Глубинное обучение стало основой больших моделей и сервисов, которые сегодня воспринимаются как «интеллектуальные». Оно позволяет нейросетям понимать речь, видеть объекты, анализировать текст и выполнять задачи, которые раньше были недоступны машинам.
Короткое определение
Глубинное обучение — это подход в машинном обучении, в котором используются нейронные сети с большим количеством слоёв. За счёт этой глубины модель учится выделять сложные признаки и работать c данными на разных уровнях абстракции.
Подробное объяснение
Основная идея глубинного обучения — многослойная обработка информации. На ранних слоях модель выделяет базовые признаки: линии, формы, текстуры. На следующих — собирает их в более сложные элементы: объекты, сцены, структуры текста. На верхних уровнях принимает решения, опираясь на совокупность найденных закономерностей.
Такой подход оказался универсальным: он работает с изображениями, звуком, текстом и табличными данными. Вместо ручного выделения признаков, как это делали в классическом machine learning, глубокие сети сами находят нужные зависимости.
Прорыв случился благодаря росту вычислительных мощностей и появлению больших датасетов. Чем больше слоёв, тем сложнее задачи может решать модель, но и тем больше данных ей нужно для обучения. Поэтому глубокие сети стали востребованы именно в эпоху больших данных.
Современные архитектуры — сверточные сети, рекуррентные сети, трансформеры — по-разному организуют эти слои, но их цель остаётся одинаковой: учиться на примерах и улучшать качество решений.
Глубинное обучение привело к появлению моделей, которые могут писать тексты, переводить речь, распознавать лица, генерировать изображения, прогнозировать события и анализировать огромные объёмы информации. Без него не было бы LLM, которые стали стандартом в индустрии.
В российской экосистеме глубинное обучение лежит в основе сервисов YandexGPT, GigaChat, систем рекомендательного ранжирования, поиска, навигации и контентной модерации. Эти продукты активно используют глубокие модели, чтобы подстраиваться под пользователя и повышать качество сервисов.
Чем глубже сеть и чем больше данных она видит, тем точнее становятся её решения. Поэтому развитие глубоких моделей идёт параллельно с ростом вычислительных ресурсов и появлением новых архитектур.
Примеры использования
- Распознавание объектов на изображениях и видео.
- Перевод речи и автоматические субтитры.
- Генерация изображений и аудио.
- Работа больших языковых моделей.
- Аналитика больших массивов данных.
- Выявление мошеннических операций в финансовых системах.
- Сегментация пользователей и персонализация сервисов.
Связанные термины
- Нейронная сеть
- Машинное обучение
- Трансформер (Transformer)
- LLM
- Backpropagation
- Dataset
- Inference