Выбор функции активации имеет значительное влияние на способность нейронной сети обобщать зависимости в данных. Сигмоидальная функция, хотя и медленнее сходится в сравнении с другими функциями, может быть полезна в задачах, где нужна вероятностная интерпретация вывода. Гиперболический тангенс обычно используется в скрытых слоях нейронных сетей, а Rectified Linear Unit считается одной из наиболее эффективных функций активации в глубоком обучении, благодаря своей простоте и отсутствию проблемы затухания градиента [11, 12].
Применение
Машинное обучение применяется во многих сферах, в которых в настоящее время задействованы нейронные сети.
Методы обучения нейронной сети «с учителем» широко распространены в таких областях как:
Компьютерное зрение - нейронные сети используются для распознавания объектов на изображениях, сегментации изображений, обнаружения лиц, а также для решения других задач компьютерного зрения. Обработка естественного языка - нейронные сети применяются для задач машинного перевода, анализа тональности текста, распознавания именованных сущностей, генерации текста и много другого. В данной области, при обучении нейронной сети, важно, чтобы человек проверял ответы сети и контролировал все аномалии в процессе обучения.
Медицинские приложения - нейронные сети используются для анализа медицинских изображений (например, радиологических снимков, для выявления «Covid-19»), диагностики болезней по симптомам, прогнозирования риска заболеваний и многое другое. Необходимо, чтобы нейронная сеть обучалась под присмотром специалиста для минимизации некорректных предсказаний.
Методы обучения нейронной сети «без учителя» широко распространены в таких областях как:
Финансовая аналитика - нейронные сети используются для выявления скрытых закономерностей в финансовых данных, обнаружения аномального поведения на финансовых рынках, группировки клиентов по схожим характеристикам для персонализированного предложения продуктов и услуг, для автоматизации рутинных задач, чтобы выполнять операции быстрее чем человек.
Кибербезопасность - нейронные сети используются для обнаружения аномального поведения в сетях и системах информационной безопасности, обнаружения вторжений, выявления несанкционированных действий и предотвращения кибератак, для мониторинга в реальном времени, при этом обучение происходит на огромном количестве данных.
Генерация контента - нейронные сети могут использоваться для генерации контента, например, в создании текста, изображений, видеоизображений, на основе описания текста (примерами могут быть «ChatGPT»); нейронные сети обучаются на тексте и изображениях, выложенных в сети, для данных нейросетей используется обучение «без учителя».
Обучение «с подкреплением» имеет широкий спектр применений в различных областях. Например, в робототехнике нейронная сеть может управлять роботом для преодоления препятствий или выполнения задач. В игровой индустрии методы обучения «с подкреплением» используются для обучения виртуальных персонажей или улучшения их стратегий в играх [14]. Также они могут применяться в областях обучения «с учителем», если объем данных, на которой обучается нейронная сеть, слишком большой или необходимо увеличить точность, путём генерации дополнительных изображений в датасете.