Uczenie głębokie – czym jest?

Uczenie głębokie jest formą sztucznej inteligencji oraz rewolucjonizuje sposób przetwarzania danych. Jak działa i jak dzięki niemu można wykonywać skomplikowania zadania z niespotykaną dotąd precyzją i skutecznością?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest uczenie głębokie i jaka jest jego historia?
• Jakie są zależności między uczeniem głębokim a uczeniem maszynowym?
• Jakie są elementy uczenia głębokiego?
• Jak działa uczenie głębokie?
• Jakie są techniki i narzędzia stosowane w uczeniu głębokim?
• Jakie są zastosowania uczenia głębokiego?
• Jakie są ograniczenia uczenia głębokiego?
• Jakie są korzyści z uczenia głębokiego?

​Uczenie głębokie – definicja i historia

Uczenie głębokie to zaawansowana dziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje sieci neuronowe do analizy danych i podejmowania decyzji. Charakteryzuje się wieloma warstwami przetwarzania informacji, które naśladują strukturę i funkcje ludzkiego mózgu. Głębokie sieci neuronowe uczą się poprzez analizę ogromnych zbiorów danych, wyodrębniając z nich istotne wzorce i cechy, co pozwala na tworzenie dokładnych modeli predykcyjnych^[1].

Uczenie głębokie to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do modelowania i analizy skomplikowanych wzorców w danych.

Definicja uczenia głębokiego

Historia uczenia głębokiego sięga początków badań nad sztuczną inteligencją i sieciami neuronowymi w latach 50. XX wieku. Wtedy pojawiły się pierwsze modele inspirowane biologicznymi neuronami, takie jak Perceptron stworzony przez Franka Rosenblatta w 1958 roku. Stanowił podstawę dla przyszłych sieci neuronowych, ale jego ograniczenia w rozwiązywaniu złożonych problemów sprawiły, że badania nad sztucznymi sieciami neuronowymi przeszły na dalszy plan^{[2] [3]}.

Przełom nastąpił w latach 80. – opracowano wtedy algorytm wstecznej propagacji błędów, który pozwolił skutecznie trenować wielowarstwowe sieci neuronowe. Metoda ta, opracowana przez Geoffreya Hintona, Davida Rumelharta i Ronalda Williamsa, pozwalała optymalizować wagi w sieci poprzez minimalizację błędów predykcji. Mimo postępu, jakim było powstanie tego algorytmu, wciąż brakowało wystarczającej mocy obliczeniowej oraz dużych zbiorów danych, co ograniczało rozwój uczenia głębokiego^{[4] [5]}.

W kolejnych dekadach zwiększyły się zarówno dostępna moc obliczeniowa, jak i ilość danych potrzebnych do treningu głębokich sieci neuronowych. Przełom nastąpił w latach 2000. dzięki rozwojowi procesorów graficznych (GPU) – dzięki nim można było przyspieszyć obliczenia związane z trenowaniem modeli uczenia głębokiego. W 2006 roku Geoffrey Hinton i jego współpracownicy przedstawili koncepcję głębokich sieci neuronowych, która polegała na warstwowym uczeniu reprezentacji danych. Dzięki temu pomysłowi można było znacząco poprawić wyniki w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego^{[6] [7] [8]}.

Od tego momentu uczenie głębokie zaczęło zdobywać popularność i zaufanie wśród badaczy i inżynierów. Kolejnym punktem zwrotnym był roku 2012, w którym zespół prowadzony przez Alexa Krizhevsky’ego wygrał konkurs ImageNet, wykorzystując głęboką sieć konwolucyjną, co zwiększyło zainteresowanie tą technologią. Sukcesy w dziedzinach, takich jak rozpoznawanie mowy czy autonomiczne pojazdy, przyczyniły się do dalszego rozwoju uczenia głębokiego w przemyśle i badaniach naukowych^{[9] [10] [11] [12] [13]}. Obecnie jest ono jednym z najważniejszych obszarów sztucznej inteligencji, a jego techniki i modele są powszechnie stosowane w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, transport czy rozrywka.

Uczenie głębokie a uczenie maszynowe

Uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego i reprezentuje jego bardziej zaawansowaną formę. Uczenie maszynowe obejmuje różnorodne techniki (regresję liniową, drzewa decyzyjne, a także sieci neuronowe), które są podstawą uczenia głębokiego. Jedną z różnic jest fakt, że tradycyjne metody uczenia maszynowego bazują na ręcznej ekstrakcji cech i prostych algorytmach, zaś uczenie głębokie wykorzystuje złożone architektury sieci neuronowych z wieloma warstwami przetwarzania.

