Co je to hluboké učení neboli deep learning
Hluboké učení, známé také jako „deep learning“, představuje specifickou kategorii strojového učení a neuronových sítí. Unikátnost hlubokého učení spočívá v automatizovaném „samovzdělávání“ skrze analýzu algoritmů, aniž by byl nutný zásah nebo pomoc ze strany člověka.
Hluboké učení využívá neuronové sítě s mnoha skrytými vrstvami k modelování složitých vzorů v datech. Oproti tradičnímu strojovému učení, které vyžaduje manuální extrakci vlastností, hluboké učení umožňuje modelům, aby se samy naučily identifikovat relevantní vlastnosti z dat.
Tato schopnost je obzvláště užitečná v aplikacích strojového vidění, kde může být obtížné a časově náročné ručně definovat vlastnosti, které jsou důležité pro určité úkoly, jako je rozpoznávání objektů nebo detekce vad.
Snížením času nutného pro vývoj softwaru, a zároveň zvýšením přesnosti ve strukturování dat, je hluboké učení velmi efektivním nástrojem. Je pojmenováno právě dle své schopnosti zpracovávat velké objemy dat při využití mnohačetných vrstev v rámci neuronové sítě, které jsou inspirovány strukturou a funkcí lidského mozku.
Jak funguje, průběh samotného učení
Neuronové sítě se skládají z vrstev umělých neuronů, kde je každá vrstva schopna naučit se odlišné charakteristiky dat. Vrstvy jsou spojené váhami, které se během tréninku upravují, aby model co nejpřesněji reprezentoval vztahy v datech. Čím více vrstev síť obsahuje, tím „hlubší“ je, a tím složitější vzorce je schopna modelovat. Tato hloubka je klíčová pro dosahování vysoké úrovně abstrakce a generalizace, což je zásadní pro řešení komplexních problémů.
Proces hlubokého učení lze rozdělit do několika klíčových kroků:
Inicializace parametrů: Na začátku je neuronová síť inicializována, neuronům jsou přiřazeny náhodné váhy. Váhy jsou parametry v modelu, které určují sílu spojení mezi neurony v různých vrstvách sítě.
Předkládání dat: Během tréninku se síti předkládají data ve formě vstupních vektorů (například obrazy, texty nebo zvukové záznamy), spolu s odpovídajícími výstupy (například štítky tříd pro klasifikaci obrazů).
Pak následují dvě hlavní fáze hlubokého učení: předurčení sítě dopředným směrem (forward propagation) a zpětné šíření chyby (backpropagation). Ty tvoří základní mechanismus, jímž se neuronové sítě učí z dat. Tyto fáze umožňují síti automaticky upravovat své interní parametry (váhy) s cílem zlepšit svůj výkon.
Předurčení sítě dopředným směrem (Forward Propagation)
Forward propagation je proces, při kterém vstupní data procházejí neuronovou sítí od vstupní vrstvy přes jednu nebo více skrytých vrstev až k výstupní vrstvě. Cílem je získat predikci sítě na základě aktuálních vah. V každé vrstvě jsou data zpracovávaná podle aktivační funkce a pak přesouvaná do následující vrstvy. Aktivační funkce jsou matematické funkce, které rozhodují, zda se neuron „aktivuje“ a předává signál další vrstvě. Použití aktivační funkce slouží k zavedení nelinearity do neuronové sítě a to zabezpečí schopnost učit se ze složitých, nelineárních vztahů v datech.
Každý neuron ve skrytých vrstvách váží své vstupy s vlastními váhami, přičítá bias (zkreslení) a aplikuje na výsledek aktivační funkci, aby získal svůj výstup.
Na konci procesu forward propagation výstupní vrstva generuje predikci, která je porovnána s očekávaným výstupem. Rozdíl mezi predikcí a skutečným výstupem je vyjádřen pomocí chybové funkce (také nazývané ztrátová – loss – funkce), která kvantifikuje chybu modelu.
Jednoduše řečeno, funkce loss je metoda vyhodnocování toho, jak dobře algoritmus modeluje datovou sadu.
