Bevezetés a mély tanulási technikába
A mély tanulási technika olyan mesterséges neurális hálókon alapul, amelyek az emberi agyként viselkednek. Utánozza azt, ahogy az emberi agy gondolkodik és teljesít. Ebben a modellben a rendszer megtanulja és elvégzi az osztályozást képek, szöveg vagy hang alapján. A Deep Learning modelleket nagy címkével ellátott és többrétegű adatok képezik ki, így az eredmény még az emberi szintnél is nagyobb pontossággal érhető el. A sofőr nélküli autó ezt a technológiát alkalmazza a mozgáskori megjelölés, gyalogos stb. Azonosítására. Az elektronikus eszközök, például a mobiltelefonok, a hangszórók, a TV, a számítógépek stb. Hangvezérlő funkcióval rendelkeznek a Mély tanulás miatt. Ez a technika új és hatékony a fogyasztók és a szervezetek számára.
A mély tanulás működése
A mély tanulási módszerek neurális hálózatokat használnak. Tehát gyakran nevezik őket mély neurális hálózatoknak. A mély vagy rejtett neurális hálózatoknak több rejtett mély hálózata van. A Deep Learning kiképezi az AI-t, hogy előre jelezze a kimenetet bizonyos bemenetek vagy rejtett hálózati rétegek segítségével. Ezeket a hálózatokat nagyméretű, címkével ellátott adatkészletek képezik ki, és maguk az adatok megtanulják a szolgáltatásokat. Mind a felügyelt, mind a felügyelet nélküli tanulás az adatok kiképzésében és a funkciók generálásában működik.
A fenti körök egymással összekapcsolt neuronok. Háromféle neuron létezik:
- Bemeneti réteg
- Rejtett réteg (ek)
- Kimeneti réteg
A bemeneti réteg megkapja a bemeneti adatokat, és továbbítja a bemenetet az első rejtett rétegre. A matematikai számításokat a bemeneti adatokkal végezzük. Végül a kimeneti réteg adja meg az eredményeket.
A CNN vagy a hagyományos neurális hálózatok, az egyik legnépszerűbb neurális hálózat, amelyek a bemeneti adatokból megtanult funkciókat tartalmazzák, és 2D konvolúciós rétegeket használnak, hogy alkalmasak legyenek a 2D adatok, például képek feldolgozására. Tehát a CNN csökkenti a szolgáltatások kézi kibontásának használatát. Közvetlenül kivonja a képeket a besoroláshoz szükséges tulajdonságokkal. Ezen automatizálási funkció miatt a CNN leginkább pontos és megbízható algoritmus a gépi tanulásban. Minden CNN megtanulja a képek tulajdonságait a rejtett rétegből, és ezek a rejtett rétegek megnövelik a megtanult képek összetettségét.
A fontos rész az AI vagy a neurális hálózatok kiképzése. Ehhez adunk bemenetet az adatkészletből, és végül összehasonlítottuk a kimeneteket az adatkészlet kimenete segítségével. Ha az AI nem képzett, akkor a kimenet hibás lehet.
Ahhoz, hogy megtudja, mennyire hibás az AI kimenete a valós kimenetből, szükségünk van egy funkcióra a számításhoz. A funkciót költségfunkciónak nevezzük. Ha a költségfüggvény nulla, akkor mind az AI kimenete, mind a valós kimenet azonos. A költségfüggvény értékének csökkentése érdekében megváltoztatjuk a neuronok súlyát. A kényelmes megközelítés érdekében a Gradient Descent nevű technikát lehet használni. A GD minden iteráció után a minimumra csökkenti a neuronok súlyát. Ez a folyamat automatikusan megtörténik.
Mély tanulási technika
A mély tanulási algoritmusok a rejtett rétegek vagy rétegek több rétegén vagy a neurális hálókon keresztül futnak. Tehát mélyen megismerik a képeket a pontos előrejelzés érdekében. Minden réteg megtanulja és érzékeli az alacsony szintű funkciókat, például az éleket, és ezt követően az új réteg egyesül a korábbi réteg jellemzőivel a jobb ábrázolás érdekében. Például egy középső réteg észlelheti az objektum bármelyik szélét, míg a rejtett réteg a teljes tárgyat vagy képet érzékeli.