Innym aspektem jest sposób przetwarzania i reprezentacji danych. W uczeniu maszynowym cechy muszą być starannie wyselekcjonowane i przekształcone przez ekspertów dziedzinowych, aby model mógł efektywnie je przetwarzać. Modele głębokiego uczenia z kolei mogą automatycznie uczyć się reprezentacji danych optymalnych dla danego zadania, co eliminuje potrzebę ręcznego przetwarzania cech.

Głębokie sieci neuronowe dzięki swojej warstwowej strukturze są w stanie uchwycić bardziej złożone zależności i wzorce w danych, dzięki czemu sprawdzają się w zadaniach wymagających analizy dużych i złożonych zbiorów danych, np. w przetwarzaniu języka naturalnego. Dzięki nim można też tworzyć modele zdolne do ogólnej nauki, które mogą być przenoszone pomiędzy różnymi zadaniami z minimalnym dostosowaniem.

Elementy uczenia głębokiego

Uczenie głębokie składa się z następujących elementów:

Warstwy neuronowe

Warstwy neuronowe to podstawowe bloki konstrukcyjne sieci neuronowych. Składają się z neuronów przetwarzających dane wejściowe i przekazujących przetworzone informacje do kolejnych warstw. W sieciach głębokich występuje wiele typów warstw:

• W warstwach w pełni połączonych (dense/fully connected layers) każdy neuron jest połączony z każdym neuronem w poprzedniej warstwie. Stosuje się je w końcowych etapach sieci do agregacji informacji.
• Warstwy konwolucyjne stosuje się głównie w sieciach konwolucyjnych – warstwy przetwarzają dane wejściowe za pomocą filtrów wykrywających lokalne wzorce.
• Warstwy rekurencyjne wykorzystuje się w sieciach rekurencyjnych. Posiadają one wewnętrzne pętle, które umożliwiają zapamiętywanie informacji z poprzednich kroków sekwencji.

Funkcje aktywacji

Funkcje aktywacji wprowadzają nieliniowość do sieci neuronowej, co pozwala modelowi na uchwycenie skomplikowanych wzorców w danych. Najczęściej stosowane funkcje aktywacji to:

• Funkcja aktywacji ReLU (Rectified Linear Unit) to najpopularniejsza funkcja aktywacji w głębokich sieciach ze względu na prostotę i skuteczność. Wzór to ReLU(x) = max(0, x)
• Funkcja aktywacji Sigmoid używana jest głównie w warstwach wyjściowych sieci klasyfikacyjnych. Wzór to Sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x))
• Funkcja aktywacji tanh(x) stosuje się w sieciach rekurencyjnych. Jej wzór to tanh(x) = (e^x – e^(-x)) / (e^x + e^(-x))

Algorytmy optymalizacji

Algorytmy optymalizacji są używane do dostosowywania wag sieci neuronowej w celu minimalizacji funkcji kosztu. Najbardziej znane z nich to:

• Gradient Descent (Stochastic Gradient Descent, SGD) to podstawowy algorytm optymalizacji, który iteracyjnie aktualizuje wagi sieci na podstawie gradientów funkcji kosztu.
• Adam (Adaptive Moment Estimation) to zaawansowany algorytm, który łączy zalety RMSProp i Momentum, automatycznie dostosowując współczynniki uczenia.

Funkcje kosztu

Funkcje kosztu (loss functions) mierzą różnicę między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi wartościami, prowadząc proces optymalizacji. Przykłady to:

• Cross-Entropy Loss używana jest w problemach klasyfikacji. Mierzy różnicę między rozkładem przewidywanym a rzeczywistym.
• Mean Squared Error stosowana jest w regresji. Mierzy średni kwadrat różnic między przewidywanymi a rzeczywistymi wartościami.

Normalizacja i regularyzacja

Techniki te stosuje się do celu poprawy stabilności i generalizacji modeli. Przykłady to:

• Batch Normalization normalizuje aktywacje w warstwach, przyspieszając uczenie i stabilizując sieć.
• Dropout losowo wyłącza neurony podczas treningu, aby zapobiec przeuczeniu (overfitting).

Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to zaawansowane modele uczenia maszynowego inspirowane strukturą ludzkiego mózgu. Składają się z warstw neuronów, które przetwarzają dane wejściowe, ucząc się wzorców poprzez dostosowywanie wag połączeń. Wykorzystują wzorce do klasyfikacji, regresji i analizy złożonych danych w różnych aplikacjach. Uczenie głębokie obejmuje różnorodne typy sieci neuronowych:

• Sieci konwolucyjne są szczególnie skuteczne w zadaniach związanych z przetwarzaniem obrazów i wideo. Ich struktura jest inspirowana biologicznym układem wzrokowym i składa się z warstw konwolucyjnych, które automatycznie uczą się wykrywać lokalne wzorce w danych wejściowych. Warstwy stosują filtry konwolucyjne do przetwarzania małych fragmentów obrazu, dzięki czemu mogą wykrywać krawędzie, tekstury i złożone wzorce na kolejnych poziomach hierarchii. Tego typu sieci stosuje się w rozpoznawaniu obiektów czy klasyfikacja obrazów.
• Rekurencyjne sieci neuronowe służą do przetwarzania sekwencyjnych danych, takich jak tekst, mowa czy dane czasowe. Są zdolne zapamiętać informacje z poprzednich kroków sekwencji poprzez pętle rekurencyjne, dzięki czemu mogą uwzględniać kontekst historyczny podczas przetwarzania danych bieżących. Jedne z najpopularniejszych wariantów tych sieci to sieci LSTM (Long Short-Term Memory) oraz GRU (Gated Recurrent Units), które rozwiązują problem zanikania gradientu i są bardziej efektywne w uczeniu długoterminowych zależności. Stosuje się je w tłumaczeniu maszynowym, generowaniu tekstu, rozpoznawaniu mowy czy analizie szeregów czasowych.
• Sieci generatywne przeciwstawne (znane też jako generative adversarial networks) składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora, które konkurują ze sobą w procesie uczenia. Generator tworzy sztuczne dane, próbując oszukać dyskryminatora, który ocenia, czy dane pochodzą z rzeczywistego zestawu danych, czy są wygenerowane. Dzięki rywalizacji obie sieci stają ulepszają swoje działanie, co prowadzi do generowania realistycznych danych. Wykorzystuje się je do tworzenia obrazów, animacji, muzyki, a także w aplikacjach związanych z poprawą jakości obrazu i obróbką danych.
• Autoenkodery stosuje się w uczeniu nienadzorowanym do nauki wydobycia istotnych cech z danych. Składają się z dwóch części: kodera, który przekształca dane wejściowe do zredukowanej reprezentacji (kodowania), oraz dekodera, który rekonstruuje dane wyjściowe z tej reprezentacji. Używa się ich do kompresji danych, usuwania szumów oraz wykrywania anomalii.
• Sieci neuronowe z pamięcią długoterminową (memory networks), takie jak neural Turing machines i attention mechanisms, wykorzystuje się w zadaniach wymagających dostępu do zewnętrznej pamięci lub długoterminowej pamięci kontekstowej. Attention mechanisms pozwalają sieciom skupić się na najważniejszych częściach danych wejściowych podczas przetwarzania, co jest niezbędne w tłumaczeniu maszynowym i analizie tekstu. Mechanizmy te są również integralną częścią transformatorów (transformers), które stały się podstawą nowoczesnych modeli językowych, takich jak GPT-3 i BERT.

Dane treningowe

Dane treningowe stanowią fundament procesu uczenia maszynowego. Powinny być dobrze zbalansowane, zróżnicowane i odpowiednio oznaczone (w przypadku uczenia nadzorowanego). Często dzieli się je na zestawy treningowe, walidacyjne i testowe w celu oceny wydajności modelu.

Proces treningu

Proces treningu obejmuje iteracyjne dostosowywanie wag sieci na podstawie danych wejściowych i oczekiwanych wyników. Ważne elementy to:

• Epochs to pełne przejścia przez cały zbiór treningowy.
• Batch size to liczba próbek przetwarzanych przed aktualizacją wag.
• Learning rate to szybkość, z jaką model dostosowuje swoje wagi.

Działanie uczenia głębokiego

Uczenie głębokie działa dzięki zaawansowanym algorytmom i dużej mocy obliczeniowej, często dostarczanej przez specjalistyczne układy GPU. Podstawową zasadą działania jest przetwarzanie danych przez wielowarstwowe sieci neuronowe, które składają się z licznych warstw przetwarzających informacje na coraz wyższych poziomach abstrakcji. Proces rozpoczyna się od warstwy wejściowej, która odbiera surowe dane np. obrazy, teksty czy dane czasowe. Przechodzą one przez kolejne warstwy ukryte, które są złożone z neuronów przetwarzających informacje za pomocą wag i funkcji aktywacji.