Zpětné šíření chyby (Backpropagation)
Zpětné šíření chyby je metoda používaná k úpravě vah neuronové sítě na základě chyby (rozporu) mezi skutečným a predikovaným výstupem. Tato fáze začíná výpočtem chyby na výstupní vrstvě sítě, což je rozdíl mezi očekávaným výstupem a skutečnou predikcí sítě.
Chyba je pak šířená zpět skrz síť, od výstupní vrstvy přes všechny skryté vrstvy až k vstupní vrstvě. Během této zpětné cesty jsou vypočteny gradienty chybové funkce vzhledem ke všem váhám sítě, což ukazuje, jak by se měly váhy změnit, aby se chyba snížila.
Jednoduše řečeno algoritmus zpětného šíření chyby je základním stavebním kamenem v neuronové síti, protože po každém procesu forward propagation, síť provede backpropagation a upraví parametry modelu (váhy a biasy – vychýlení nebo zkreslení).
Tento proces iterativně pokračuje, kdy se s každým průchodem tréninkovými daty váhy upravují s cílem postupně snižovat celkovou chybu sítě. Tímto způsobem se síť „učí“ z chyb a zlepšuje svou schopnost správně mapovat vstupní data na očekávané výstupy.
Hluboké učení v kontextu
Proč je hluboké učení důležité
Důležitost hlubokého učení spočívá také v jeho flexibilitě a škálovatelnosti. Modely lze trénovat na obrovských datasetech a postupně zlepšovat jejich výkon, což umožňuje neustálý pokrok a inovace v mnoha odvětvích. Od automatizovaného řízení vozidel přes rozpoznávání mluveného a psaného jazyka až po rozvoj personalizované medicíny, hluboké učení transformuje způsob, jakým interagujeme s technologiemi a řešíme problémy v reálném světě.
Analýza a kontrola obrazu pomocí hlubokého učení
V posledních letech vedl rozvoj metod hlubokého učení (deep learning) k signifikantnímu pokroku i v oblasti strojového vidění, a to i v aplikacích, kde by použití tradičních metod zpracování obrazu bylo buď technicky neuskutečnitelné, nebo by vyžadovalo nadměrně složité algoritmické programování. Tento pokrok je dán především schopností hlubokého učení efektivně zpracovávat a interpretovat komplexní obrazová data, což umožňuje vysoce přesné a automatizované kamerové inspekce v široké škále jak průmyslových, tak výzkumných aplikací.
V praxi to znamená, že systémy strojového vidění vybavené algoritmy hlubokého učení mohou provádět komplexní inspekční úkoly, jako je detekce defektů, klasifikace objektů, rozpoznávání vzorců a monitorování kvality, ve výrobních procesech a mnoha dalších oblastech. Například v automobilovém průmyslu mohou tyto systémy identifikovat a klasifikovat mikroskopické defekty na povrchu vozidla, které by lidské oko mohlo přehlédnout.
Navíc, schopnost hlubokého učení adaptovat se na nová data prostřednictvím kontinuálního učení umožňuje těmto systémům udržet vysokou úroveň přesnosti a spolehlivosti i v dynamických nebo měnících se prostředích. To je zásadní pro aplikace, kde je kritická nejen přesnost detekce, ale také schopnost rychle se přizpůsobit novým typům defektů nebo změnám ve výrobních procesech.
Pokud se chcete dozvědět více o tom, jak vypadá využití metody hlubokého učení
prohlédněte si praktické aplikace našich konkrétních projektů s použitím hlubokého učení.
Společnost ATEsystem zároveň nabízí širokou škálu řešení založených na pokročilých metodách hlubokého učení, které jsou přizpůsobené i nestandardním potřebám zákazníků.
„Tyto inovativní systémy hlubokého učení na míru umožňují firmám maximalizovat jejich efektivitu a konkurenceschopnost.“
Vaše podnikání můžete posunout vpřed i díky dalším výhodám systémů hlubokého učení od ATEsystem.
