На що здатні нейронні мережі?

Глибоке навчання, підгалузь машинного навчання, що базується на принципах штучних нейронних мереж, має величезний потенціал і вже широко використовується в різних галузях. Це сучасний і потужний інструмент, здатний вирішувати багато складних задач, для яких раніше не існувало ефективних рішень.

Нейронні мережі застосовуються до різноманітних реальних завдань у багатьох сферах. Нижче наведено основні категорії задач, які вони вирішують, разом із прикладами:

• Розпізнавання зображень: використовується для ідентифікації та класифікації зображень у таких сферах, як автоматичне тегування фотографій у соціальних мережах або медична діагностика, включаючи аналіз МРТ та рентгенівських знімків:

• Розпізнавання мовлення: системи, такі як 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: використовуються для створення нових даних, що імітують частину оригінальних даних. 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?

Існують категорії задач, які залишаються складними або наразі неможливими для розв'язання за допомогою глибокого навчання чи нейронних мереж:

• Створення штучного загального інтелекту (AGI): незважаючи на значний прогрес, сучасні нейронні мережі не здатні повністю відтворити різноманітність і адаптивність людського інтелекту. Кожна мережа розроблена для виконання лише тієї конкретної задачі, для якої її навчали:

• 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 до 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 правил або алгоритмів (наприклад, розв’язання рівняння):

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