Każda warstwa sieci przekształca dane wejściowe i wydobywa z nich istotne cechy, które następnie przekazuje do kolejnej warstwy. W początkowych warstwach przetwarza się podstawowe cechy (np. krawędzie i tekstury w przypadku obrazów), a w kolejnych sieć uczy się coraz bardziej złożonych i abstrakcyjnych reprezentacji (np. kształtów, obiektów czy kontekstów).

Podczas procesu treningu model uczenia głębokiego uczy się optymalnych wag poprzez iteracyjne dostosowywanie ich wartości w celu minimalizacji funkcji kosztu. Funkcja kosztu mierzy różnicę między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi wartościami. Proces ten wykorzystuje algorytm wstecznej propagacji błędów, który oblicza gradienty funkcji kosztu w odniesieniu do wag i propaguje gradienty wstecz przez sieć, umożliwiając aktualizację wag za pomocą metod optymalizacji, takich jak Adam.

W trakcie uczenia modelu stosuje się różne techniki regularyzacji (np. dropout czy batch normalization), które poprawiają ogólna wydajność modelu i zapobiegają przeuczeniu. Po zakończeniu treningu model ocenia się na zbiorze walidacyjnym i testowym, aby sprawdzić jego wydajność i zdolność do generalizacji niewidzianych wcześniej danych.

Techniki i narzędzia uczenia głębokiego

Uczenie głębokie korzysta z różnorodnych technik. Do najważniejszych zalicza się m.in.:

• Batch normalization to technika normalizacji, która stabilizuje i przyspiesza proces uczenia. Polega na normalizowaniu aktywacji (wartości wyjściowych neuronów) każdej warstwy w mini-batchu, co zmniejsza zależność od początkowych wartości wag i pozwala użyć większych współczynników uczenia. Pomaga w redukcji problemu zanikania gradientu i poprawia ogólną wydajność sieci neuronowej.
• Dropout to technika regularyzacji, która zapobiega przeuczeniu (overfitting) modelu. Podczas treningu losowo wyłącza się pewien procent neuronów w każdej warstwie, co zmusza sieć do nauki bardziej odpornych reprezentacji. Po zakończeniu treningu do predykcji używa się wszystkich neuronów, co prowadzi do bardziej uogólnionego modelu.
• Data augmentation to metoda zwiększania różnorodności danych treningowych poprzez stosowanie losowych transformacji – obracania, przesuwania, skalowania czy zmiany jasności obrazów. Pomaga to modelowi lepiej generalizować nowe dane, co prowadzi do poprawy wydajności.
• Transfer learning wykorzystuje wstępnie wytrenowane modele jako punktu wyjścia do trenowania nowych modeli na innych, często mniejszych, zestawach danych. Jest to szczególnie użyteczne, gdy dostępne dane treningowe są ograniczone. Wykorzystanie wstępnie wytrenowanych wag przekłada się na szybsze uczenie się i lepsze wyniki.

Poza wymienionymi wyżej technikami w uczeniu głębokim wykorzystuje się też następujące narzędzia:

• TensorFlow to biblioteka open-source opracowana przez Google, która umożliwia budowę i trenowanie modeli uczenia maszynowego, w tym głębokiego. Posiada bogaty zestaw funkcji i narzędzi do projektowania sieci neuronowych, optymalizacji, a także wspiera uczenie rozproszone.
• PyTorch to biblioteka open-source stworzona przez Facebook AI Research, która jest szeroko używana w badaniach i przemyśle. Oferuje dynamiczne tworzenie grafów obliczeniowych, co ułatwia debugowanie i modyfikowanie modeli. Jest znana ze swojej prostoty i wygody użycia.
• Keras to wysokopoziomowa biblioteka open-source działająca jako interfejs do TensorFlow. Upraszcza proces budowy i trenowania sieci neuronowych poprzez dostarczenie intuicyjnego i modułowego API.
• MXNet to biblioteka uczenia głębokiego, która wspiera zarówno programowanie imperatywne, jak i symboliczne. Wykorzystuje ją Amazon w swoich usług w ramach AWS. MXNet wspiera uczenie rozproszone i jest zoptymalizowana pod kątem wydajności.
• Caffe to opracowana przez Berkeley Vision and Learning Center biblioteka uczenia głębokiego zaprojektowana z myślą o szybkości i modularności. Najczęściej używa się jej w zadaniach związanych z wizją komputerową, a dzięki optymalizacji na poziomie C++ jest jedną z najszybszych bibliotek do trenowania modeli bazujących na konwolucyjnych sieciach neuronowych.
• Theano to biblioteka do obliczeń numerycznych, jedna z pierwszych wykorzystywanych w badaniach nad uczeniem głębokim. Obecnie jest mniej popularna, ale wpłynęła na rozwój innych bibliotek, takich jak TensorFlow i PyTorch.

