Що можуть нейронні мережі?

Глибоке навчання, підклас машинного навчання, заснований на ідеях та принципах штучних нейронних мереж, має величезний потенціал і вже знайшов широке застосування в різних галузях. Це сучасний і потужний інструмент, здатний вирішувати багато завдань, на які раніше не було відповідей.

Глибоке навчання має багато практичних застосувань у різних сферах. Ось кілька класів задач, які вирішуються нейронними мережами, та конкретні приклади:

• Розпізнавання зображень: глибоке навчання застосовується для розпізнавання та класифікації зображень у багатьох сферах — від автоматичного тегування фотографій у соціальних мережах до медичної діагностики, наприклад, аналізу МРТ або рентгенівських знімків:

• Розпізнавання мовлення: системи на кшталт Siri, Google Assistant та Alexa використовують глибоке навчання для обробки та розуміння людської мови:

• Аналіз тексту: глибоке навчання допомагає в аналізі та класифікації текстів. Це охоплює відгуки клієнтів, новинні статті, соціальні мережі тощо. Прикладом є аналіз тональності у твітах або відгуках про товари:

• Системи рекомендацій: сервіси, такі як Netflix або Amazon, використовують глибоке навчання для надання персоналізованих рекомендацій на основі попередньої поведінки користувача;
• Автономні автомобілі: глибоке навчання дозволяє автомобілям розпізнавати об'єкти, пішоходів, інші транспортні засоби, дорожні знаки тощо, а також приймати рішення на основі отриманої інформації:

• Розпізнавання обличчя: використовується у багатьох сферах — від розблокування телефону до систем безпеки та безключового доступу:

• Генеративні завдання: застосовуються для створення нових даних, що імітують оригінальні. Прикладами є створення реалістичних зображень облич, які не існують у реальності, або перетворення зображення зимового пейзажу на літній. Це також стосується завдань, пов'язаних із обробкою тексту та аудіо.

Що НЕ можуть робити нейронні мережі?

Водночас існують класи задач, які наразі складно або неможливо вирішити за допомогою глибокого навчання чи нейронних мереж:

• Створення штучного загального інтелекту (AGI): незважаючи на всі досягнення глибокого навчання, ми все ще далекі від створення машини, здатної повністю імітувати людський інтелект у всій його різноманітності. Кожна нейронна мережа здатна вирішувати лише заздалегідь вивчену задачу:

• Задачі з недостатньою кількістю даних: для глибокого навчання потрібні великі обсяги даних для навчання. Якщо даних мало, модель може навчитися погано (недонавчання) або запам'ятати дані без виділення необхідних закономірностей (перенавчання):

• Високі вимоги до інтерпретованості: нейронні мережі часто називають "чорними скриньками", оскільки важко зрозуміти, як саме вони дійшли певного висновку чи прогнозу. Для деяких сфер, таких як медицина чи фінанси, де потрібна висока прозорість і пояснюваність, це може бути проблемою:

• Завдання, що вимагають суворого дотримання правил: нейронні мережі добре навчаються на даних і прогнозують на основі виявлених у даних закономірностей, але можуть не впоратися із завданнями, де необхідно суворо дотримуватися чітких правил або алгоритмів (наприклад, розв’язання рівняння):

Загалом, глибоке навчання — це потужний інструмент, здатний вирішувати багато завдань. Однак, як і будь-який інструмент, воно має свої обмеження, і важливо застосовувати його там, де це найбільш доцільно.