深層学習のAIに関してOPEN AI社のCHAT GPT4を活用【英語学習の参考】

New Challenge

今回対象としたい題材である深層学習

・深層学習がなぜ優れているか、優れた研究者でも完全に理解していません。
・脳の学習メカニズムを使ったディープラーニングを深層学習は使います。
・学習構造の階層をどんどん深くしていくと学習精度が上がります。
または結合の強さを変化させることでも精度は上がっていきます。

・私が特に関心があるのは「過学習」と「深層学習でのパラメター」です。

夫々の問題を先ず英訳してみます。

OPEN AI社の仕組み(GPT)を使い、作業しますが、
学習の意味で従来の仕組みで考えてみます。(英語を使います)

・Even a superior researcher does not completely understand why the depths learning is superior than old ones.

・The depths learning uses the deep learning using the learning mechanism of the brain. Learning precision rises when Theorem deepen a hierarchy of the learning structure more and more. Or the precision only costs by changing strength of the combination.

・It is “overlearning” and “a parameter by the depths learning” that I am interested in particular.

AIとの対話でブログネタの吟味

そして、それぞれをAIで対話してみます。

すると文章のネタが出来る訳です。

・Deep learning has emerged as a superior approach to traditional machine learning methods for several reasons. While it may be challenging to comprehend every aspect of its superiority, I can provide you with an overview of key factors that contribute to its effectiveness:

・Representation learning: Deep learning models have the ability to automatically learn and extract hierarchical representations of data. Unlike traditional machine learning, which often requires manual feature engineering, deep learning algorithms can learn useful features directly from raw data. This feature extraction capability allows deep learning models to uncover intricate patterns and relationships in the data that may not be apparent to human researchers.

・Scalability: Deep learning models are highly scalable and can handle large amounts of data effectively. As the depth of the model increases, it becomes more capable of capturing complex relationships within the data. This scalability enables deep learning to excel in tasks such as image and speech recognition, natural language processing, and other areas where large amounts of data are available.

・Neural network architecture: Deep learning relies on neural network architectures, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs). These architectures are designed to mimic the structure and functioning of the human brain, allowing deep learning models to capture intricate patterns and dependencies in data. The use of deep neural networks with multiple layers enables the models to learn increasingly abstract and sophisticated representations, leading to better performance in many tasks.

・Availability of data: Deep learning algorithms thrive when large amounts of labeled data are available for training. With the explosion of digital information and the advent of big data, deep learning has gained a significant advantage. More data allows deep learning models to generalize better and learn more robust and accurate representations. However, deep learning can also benefit from transfer learning techniques, where models pretrained on large datasets can be fine-tuned on smaller, domain-specific datasets with limited labeled data.

・Computing power and resources: The recent advancements in computational power, particularly the development of graphics processing units (GPUs) and distributed computing frameworks, have greatly facilitated the training of deep learning models. Deep learning algorithms often require significant computational resources to train large-scale networks with numerous parameters. The availability of high-performance computing infrastructure has played a crucial role in harnessing the potential of deep learning.

・Flexibility and adaptability: Deep learning models are highly flexible and can be applied to a wide range of domains and tasks. By altering the architecture and parameters, deep learning models can be tailored to specific problems, making them versatile and adaptable. This flexibility has contributed to the widespread adoption of deep learning across various fields, including computer vision, natural language processing, speech recognition, healthcare, finance, and more.

 

While deep learning has shown remarkable success in many areas, it is important to note that it is not a panacea and has its limitations. The interpretability of deep learning models, the need for significant computational resources, and the requirement for large labeled datasets are some of the challenges associated with deep learning. However, the advantages and breakthroughs achieved with deep learning have propelled its superiority over traditional machine learning approaches in numerous applications.

Deep learning is a subfield of machine learning that is inspired by the learning mechanism of the human brain. It involves training artificial neural networks with multiple layers (hence the term “deep”) to learn and extract patterns from data. Deep learning has gained significant attention and success in various domains, including image recognition, natural language processing, and speech recognition.

In deep learning, the hierarchy of the learning structure refers to the multiple layers of artificial neurons, also known as hidden layers, that are interconnected to form a neural network. Each layer in the hierarchy learns to extract different features or representations of the input data. By combining these hierarchical representations, the neural network can learn complex patterns and make accurate predictions or classifications.