Zastosowania uczenia głębokiego

Jednym z obszarów, w których wykorzystuje się uczenie głębokie, jest wizja komputerowa – dzięki technikom takim jak konwolucyjne sieci neuronowe można rozpoznawać obiekty czy klasyfikować obrazy. Z kolei w medycynie uczenie głębokie jest wykorzystywane do analizy obrazów medycznych, co pozwala automatycznie wykrywać anomalie czy diagnozować choroby.

Rekurencyjne sieci neuronowe i modele transformatorowe stosuje się W przetwarzaniu języka naturalnego do m.in. tłumaczenia maszynowego, analizy sentymentu czy generowania tekstu – są one także podstawą działania chatbotów i asystentów głosowych.

Uczenie głębokie odgrywa też ważną rolę w systemach rekomendacyjnych powszechnie stosowanych w:

• platformach streamingowych,
• platformach e-commerce,
• mediach społecznościowych.

Modele analizują zachowania użytkowników, historię interakcji oraz preferencje i na tej podstawie dostarczają im spersonalizowane rekomendacje.

Finanse również korzystają z uczenia głębokiego, szczególnie w zakresie wykrywania oszustw, analizie ryzyka oraz w handlu algorytmicznym. Modele mogą przetwarzać ogromne ilości danych finansowych, co pozwala szybko identyfikować nieprawidłowości i oszustwa, ale sprawdza się też w przewidywaniu trendów rynkowych czy dywersyfikacji portfeli inwestycyjnych.

Ograniczenia uczenia głębokiego

Jednym z głównych problemów uczenia głębokiego jest potrzeba posiadania ogromnych ilości danych do skutecznego treningu modeli – modele wymagają dużych, dobrze oznaczonych zbiorów danych, aby móc uczyć się skomplikowanych wzorców i zapewniać wysoką dokładność. Ich przygotowanie może być kosztowne, a sam czas treningu może być bardzo długi, zwłaszcza przy skomplikowanych architekturach i dużych zbiorach danych.

Warto też pamiętać, że modele uczenia głębokiego mogą być podatne na zakłócenia i szumy w danych wejściowych, co prowadzi do nieoczekiwanych wyników. Mimo że mogą osiągać doskonałe wyniki na danych treningowych, mogą mieć później trudności z generalizacją nowych danych z powodu przeuczenia.

Ograniczeniem jest też wysokie zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe. Proces trenowania głębokich sieci neuronowych jest intensywny pod względem obliczeniowym i wymaga zaawansowanych procesorów graficznych (GPU) lub specjalistycznych układów ASIC, co wiąże się z dużymi kosztami sprzętowymi i energetycznymi.

Nie wolno też zapominać, że modele uczenia głębokiego często postrzega się jako „czarne skrzynki”, ponieważ trudno zrozumieć, w jaki sposób dochodzą do swoich predykcji. Brak przejrzystości i wyjaśnialności może nie tylko utrudniać korzystanie z nich, ale również sprawiać problemy w dziedzinach wymagających zaufania i zgodności z regulacjami, np. medycynie.

Także etyczne i społeczne aspekty uczenia głębokiego budzą kontrowersje – modele mogą nieświadomie wzmacniać istniejące uprzedzenia i nierówności, jeżeli dane treningowe są stronnicze. Problematyczna jest także kwestia odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez autonomiczne systemy i ich wytwory.

Korzyści z uczenia głębokiego

Jedną z najważniejszych zalet uczenia głębokiego jest możliwość automatycznego wydobywania cech z danych surowych – eliminuje to potrzebę ręcznego przetwarzania i selekcji cech, co sprawia, ze proces jest bardziej efektywny. Modele potrafią identyfikować skomplikowane wzorce i zależności w danych, co prowadzi do wysokiej precyzji w skomplikowanych zadaniach (np. przetwarzaniu języka naturalnego)

W miarę wzrostu ilości danych modele mogą efektywnie uczyć się coraz bardziej złożonych reprezentacji, co poprawia ich wydajność i dokładność. Są też wyjątkowo elastyczne i uniwersalne, więc można je stosować w wielu problemach i dziedzin – medycynie, finansach, e-commerce czy marketingu.

Dzięki zdolności przetwarzania i analizowania nieliniowych i skomplikowanych zależności w danych uczenie głębokie przewyższa tradycyjne metody uczenia maszynowego w wielu zastosowaniach. Wpływa to m.in. na automatyzację procesów biznesowych, a także przyczynia się do redukcji kosztów i większej efektywności operacyjnej w różnych branżach.