ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА МНОГОМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Узких Г.Ю.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА МНОГОМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Аннотация: в эпоху больших данных анализ многомодальных данных приобретает все большее значение, так как позволяет интегрировать и интерпретировать информацию из различных источников, таких как текст, изображения, видео и сенсорные данные. Глубокое обучение предоставляет мощные инструменты для обработки и объединения этих разнородных данных, позволяя выявлять сложные взаимосвязи и создавать более полное представление о явлениях. В данной статье рассматриваются основные подходы глубокого обучения для анализа многомодальных данных, включая архитектуры сетей и методы слияния данных. Особое внимание уделяется практическим приложениям в области медицины, автономных систем и мультимедийного анализа.

Ключевые слова: глубокое обучение, многомодальные данные, слияние данных, медицина, автономные системы, мультимедийный анализ, архитектуры сетей.

С развитием технологий и увеличением объема доступных данных стало возможным объединение информации из разных источников и модальностей. Глубокое обучение, в частности нейронные сети, оказало значительное влияние на анализ таких данных, предлагая новые способы обработки и интеграции информации. Однако работа с многомодальными данными представляет собой особый вызов, так как она требует учета разнообразия типов данных и их взаимосвязей.

Современные подходы к анализу многомодальных данных часто опираются на концепцию совместных эмбеддингов. Это позволяет моделям учитывать взаимосвязь между различными типами данных и использовать их

совместно для улучшения точности и качества анализа. Совместные эмбеддинги обучаются так, чтобы представлять данные разных модальностей в общей многомерной пространственной форме, что помогает моделям эффективно извлекать полезную информацию из всех доступных источников.

Одна из ключевых архитектур, применяемых для работы с многомодальными данными, включает трансформеры. Трансформеры, в частности их расширения, такие как модификации BERT [1] и GPT [2], адаптированы для обработки различных типов данных, объединяя информацию из текстов, изображений и звуков в рамках одной модели. Это позволяет улучшить результаты в задачах, таких как автоматическое создание описаний изображений или понимание контекста в видео.

Архитектуры, специально разработанные для многомодального анализа [3], используют подходы, включающие фьюжн данных, где информация из различных модальностей комбинируется на разных уровнях модели. Например, в некоторых системах информация из текстовых и визуальных данных объединяется на уровне признаков или решений, что позволяет моделям учитывать контекст обеих модальностей и улучшать понимание и интерпретацию данных.

Анализ многомодальных данных на основе глубокого обучения находит применение в различных областях. В медицинской диагностике, например, объединение данных из медицинских изображений и текстовых записей пациента позволяет создавать более полные и точные диагнозы. В области мультимедийного контента, таких как видео или виртуальная реальность, совместный анализ текстов, изображений и звуков открывает новые возможности для создания более богатых и интерактивных пользовательских опытов.

Тем не менее, существуют и вызовы, связанные с обработкой многомодальных данных. Одним из основных является проблема интеграции данных различных типов, которые могут иметь разные масштабы и уровни детализации. Кроме того, обучение таких моделей требует значительных

вычислительных ресурсов и данных для обеспечения адекватной производительности.

Перспективы развития в области глубокого обучения для анализа многомодальных данных включают дальнейшее совершенствование архитектур, позволяющих более эффективно интегрировать информацию из различных источников. Также важным направлением является разработка методов для более точной интерпретации и объяснения результатов, что особенно важно в критически важных приложениях, таких как медицинская диагностика или автономные системы.

В заключение глубокое обучение предоставляет мощные инструменты для анализа многомодальных данных, позволяя объединять и использовать информацию из разных источников для достижения более глубокого понимания и более точных результатов. Будущее в этой области обещает новые инновации и улучшения, которые смогут еще больше расширить возможности анализа и интерпретации сложных данных.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Викиконспекты [Электронный ресурс] - URL: https://neerc.ifmo.ru;

2. Википедия [Электронный ресурс] - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/GPT-

3;

3. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/726460;

Uzkikh G.I.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

DEEP LEARNING FOR MULTIMODAL DATA ANALYSIS

Abstract: deep learning has demonstrated impressive results in data analysis, but working with multimodal data presents particularly complex challenges. This article explores the application of deep learning methods for analyzing multimodal data, such as text, images, and sound. The focus is on approaches for integrating and jointly processing different types of data, including the use of shared embeddings, transformers, and architectures specifically designed for handling multiple modalities. Key challenges and prospects in this area are discussed, along with examples of successful applications across various fields.

Keywords: deep learning, multimodal data, data integration, embeddings, transformers, text processing, image processing, audio processing.