Johdatus syvän oppimisen tekniikkaan
Syvän oppimisen tekniikka perustuu keinotekoisiin hermoverkkoihin, jotka toimivat kuin ihmisen aivot. Se jäljittelee ihmisen aivojen ajattelua ja suorituskykyä. Tässä mallissa järjestelmä oppii ja suorittaa luokituksen kuvista, tekstistä tai äänestä. Syvän oppimisen mallit koulutetaan suurilla merkinnöillä ja monikerroksisilla tiedoilla korkean tarkkuuden saavuttamiseksi tuloksessa jopa enemmän kuin ihmisen tasolla. Kuljettajaton auto käyttää tätä tekniikkaa tunnistamaan pysähdysmerkki, jalankulkija jne. Liikkeessä. Elektronisissa laitteissa, kuten matkapuhelimissa, kaiuttimissa, televisiossa, tietokoneissa jne., On ääniohjausominaisuus syvän oppimisen takia. Tämä tekniikka on uusi ja tehokas kuluttajille ja organisaatioille.
Syvän oppimisen toiminta
Syvän oppimisen menetelmät käyttävät hermoverkkoja. Joten niihin viitataan usein nimellä Deep Neural Networks. Syvissä tai piilossa olevissa hermoverkoissa on useita piilotettuja kerroksia syviä verkkoja. Syväoppiminen kouluttaa AI: n ennustamaan tuotosta tiettyjen tulojen tai piilotettujen verkkokerrosten avulla. Nämä verkot on koulutettu suurten, merkittyjen tietojoukkojen avulla ja oppivat ominaisuuksia itse tiedosta. Sekä ohjattu että valvomaton oppiminen toimivat datan kouluttamisessa ja ominaisuuksien luomisessa.
Yllä olevat ympyrät ovat neuroneja, jotka ovat kytketty toisiinsa. Neuroneja on 3 tyyppiä:
- Syöttökerros
- Piilotettu kerros (kerrokset)
- Tulostekerros
Tulokerros saa tulotiedot ja välittää tulon ensimmäiselle piilotetulle kerrokselle. Matemaattiset laskelmat suoritetaan tulotiedoille. Lopuksi lähtökerros antaa havainnot.
CNN tai tavanomainen hermoverkko, yksi suosituimmista hermostoverkoista, sisältää tulotiedoista opitut ominaisuudet ja käyttää 2D-konvoluutiokerroksia sopimaan 2D-tietojen, kuten kuvien, käsittelyyn. Joten CNN vähentää ominaisuuksien manuaalisen erottamisen käyttöä tässä tapauksessa. Se purkaa suoraan vaadittavat ominaisuudet kuvista luokittelua varten. Tämän automaatiotoiminnon takia CNN on enimmäkseen tarkka ja luotettava algoritmi koneoppimisessa. Jokainen CNN oppii kuvien piirteitä piilotetusta kerroksesta ja nämä piilotetut kerrokset lisäävät opittujen kuvien monimutkaisuutta.
Tärkeä osa on kouluttaa AI- tai neuroverkot. Sitä varten annamme syötteen tietojoukosta ja viimeinkin verrataan lähtöjä tietokokonaisuuden tuotoksen avulla. Jos AI ei ole koulutettu, lähtö voi olla väärä.
Jotta saadaan selville, kuinka väärä AI: n lähtö on todellisesta tuotosta, tarvitsemme funktion laskentaan. Toimintoa kutsutaan kustannustoiminnaksi. Jos kustannustoiminto on nolla, niin AI: n lähtö ja todellinen tuotos ovat samat. Kustannustoiminnon arvon vähentämiseksi muutamme neuronien painoja. Miellyttävään lähestymistapaan voidaan käyttää tekniikkaa nimeltä Gradient Descent. GD vähentää neuronien painoa minimiin jokaisen iteraation jälkeen. Tämä prosessi suoritetaan automaattisesti.
Syvän oppimisen tekniikka
Syvän oppimisen algoritmit kulkevat piilotetun kerroksen tai hermoverkkojen useiden kerrosten läpi. Joten he oppivat syvällisesti kuvista tarkan ennusteen saamiseksi. Jokainen kerros oppii ja havaitsee matalan tason piirteet, kuten reunat, ja seuraavaksi uusi kerros sulautuu aikaisemman kerroksen ominaisuuksiin parempaan esitykseen. Keskimmäinen kerros voi esimerkiksi havaita objektin minkä tahansa reunan, kun taas piilotettu kerros havaitsee koko kohteen tai kuvan.