As the depth of the network increases, i.e., more hidden layers are added, the learning precision can improve. This is because deeper networks have a greater capacity to capture intricate patterns and representations in the data. However, it is important to note that simply increasing the depth of the network is not sufficient to guarantee improved precision. Other factors, such as the availability of high-quality training data, appropriate network architecture, and effective optimization algorithms, also play significant roles in achieving better learning performance.

The precision of deep learning models can be affected by various factors, not just changes in the strength of the combinations. Model architecture, data quality and quantity, regularization techniques, hyperparameter tuning, and optimization methods are some of the factors that can impact learning precision. It is a complex process that involves careful consideration and experimentation to achieve the desired results.

In summary, deep learning leverages the hierarchical structure of artificial neural networks to learn and extract complex patterns from data. While increasing the depth of the network can potentially improve learning precision, achieving high accuracy requires a combination of factors, including appropriate architecture, quality data, and effective optimization techniques.

delve into the concepts of overlearning and parameter-by-depth learning.

  1. Overlearning: Overlearning, also known as overfitting, refers to a phenomenon in machine learning where a model becomes too specialized in its training data and fails to generalize well to unseen or test data. It occurs when a model learns the noise or peculiarities of the training data instead of the underlying patterns or trends. As a result, the model may perform exceptionally well on the training data but performs poorly on new data.

Overlearning typically happens when a model has a high capacity (i.e., it is complex or has many parameters) relative to the amount and quality of the training data. In such cases, the model can “memorize” the training examples instead of learning the underlying patterns, leading to poor generalization.

To mitigate overlearning, various techniques can be employed, such as:

  • Regularization: Introducing regularization techniques like L1 or L2 regularization to penalize complex models and discourage overfitting.
  • Cross-validation: Using techniques like k-fold cross-validation to assess model performance on multiple subsets of the data.
  • Early stopping: Monitoring the model’s performance on a validation set and stopping the training process when the performance starts to degrade.
  • Data augmentation: Increasing the size and diversity of the training data by applying transformations or adding noise to the existing samples.
  1. Parameter-by-Depth Learning: Parameter-by-depth learning refers to an approach used in deep learning architectures where the number of model parameters increases with the depth or number of layers in the network. In this approach, the parameters of each layer are learned independently or locally, without explicitly sharing information between layers.

In traditional neural networks, all layers share the same set of parameters, which can limit the model’s capacity to capture complex patterns. Parameter-by-depth learning allows each layer to learn its own set of parameters, enabling the network to model more intricate relationships within the data.

This approach is often seen in deep architectures such as convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs), where the layers closer to the input capture low-level features, and deeper layers learn higher-level or more abstract representations.

By increasing the number of parameters with depth, parameter-by-depth learning enables the network to progressively extract more complex features and improve its representational capacity. However, it also increases the risk of overlearning, as discussed earlier, making appropriate regularization techniques crucial to maintain good generalization.

Overall, overlearning and parameter-by-depth learning are essential concepts to consider when training and designing machine learning models, particularly in the context of deep learning. They highlight the challenges and strategies for achieving models that generalize well and capture complex patterns in the data.

最後にもう一度日本語で吟味

深層学習は万能ではありませんが大きな利点があります

ディープラーニングは、いくつかの理由のための従来の機械学習方法への優れたアプローチとなりました。その優勢性をを理解することが挑戦的かもしれませんが、その効果に貢献する鍵となる要因の概要を提供されるでしょう。

表現学習:
ディープラーニング・モデルには、自動的にデータの階層的な表現を学んで、得る能力があります。伝統的な機械学習(それは、手の特徴工学をしばしば必要とします)と違って、深い学習アルゴリズムは、(個々人の経験とは別に)直接役に立つ特徴を生データから学ぶことができます。この特長的な抽出能力は、ディープラーニング・モデルが「人間の研究者にとって明らかでないかもしれないデータ」で複雑なパターンと関係を見つけることを可能とします。

スケーラビリティ:
ディープラーニング・モデルは非常にスケーラブルで、効果的に大量のデータを処理することができます。モデルの奥行が増加して、それはデータの範囲内で複雑な関係を捕えることがよりできるようになります。ここでのスケーラビリティは、ディープラーニングがイメージと音声認識のような仕事、自然言語処理と大量のデータが利用できる他の地域で優れているのを可能にします。