Ez a technika hatékony nagy és összetett adatokkal. Ha az adatok kicsik vagy hiányosak, a DL képtelen lesz új adatokkal dolgozni.
Van néhány mélyreható tanulási hálózat az alábbiak szerint:
- Felügyelet nélkül előképzett hálózat : Ez egy alapmodell, 3 réteggel: bemeneti, rejtett és kimeneti rétegek. A hálózatot kiképzik a bemenetek rekonstruálására, majd a rejtett rétegek megtanulják a bemeneteket az információk összegyűjtésére, és végül, a szolgáltatások kibontják a képet.
- Hagyományos neurális hálózat : A szokásos neurális hálózatként belül van egy konvolúció az élek felderítéséhez és az objektumok pontos felismeréséhez.
- Ismétlődő ideghálózat : Ebben a technikában az előző szakasz kimenetét használják a következő vagy az aktuális szakasz bemeneteként. Az RNN az információkat a környezeti csomópontokban tárolja, hogy megtanulja a bemeneti adatokat és előállítsa a kimenetet. Például egy mondat kitöltéséhez szavakra van szükségünk. Vagyis a következő szó előrejelzéséhez előző szavakra van szükség, amelyeket meg kell emlékezni. Az RNN alapvetően megoldja az ilyen típusú problémákat.
- Rekurzív neurális hálózatok : Ez egy hierarchikus modell, ahol a bemenet faszerű struktúra. Az ilyen típusú hálózatot úgy hozzák létre, hogy ugyanazt a súlycsoportot alkalmazzuk a bemenetek összeszerelésekor.
A Deep Learning számos alkalmazást kapott pénzügyi területeken, számítógépes látás, hang- és beszédfelismerés, orvosi képanalízis, gyógyszer-tervezési technikák stb.
Hogyan készítsünk mély tanulási modelleket?
A mély tanulási algoritmusokat úgy állítják elő, hogy rétegeket összekapcsolnak közöttük. A fenti első lépés a bemeneti réteg, amelyet a rejtett réteg (ek) és a kimeneti réteg követ. Minden réteg összekapcsolt neuronokból áll. A hálózat nagy mennyiségű bemeneti adatot fogyaszt, hogy több rétegen keresztül működtesse azokat.
A Deep Learning modell létrehozásához a következő lépésekre van szükség:
- A probléma megértése
- Azonosítsa az adatokat
- Válassza ki az algoritmust
- A vonat kiképzése
- Tesztelje a modellt
A tanulás két fázisban zajlik
- Alkalmazza a bemeneti adatok nemlineáris transzformációját, és hozzon létre statisztikai modellt outputként.
- A modellt derivált módszerrel továbbfejlesztettük.
A művelet e két szakaszát iterációnak nevezzük. A neurális hálózatok megismételik a két lépést, amíg a kívánt kimenet és pontosság meg nem jön.
1. Hálózatok kiképzése: Az adatok hálózatának kiképzéséhez nagyszámú adatot gyűjtünk, és kidolgozunk egy modellt, amely megtanulja a funkciókat. De nagyon sok adat esetén a folyamat lassabb.
2. Átadási tanulás: Az átviteli tanulás alapvetően megcsempész egy előre képzett modellt, és utána új feladatot hajtanak végre. Ebben a folyamatban a számítási idő rövidebb lesz.
3. Jellemzők kibontása: Miután az összes réteget kiképzették az objektum tulajdonságait, a szolgáltatásból kinyerik az objektumokat, és a kimenetet pontosan megjósolják.
Következtetés
A Mély Tanulás az ML részhalmaza, az ML az AI részhalmaza. Mindhárom technológia és modell óriási hatással van a valós életre. A gazdasági egységek, a kereskedelmi óriások mélyreható tanulási modelleket vezetnek be, hogy kiváló és összehasonlítható eredményeket érjenek el az automatizálás területén, amelyet az emberi agy ihlette.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a mély tanulási technikához. Itt tárgyaljuk, hogyan lehet mélyreható tanulási modelleket létrehozni, a működés két fázisával együtt. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Mi az a mély tanulás?
- Karrier a mély tanulásban
- 13 Hasznos, mélyreható tanulási interjúkérdések és válaszok
- Hiperparaméter gépi tanulás