Uvod v tehniko globljega učenja
Tehnika globokega učenja temelji na umetnih nevronskih mrežah, ki delujejo kot človeški možgani. Posnema način razmišljanja in delovanja človeških možganov. V tem modelu se sistem uči in izvaja klasifikacijo iz slik, besedila ali zvoka. Modeli globinskega učenja se izobražujejo z veliko označenimi in večplastnimi podatki, da dosežejo visoko natančnost rezultata še bolj kot človeški nivo. Avtomobil brez voznikov uporablja to tehnologijo za prepoznavanje znaka zaustavitve, pešca itd. V gibanju. Elektronski pripomočki, kot so mobilni telefoni, zvočniki, televizor, računalniki itd., Imajo funkcijo glasovnega nadzora zaradi globljega učenja. Ta tehnika je nova in učinkovita za potrošnike in organizacije.
Delo iz poglobljenega učenja
Metode globljega učenja uporabljajo Nevronske mreže. Torej jih pogosto imenujejo Deep Neural Networks. Globoke ali skrite nevronske mreže imajo več skritih plasti globokih omrežij. Globoko učenje trenira AI za napovedovanje rezultatov s pomočjo določenih vhodov ali skritih mrežnih slojev. Ta omrežja se usposabljajo z velikimi nabori podatkov in se učijo funkcij iz samih podatkov. Tako nadzorovano kot nenadzorovano učenje delujeta pri usposabljanju podatkov in ustvarjanju funkcij.
Zgornji krogi so nevroni, ki so med seboj povezani. Obstajajo 3 vrste nevronov:
- Vhodna plast
- Skriti plasti
- Izhodna plast
Vhodni sloj dobi vhodne podatke in vhod prenese v prvi skriti sloj. Matematični izračuni se izvajajo na vhodnih podatkih. Končno izhodni sloj podaja ugotovitve.
CNN ali običajna nevronska omrežja, eno najbolj priljubljenih nevronskih mrež, vključuje funkcije, pridobljene iz vhodnih podatkov, in uporablja 2D konvolucijske plasti, da je primerna za obdelavo 2D podatkov, kot so slike. CNN v tem primeru zmanjšuje uporabo ročnega pridobivanja funkcij. Iz slik neposredno razvrsti zahtevane lastnosti za razvrstitev. Zaradi te funkcije avtomatizacije je CNN večinoma natančen in zanesljiv algoritem v strojnem učenju. Vsak CNN se nauči lastnosti slik iz skrite plasti in ti skriti sloji povečajo zahtevnost naučenih slik.
Pomemben del je usposabljanje AI ali nevronskih mrež. To storimo tako, da damo vhod iz nabora podatkov in na koncu naredimo primerjavo izhodov s pomočjo izhoda nabora podatkov. Če AI ni usposobljen, je izhod napačen.
Da bi ugotovili, kako napačen je izhod AI iz dejanskega izida, potrebujemo funkcijo za izračun. Funkcija se imenuje stroškovna funkcija. Če je funkcija stroškov enaka nič, sta tako AI kot dejanski izid enaka. Da zmanjšamo vrednost stroškovne funkcije, spreminjamo uteži med nevroni. Za primeren pristop lahko uporabimo tehniko, imenovano Gradient Descent. GD zmanjša težo nevronov na najmanjšo možno mero po vsaki ponovitvi. Ta postopek se izvede samodejno.
Tehnika poglobljenega učenja
Algoritmi za globoko učenje potekajo skozi več plasti skrite plasti ali nevronskih mrež. Tako se o slikah globoko naučijo za natančno napovedovanje. Vsaka plast se nauči in zazna funkcije nizke ravni, kot so robovi, nato pa se nova plast združi z značilnostmi prejšnje plasti za boljšo predstavitev. Na primer, srednja plast lahko zazna kateri koli rob predmeta, medtem ko skrita plast zazna celoten predmet ali sliko.