Tämä tekniikka on tehokas suurten ja monimutkaisten tietojen kanssa. Jos tiedot ovat pieniä tai puutteellisia, DL ei kykene käsittelemään uutta tietoa.
On joitain syväoppimisverkkoja seuraavasti:
- Valvomaton esiopetettu verkko : Se on perusmalli, jossa on 3 kerrosta: tulo-, piilotettu ja lähtö-kerros. Verkko on koulutettu rekonstruoimaan tulot ja sitten piilotetut kerrokset oppivat tuloista keräämään tietoja ja lopuksi ominaisuudet poistetaan kuvasta.
- Tavanomainen neuroverkko : Vakiona oleva neuroverkko, siinä on edistyminen reunojen havaitsemiseksi ja objektien tarkkaan tunnistamiseen.
- Toistuva hermoverkko : Tässä tekniikassa edellisen vaiheen lähtöä käytetään sisääntulona seuraavaan tai nykyiseen vaiheeseen. RNN tallentaa tiedot konteksttisolmuihin syöttötietojen oppimiseksi ja tuotoksen tuottamiseksi. Esimerkiksi lauseen loppuun saattamiseksi tarvitsemme sanoja. eli seuraavan sanan ennustamiseen tarvitaan aiemmat sanat, jotka on muistettava. RNN ratkaisee periaatteessa tämän tyyppiset ongelmat.
- Rekursiiviset neuroverkot : Se on hierarkkinen malli, jossa syöte on puumainen rakenne. Tällainen verkko luodaan soveltamalla samoja painojoukkoja sisääntulojen kokoonpanoon.
Syväoppimisella on monenlaisia sovelluksia finanssialoilla, tietokoneenäkö, ääni- ja puheentunnistus, lääketieteellinen kuva-analyysi, lääkesuunnittelutekniikat jne.
Kuinka luoda syvän oppimisen malleja?
Syvän oppimisen algoritmit tehdään yhdistämällä kerrokset niiden välillä. Ensimmäinen vaihe yllä on tulokerros, jota seuraavat piilotetut kerrokset tai kerrokset. Jokainen kerros koostuu toisiinsa liittyvistä neuroneista. Verkko kuluttaa suuren määrän syöttötietoja niiden käyttämiseksi useiden kerrosten kautta.
Syvän oppimisen mallin luomiseksi tarvitaan seuraavat vaiheet:
- Ongelman ymmärtäminen
- Tunnista tiedot
- Valitse algoritmi
- Harjoittele mallia
- Testaa malli
Oppiminen tapahtuu kahdessa vaiheessa
- Sovelletaan syöttötietojen epälineaarinen muunnos ja luodaan lähtökohtana tilastollinen malli.
- Malli on parannettu johdannaismenetelmällä.
Nämä kaksi toimintavaihetta kutsutaan iteraatioksi. Neuraaliverkot toistavat kaksi vaihetta, kunnes haluttu lähtö ja tarkkuus on luotu.
1. Verkkojen koulutus: Tietoverkon kouluttamiseksi keräämme paljon tietoja ja suunnittelemme mallin, joka oppii ominaisuudet. Mutta prosessi on hitaampi, jos kyseessä on erittäin suuri määrä dataa.
2. Siirtooppiminen: Siirtooppiminen kaksoisperiaatetaan esiopetettua mallia ja uusi tehtävä suoritetaan sen jälkeen. Tässä prosessissa laskenta-aika pienenee.
3. Ominaisuuksien erottaminen: Kun kaikki kerrokset on koulutettu objektin ominaisuuksista, ominaisuudet poistetaan siitä ja tulostaminen ennustetaan tarkkuudella.
johtopäätös
Syvä oppiminen on osa ML: tä ja ML on osa AI: tä. Kaikilla kolmella tekniikalla ja mallilla on valtava vaikutus todelliseen elämään. Liiketoimintayksiköt, kaupalliset jättiläiset ottavat käyttöön syvän oppimisen malleja, jotka tarjoavat parempia ja vertailukelpoisempia tuloksia automaatiolle, joka on inspiroitu ihmisen aivoista.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas syvän oppimisen tekniikkaan. Tässä keskustellaan kuinka luoda syvän oppimisen malleja yhdessä toiminnan kahden vaiheen kanssa. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on syvä oppiminen
- Ura syvissä oppimisissa
- 13 hyödyllistä syvää oppimista koskevaa haastattelukysymystä ja vastausta
- Hyperparametrinen koneoppiminen