神経ネットワークアーキテクチャ:
ディープラーニングは、神経ネットワークアーキテクチャ(例えば回旋状のニューラル・ネットワーク(CNNs)と再発するニューラル・ネットワーク(RNNs))に頼ります。その構造は人間の脳の構造と機能を模倣するように設計されています。

そして、ディープラーニング・モデルがデータで複雑なパターンと属国を占領するのを許します。複数の層による深いニューラル・ネットワークの使用でモデルはますます抽象的で高度な表現を学ぶことができます。そして、多くの仕事でより良いパフォーマンスに至ります。

データの有効性:
大量の標識化されたデータがトレーニングに使えるとき、深い学習アルゴリズムは成功します。
デジタル情報の爆発とビッグデータの到来で、ディープラーニングは重要な利点がつきました。
より多くのデータは、ディープラーニング・モデルがよりよく一般論を述べて、より強力で正確な表現を学ぶのを許します。同時に、ディープラーニングは技術を学んでいる過程から「メリット」を得ることもできます、そこで、大きなデータセットで先に訓練されるモデルは限られた標識化されたデータでより小さな、領域に特有のデータセットで微調整されることができます。

計算能力と資源:
計算大国(特にグラフィックス処理単位(GPUs)と分散コンピューティング枠の開発)の最近の向上は、ディープラーニング・モデルのトレーニングを大いに容易にしました。
深い学習アルゴリズムは、多数のパラメータで大規模なネットワークを訓練することを重要な計算資源にしばしば要求します。高性能コンピューティング・インフラの入手可能性は、ディープラーニングの可能性を利用することで重要な役割を演じました。

柔軟性と適応性:
ディープラーニング・モデルは非常に柔軟で、広範囲にわたる領域と仕事に適用されることができます。建築とパラメータを変えることによって、ディープラーニング・モデルは特定の問題に合わせられることができます。そして、彼らを多才で順応性があるようにします。
この柔軟性は、計算機視覚、自然言語処理、音声認識、ヘルスケア、金融その他を含むいろいろなフィールドで、ディープラーニングの広範囲にわたる採用に関与しました。

ディープラーニングが多くの地域における注目に値する成功を示す間、それには万能薬でなく、限界がある点に注意することは重要です。
ディープラーニング・モデルの説明可能、重要な計算資源の必要と大きな標識化されたデータセットの必要条件は、ディープラーニングと関連した挑戦のいくらかです。
しかし、ディープラーニングで得られる利点と進歩は、伝統的な機械学習アプローチに対するその優位性を多数のアプリケーションで使いやすくしていきます。

さて、

ディープラーニングは、人間の脳の学習のメカニズムの影響を受け発展する類の、機械学習のサブフィールドです。それは、複数の層(それゆえに、「深い」という言葉が使われます)による人工のニューラル・ネットワークをパターンをデータから学んで、抽出するために訓練することが必要です。ディープラーニングは、重要な注意と画像認識、自然言語処理と音声認識を含むいろいろな領域における成功を得ました。

ディープラーニングにおいて、学習構造の階層は、ニューラル・ネットワークを作るために相互接続する人工ニューロンの複数の層に言及します(別名隠れ層)。階層の各々の層は、入力データの異なる特徴または表現を得ることを学びます。これらの階層的な表現を結合することによって、ニューラル・ネットワークは複雑なパターンを学ぶことができて、正確な予測または分類を作ることができます。

ネットワークの深さが増加して、すなわち、より多くの隠れ層は加えられます(精度が改善することができる学習)。これは、より深いネットワークにはデータで複雑なパターンと表現を捕えるより大きな能力があるからです。しかし、単にネットワークの深さを増やすことが改善された精度を保証するのに十分でない点に注意することは、重要です。また、他の要因(例えば高品質のトレーニング・データの有効性、適切なネットワークアーキテクチャと効果的最適化アルゴリズム)は、より良い学習パフォーマンスを成し遂げることで重要な役割を演じます。

ディープラーニング・モデルの精度は、いろいろな要因(ただ組合せの強さの変化でない)に影響を受けることができます。建築、データ品質と量をモデル化してください、組織化技術、ハイパーパラメータ・チューニングと最適化方法は学習精度に影響を与えることができる要因のいくらかです。望ましい結果を成し遂げるために慎重な考慮と実験を含む複雑なプロセスです。