Ta tehnika je učinkovita pri velikih in zapletenih podatkih. Če so podatki majhni ali nepopolni, DL postane nezmožen za delo z novimi podatki.
Obstaja nekaj mrež globokega učenja, kot sledi:
- Nenadzorovana predhodno usposobljena mreža : Gre za osnovni model s 3 plastmi: vhodno, skrito in izhodno plastjo. Omrežje je usposobljeno za rekonstrukcijo vhoda in nato skriti sloji se od vhodov učijo za zbiranje informacij in na koncu se iz slike izločijo funkcije.
- Konvencionalno nevronsko omrežje : Kot standardno nevronsko omrežje ima v notranjosti zavoj za odkrivanje robov in natančno prepoznavanje predmetov.
- Ponavljajoča se nevronska mreža : V tej tehniki se izhod iz prejšnje stopnje uporablja kot vhod za naslednjo ali trenutno fazo. RNN shranjuje informacije v kontekstnih vozliščih za učenje vhodnih podatkov in ustvarjanje izhodnih podatkov. Na primer, da dokončamo stavek potrebujemo besede. tj. za napoved naslednje besede so potrebne predhodne besede, ki si jih je treba zapomniti. RNN v bistvu rešuje to vrsto težav.
- Rekurzivna nevronska omrežja : Gre za hierarhični model, pri katerem je vhod drevesna struktura. Tovrstna mreža je ustvarjena z uporabo istega uteži nad sestavljanjem vhodov.
Deep Learning je dobil številne aplikacije na finančnem področju, računalniški vid, prepoznavanje zvoka in govora, analizo medicinske slike, tehnike oblikovanja zdravil itd.
Kako ustvariti modele poglobljenega učenja?
Algoritmi za globoko učenje so narejeni tako, da med njimi povežemo plasti. Prvi zgornji korak je vhodna plast, ki ji sledita skrita plast (i) in izhodna plast. Vsaka plast je sestavljena iz medsebojno povezanih nevronov. Omrežje porabi veliko količino vhodnih podatkov za njihovo upravljanje skozi več plasti.
Če želite ustvariti model poglobljenega učenja, so potrebni naslednji koraki:
- Razumevanje problema
- Prepoznajte podatke
- Izberite algoritem
- Usposobite model
- Preizkusite model
Učenje se odvija v dveh fazah
- Uporabi nelinearno transformacijo vhodnih podatkov in ustvari statistični model kot izhod.
- Model je izboljšan z izpeljano metodo.
Ti dve fazi delovanja sta znani kot iteracija. Nevronske mreže ponavljajo dva koraka, dokler se ne ustvari želeni izhod in natančnost.
1. Usposabljanje omrežij: Za usposabljanje mreže podatkov zberemo veliko število podatkov in oblikujemo model, ki se bo naučil funkcij. Toda postopek je v primeru zelo velikega števila podatkov počasnejši.
2. Prenosno učenje: Prenosno učenje v osnovi prilagodi predhodno usposobljen model, nato pa se opravi nova naloga. V tem procesu postane čas izračuna manjši.
3. Ekstrakcija lastnosti: Potem ko so vsi sloji usposobljeni za lastnosti predmeta, se iz njega izločijo značilnosti in natančno predvidi izhod.
Zaključek
Globoko učenje je podvrsta ML in ML je podvrsta AI. Vse tri tehnologije in modeli imajo velik vpliv na resnično življenje. Poslovni subjekti, trgovski velikani izvajajo modele poglobljenega učenja za vrhunske in primerljive rezultate avtomatizacije, ki jo navdihujejo človeški možgani.
Priporočeni članki
To je priročnik za tehniko globljega učenja. Tukaj razpravljamo o tem, kako ustvariti modele poglobljenega učenja skupaj z obema fazama delovanja. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Kaj je globoko učenje
- Poklic v poglobljenem učenju
- 13 Koristna vprašanja in odgovori o poglobljenem učenju za globoko učenje
- Strojno učenje hiperparametrov