сложной.
Механика машинного обучения
Для решения таких задач нужен совсем иной подход. Многое из того, что мы усваиваем в школе, похоже на стандартные компьютерные программы. Мы учимся перемножать числа, решать уравнения и получать результаты, следуя инструкциям. Но навыки, которые мы получаем в самом юном возрасте и считаем самыми естественными, усваиваются не из формул, а на примерах.
Например, в двухлетнем возрасте родители не учат нас узнавать собаку, измеряя форму ее носа или контуры тела. Мы можем отличать ее от других существ, потому что нам показали много примеров собак и несколько раз исправили наши ошибки. Уже при рождении мозг дал нам модель, описывающую наше мировосприятие. С возрастом благодаря ей мы стали на основе получаемой сенсорной информации строить предположения о том, с чем сталкиваемся. Если предположение подтверждалось родителями, это способствовало укреплению модели. Если же они говорили, что мы ошиблись, мы меняли модель, дополняя ее новой информацией. С опытом она становится все точнее, поскольку включает больше примеров. И так происходит на подсознательном уровне, мы этого даже не понимаем, но можем с выгодой использовать.
Глубокое обучение – отрасль более широкой области исследований искусственного интеллекта: машинного обучения, подразумевающего получение знаний из примеров. Мы не задаем компьютеру огромный список правил решения задачи, а предоставляем модель, с помощью которой он может сравнивать примеры, и краткий набор инструкций для ее модификации в случае ошибки. Со временем она должна улучшиться настолько, чтобы решать поставленные задачи очень точно.
Перейдем к более строгому изложению и сформулируем идею математически. Пусть наша модель – функция h(x, θ). Входное значение x – пример в векторной форме. Допустим, если x – изображение в оттенках серого, компоненты вектора – интенсивность пикселей в каждой позиции, как показано на рис. 1.3.
Рис. 1.3. Векторизация изображения для алгоритма машинного обучения
Входное значение θ – вектор параметров, используемых в нашей модели. Программа пытается усовершенствовать их значения на основе растущего числа примеров. Подробнее мы рассмотрим этот вопрос в главе 2.
Чтобы интуитивно понимать модели машинного обучения, рассмотрим пример. Допустим, мы решили узнать, как предсказывать результаты экзаменов, если известно количество часов сна и учебы в день перед испытанием. Мы собираем массив данных и при каждом замере х = [x1 x2]T записываем количество часов сна (x1), учебы (x2) и отмечаем, выше или ниже они средних по классу. Наша цель – создать модель h(х,θ) с вектором параметров θ = [θ0 θ1 θ2]T, чтобы:
По нашему предположению, проект модели h(х,θ) будет таким, как описано выше (с геометрической точки зрения он описывает линейный классификатор, делящий плоскость координат надвое). Теперь мы хотим узнать вектор параметров θ, чтобы научить модель делать верные предсказания (−1, если результаты