要約すると、ディープラーニングは、複雑なパターンをデータから学んで、抽出するために、人工のニューラル・ネットワークの階層構造にてこ入れします。
ネットワークの深さを増やすことが学習精度を潜在的に改善することができる間、高い正確さを成し遂げることは適切な建築、良質なデータと効果的最適化技術を含む要因の組合せを必要とします。

過剰学習と深さによるパラメータ学習の概念を調べましょう。

過剰学習:
過剰学習(別名overfittingすること)は、モデルがそのトレーニング・データであまりに専門的になって、特定の階層またはテスト・データで十分に一般論が反映されない機械学習での現象だと考えて下さい。モデルが根底にあるパターンまたは傾向の代わりにトレーニング・データの雑音または特色を学ぶとき、それが起こります。

その結果、モデルはトレーニング・データで特定の例外的に作動する場合がありますが、別のデータで十分に作動しない場合もあります。対象モデルに対して高過ぎる能力(すなわち、それには複雑であるか、多くのパラメータがあります)が【トレーニング・データの量と品質と比較して】あるとき、過剰学習は通常起こります。

そのような場合、モデルは根底にあるパターンを学ぶ代わりに、トレーニング例を「記憶する」ことができます。そして、【劣った一般化】に至ります。過剰学習を軽くするために、例えば、いろいろな技術は使用されることができます:

組織化:
取り扱っている組織化技術は、複雑なモデルを罰して、overfittingすることをはばむために、L1またはL2組織化に合います。

クロス確認:
使っている技術は、データの複数のサブセットの上でモデル性能を評価するために、k-折り目クロス確認に合います。

早めの中止:
セットされる確認に関してモデルのパフォーマンスをモニターして、トレーニングを止めることは、パフォーマンスが分解し始める時を処理します。

データ増加:
変化を適用するか、雑音を既存のサンプルに加えることによってトレーニング・データのサイズと多様性を増やすこと。

深さによるパラメータ学習:
深さによるパラメータ学習は、典型的なパラメータの数がネットワークで深さまたは多くの層で増加するディープラーニング構造で使われるアプローチに言及します。
この方法では、情報を層ではっきりと分配することなく、各々の層のパラメータは、独立して、または、それぞれの階層で学ばれます。

伝統的なニューラル・ネットワークにおいて、すべての層はパラメータの同じセットを共有します。そして、それは複雑なパターンを捕えるモデルの能力を制限することができます。
深さによるパラメータ学習は各々の層をパラメータの独自のセットを学ばせます。そして、ネットワークがデータの範囲内でより複雑な関係をモデル化するのを可能にします。

このアプローチは回旋状のニューラル・ネットワーク(CNNs)または再発するニューラル・ネットワーク(RNNs)のような深い構造でしばしば見られます、そこで、入力により近い層は低レベルの特徴を捕えます、そして、より深い層はより高水準であるかより抽象的な表現を学びます。

深さでパラメータの数を増やすことによって、深さによるパラメータ学習は、ネットワークが次第により複雑な特集記事を引き抜いて、その代表の能力を向上させるのを可能にします。
しかし、それは以前に論じられるように、過剰学習の危険性も増します。そして、適切な組織化技術を良い一般化を維持するために重要にします。

全体として、過剰学習と深さによるパラメータ学習は、特にディープラーニングの前後関係で、機械学習モデルを訓練して、設計するとき、考慮する重要な概念です。
それらは、よく一般論を述べて、データで複雑なパターンを捕えるモデルを成し遂げるための挑戦と戦略をハイライトします。

モデルで使うパラメター数の目安

AIモデルのパラメータ数は研究や開発の進展に伴い頻繁に変化しており、最新の数値については各社の公式発表や専門のニュースソースを参照するしかありません。

一般的に、大規模なAIモデルは数億から数千億のパラメータを持つことがあります。ただし、それぞれの企業や研究機関が使用しているモデルの具体的なパラメータ数は、そのモデルのアーキテクチャや設計によって異なります。

例えば、OpenAIのGPT-3モデルは、1兆2,000億のパラメータを持っていると言われており、非常に大規模なモデルとして知られています。これ以外のモデルや他の企業や研究機関のモデルは、それぞれ異なったパラメータ数を持っています。

最新の情報を得るためには、個々のAIモデルや各社の公式発表、研究論文、または信頼性のあるニュースソースを参照し続けるしかありません。

〆最後に〆

以上、間違い・ご意見は
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適時、返信して改定をします。

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