Introducere în tehnica de învățare profundă
Tehnica de învățare profundă se bazează pe rețele neuronale artificiale care acționează ca un creier uman. Imită modul în care creierul uman se gândește și performează. În acest model, sistemul învață și realizează clasificarea din imagini, text sau sunet. Modelele de învățare profundă sunt antrenate de date etichetate și cu mai multe straturi pentru a obține o precizie ridicată a rezultatului chiar mai mult decât nivelul uman. Mașina fără șofer aplică această tehnologie pentru a identifica indicatorul de oprire, pietonul, etc. în locomoție. Aparatele electronice, cum ar fi telefoanele mobile, difuzoarele, televizorul, calculatoarele, au o caracteristică de control vocal datorită învățării profunde. Această tehnică este nouă și eficientă pentru consumatori și organizații.
Lucrul învățării profunde
Metodele de învățare profundă utilizează rețele neuronale. Deci, sunt adesea denumite Rețele neuronale profunde. Rețelele neuronale profunde sau ascunse au mai multe straturi ascunse de rețele profunde. Deep Learning antrenează AI-ul pentru a prezice ieșirea cu ajutorul anumitor intrări sau straturi de rețea ascunse. Aceste rețele sunt instruite de seturi mari de date etichetate și învață caracteristici din datele în sine. Atât învățarea supravegheată cât și cea nesupravegheată lucrează în formarea datelor și în generarea caracteristicilor.
Cercurile de mai sus sunt neuroni care sunt interconectați. Există 3 tipuri de neuroni:
- Stratul de intrare
- Strat (e) ascuns
- Stratul de ieșire
Stratul de intrare primește datele de intrare și trece intrarea în primul strat ascuns. Calculele matematice sunt efectuate pe datele de intrare. În cele din urmă, stratul de ieșire dă concluziile.
CNN sau rețele neuronale convenționale, una dintre cele mai populare rețele neuronale implică caracteristici învățate din datele de intrare și folosește straturi convolutive 2D pentru a o face adecvată pentru procesarea datelor 2D precum imaginile. Deci, CNN reduce utilizarea extracției manuale a funcțiilor în acest caz. Extrage direct caracteristicile necesare din imagini pentru clasificare. Datorită acestei funcții de automatizare, CNN este un algoritm preponderent și de încredere în învățarea mașinii. Fiecare CNN învață caracteristici ale imaginilor din stratul ascuns și aceste straturi ascunse cresc complexitatea imaginilor învățate.
Partea importantă este formarea rețelelor AI sau Neurale. Pentru a face acest lucru, oferim inputuri din setul de date și facem în cele din urmă o comparație a rezultatelor cu ajutorul ieșirii setului de date. Dacă AI-ul nu este instruit, puterea este greșită.
Pentru a afla cât de greșită este ieșirea AI din producția reală, avem nevoie de o funcție pentru calcul. Funcția se numește funcție cost. Dacă funcția de cost este zero, atât producția AI, cât și producția reală sunt aceleași. Pentru a reduce valoarea funcției de cost, schimbăm greutățile dintre neuroni. Pentru o abordare convenabilă, se poate folosi o tehnică numită Gradient Descens. GD reduce greutatea neuronilor la minimum după fiecare iterație. Acest proces se face automat.
Tehnica de învățare profundă
Algoritmii de învățare profundă se parcurg prin mai multe straturi ale stratului ascuns sau ale rețelelor neuronale. Deci, învață profund despre imagini pentru o predicție exactă. Fiecare strat învață și detectează caracteristici de nivel scăzut precum marginile și, ulterior, noul strat se contopește cu caracteristicile stratului anterior pentru o mai bună reprezentare. De exemplu, un strat din mijloc poate detecta orice margine a obiectului în timp ce stratul ascuns va detecta obiectul sau imaginea completă.
Această tehnică este eficientă cu date mari și complexe. Dacă datele sunt mici sau incomplete, DL devine incapabil să funcționeze cu date noi.
Există câteva rețele de învățare profundă după cum urmează:
- Rețea nepregătită Pre-instruită : Este un model de bază cu 3 straturi: strat de intrare, ascuns și de ieșire. Rețeaua este instruită pentru a reconstrui intrarea și apoi straturile ascunse învață de la intrări pentru a aduna informații și, în final, funcțiile sunt extrase din imagine.
- Rețea neuronală convențională : ca rețea neuronală standard, aceasta are o evoluție în interior pentru detectarea marginilor și recunoașterea exactă a obiectelor.
- Rețea Neurală Recurentă : în această tehnică, ieșirea din etapa anterioară este utilizată ca input pentru etapa următoare sau curentă. RNN stochează informațiile în noduri de context pentru a învăța datele de intrare și a produce rezultatul. De exemplu, pentru a completa o propoziție, avem nevoie de cuvinte. adică pentru a prezice următorul cuvânt, sunt necesare cuvinte anterioare care trebuie amintite. RNN rezolvă practic acest tip de problemă.
- Rețele neuronale recurente : este un model ierarhic în care intrarea este o structură asemănătoare arborelui. Acest tip de rețea este creat prin aplicarea aceluiași set de greutăți peste ansamblul de intrări.
Deep Learning are o varietate de aplicații în domenii financiare, viziunea computerului, recunoașterea audio și vorbirii, analiza imaginilor medicale, tehnici de proiectare a medicamentelor etc.
Cum să creezi modele de învățare profundă?
Algoritmii de învățare profundă se realizează prin conectarea straturilor între ei. Primul pas de mai sus este stratul de intrare urmat de stratul sau straturile ascunse și de stratul de ieșire. Fiecare strat este compus din neuroni interlocați. Rețeaua consumă o cantitate mare de date de intrare pentru a le opera prin mai multe straturi.
Pentru a crea un model de învățare profundă, sunt necesari următorii pași:
- Înțelegerea problemei
- Identificați datele
- Selectați algoritmul
- Antrenează modelul
- Testează modelul
Învățarea are loc în două etape
- Aplicați o transformare neliniară a datelor de intrare și creați un model statistic ca ieșire.
- Modelul este îmbunătățit cu o metodă derivată.
Aceste două faze ale operațiilor sunt cunoscute sub denumirea de iterație. Rețelele neuronale repetă cei doi pași până la generarea și precizia dorită.
1. Instruirea rețelelor: Pentru a instrui o rețea de date, colectăm un număr mare de date și proiectăm un model care să învețe caracteristicile. Dar procesul este mai lent în cazul unui număr foarte mare de date.
2. Transfer de învățare: Transfer Learning transferă practic un model pre-instruit și o nouă sarcină este efectuată ulterior. În acest proces, timpul de calcul devine mai mic.
3. Extragerea caracteristicilor: după ce toate straturile sunt instruite cu privire la caracteristicile obiectului, caracteristicile sunt extrase din el și ieșirea este prevăzută cu exactitate.
Concluzie
Învățarea profundă este un subset de ML și ML este un subset de AI. Toate cele trei tehnologii și modele au un impact imens asupra vieții reale. Entități comerciale, gigantii comerciali implementează modele Deep Learning pentru rezultate superioare și comparabile pentru automatizare, care este inspirat de creierul uman.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru tehnica de învățare profundă. Aici vom discuta despre cum să creăm modele de învățare profundă împreună cu cele două faze de funcționare. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Ce este învățarea profundă
- Cariere în învățături profunde
- 13 Întrebări utile și răspuns la interviu de învățare profundă
- Hyperparameter Machine Learning