Федотов И.С.
ВАЖНОСТЬ БОЛЬШИХ ОБЪЁМОВ ДАННЫХ ДЛЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ *
Аннотация:
глубокое обучение (ГО) стало ключевым элементом в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Эффективность глубоких моделей напрямую зависит от объема данных, используемых для их обучения. Эта статья исследует важность больших объемов данных для глубокого обучения, рассматривая технические и теоретические аспекты, а также приводя примеры успешных применений.
Ключевые слова:
глубокое обучение, большие объемы данных, технические аспекты, теоретические аспекты, переобучение, регуляризация, статистика, точность модели, обобщение, нейронные сети, обучение с учителем, градиентный спуск, примеры применения, исследования, инновации, методы сбора данных
Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который имитирует работу человеческого мозга, позволяя компьютерам обрабатывать данные и принимать решения без явного программирования [1]. Однако, для достижения высокой производительности, глубокие модели требуют больших объемов данных для обучения.Большие объемы данных обеспечивают глубоким нейронным сетям достаточное разнообразие примеров для обучения[2]. Это позволяет моделям извлекать общие закономерности из данных и приспосабливаться к разнообразным условиям. Без достаточного объема данных сети могут столкнуться с переобучением, потерей обобщающей способности и недостаточной способностью к обучению сложным зависимостям.Кроме того, большие объемы данных играют ключевую роль в исследованиях и инновациях. Они предоставляют исследователям уникальную возможность обнаруживать неожиданные закономерности, которые могут лежать в основе развития новых методов и подходов в глубоком обучении. Большие наборы данных также обеспечивают плодородную почву для создания более сложных и глубоких моделей, способных решать более сложные задачи, открывая новые перспективы для прогресса в области искусственного интеллекта. Таким образом, использование больших объемов данных не только повышает производительность текущих моделей, но и способствует поиску новых фронтов исследований в области глубокого обучения.Современные методы глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, обучаются с использованием градиентного спуска. Этот процесс требует обширных данных для настройки миллионов параметров модели. Большие объемы данных не только обеспечивают высокую точность на обучающем наборе, но также улучшают обобщение модели на новые данные.Согласно теории статистики, с увеличением объема данных улучшается устойчивость оценок параметров модели. Это позволяет достигать более точных и стабильных результатов при обучении глубоких моделей. Большие объемы данных также позволяют эффективнее использовать методы регуляризации, что снижает вероятность переобучения[3].Существует множество примеров, подчеркивающих важность больших объемов данных в глубоком обучении. Проекты, такие как обработка естественного языка, распознавание изображений и автономные транспортные средства, демонстрируют значительные улучшения в производительности благодаря использованию обширных наборов данных.Большие объемы данных остаются ключевым фактором для успешного глубокого обучения. Технические и теоретические аспекты подчеркивают, что только с обширными и разнообразными данными глубокие модели могут раскрыть свой полный потенциал, обеспечивая точные и устойчивые результаты. Развитие методов сбора и аугментации данных продолжит играть критическую роль в развитии глубокого обучения и его успешном применении в различных областях.
Номер журнала Вестник науки №1 (70) том 4
Ссылка для цитирования:
Федотов И.С. ВАЖНОСТЬ БОЛЬШИХ ОБЪЁМОВ ДАННЫХ ДЛЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ // Вестник науки №1 (70) том 4. С. 514 - 516. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/12663 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+