Uvod u tehniku dubokog učenja
Tehnika dubokog učenja temelji se na Umjetnim neuronskim mrežama koje djeluju poput ljudskog mozga. Imitira način na koji ljudski mozak razmišlja i izvodi. U ovom modelu sustav uči i vrši klasifikaciju iz slike, teksta ili zvuka. Modeli dubokog učenja treniraju velike etiketirane i višeslojne podatke kako bi postigli visoku točnost u rezultatu čak i više od ljudske razine. Automobil bez vozača primjenjuje ovu tehnologiju za prepoznavanje znaka zaustavljanja, pješaka i sl. U kretanju. Elektronički uređaji poput mobitela, zvučnika, televizora, računala itd. Imaju funkciju kontrole glasa zbog dubokog učenja. Ova je tehnika nova i učinkovita za potrošače i organizacije.
Rad na dubokom učenju
Metode dubokog učenja koriste neuronske mreže. Dakle, često ih nazivaju i Deep Neural Networks. Duboke ili skrivene neuronske mreže imaju više skrivenih slojeva dubokih mreža. Duboko učenje trenira AI da predvidi izlaz uz pomoć određenih ulaza ili skrivenih mrežnih slojeva. Ove mreže se obučavaju pomoću velikih skupova podataka s označenim podacima i uče funkcije iz samih podataka. I Nadzorno i Nenadzirano učenje rade na osposobljavanju podataka i generiranju značajki.
Gornji krugovi su neuroni koji su međusobno povezani. Postoje 3 vrste neurona:
- Ulazni sloj
- Skriveni slojevi
- Izlazni sloj
Ulazni sloj dobiva ulazne podatke i prosljeđuje ulaz prvom skrivenom sloju. Matematički proračuni izvode se na ulaznim podacima. Napokon, izlazni sloj daje nalaze.
CNN ili konvencionalne neuronske mreže, jedna od najpopularnijih neuronskih mreža uključuje značajke naučene iz ulaznih podataka i koristi 2D konvolucijske slojeve kako bi bila pogodna za obradu 2D podataka poput slika. Dakle, CNN u ovom slučaju smanjuje upotrebu ručnog vađenja značajki. To izravno izvlači potrebne značajke iz slika za klasifikaciju. Zbog ove značajke automatizacije, CNN je uglavnom točan i pouzdan algoritam u strojnom učenju. Svaki CNN uči značajke slike iz skrivenog sloja i ti skriveni slojevi povećavaju složenost naučenih slika.
Važan dio je osposobljavanje AI ili neuronske mreže. Da bismo to učinili, dajemo ulaz iz skupa podataka i na kraju uspoređujemo izlaze s pomoću izlaza skupa podataka. Ako je AI neobrazovan, izlaz može biti pogrešan.
Da bismo saznali koliko je pogrešan izlaz AI-ja iz stvarnog izlaza, potrebna nam je funkcija za proračun. Funkcija se naziva troškovnom funkcijom. Ako je funkcija troškova jednaka nuli, tada su i izlaz AI-a i stvarni izlaz isti. Kako bismo smanjili vrijednost troškovne funkcije, mijenjamo težine između neurona. Za pogodan pristup, može se koristiti tehnika nazvana Gradient Descent. GD smanjuje težinu neurona na minimum nakon svake iteracije. Taj se postupak vrši automatski.
Tehnika dubokog učenja
Algoritmi za duboko učenje prolaze kroz nekoliko slojeva skrivenih slojeva ili neuralnih mreža. Dakle, oni duboko uče o slikama radi točnog predviđanja. Svaki sloj uči i otkriva značajke niske razine poput ivica, a potom se novi sloj stapa s značajkama prethodnog sloja radi bolje zastupljenosti. Na primjer, srednji sloj može otkriti bilo koji rub objekta, dok će skriveni sloj detektirati cijeli objekt ili sliku.
Ova je tehnika učinkovita s velikim i složenim podacima. Ako su podaci mali ili nepotpuni, DL postaje nesposoban za rad s novim podacima.
Postoje neke mreže dubokog učenja kako slijedi:
- Nepregledana unaprijed obučena mreža : To je osnovni model s 3 sloja: ulaznim, skrivenim i izlaznim slojem. Mreža je osposobljena za rekonstrukciju ulaza, a zatim skriveni slojevi uče od ulaza radi prikupljanja informacija i na kraju se sa slike izdvajaju značajke.
- Konvencionalna neuronska mreža : Kao standardna neuronska mreža, ima unutrašnjost savijeta za otkrivanje ruba i precizno prepoznavanje objekata.
- Ponavljajuća neuronska mreža : U ovoj se tehnici izlaz iz prethodne faze koristi kao ulaz za sljedeću ili trenutnu fazu. RNN pohranjuje informacije u kontekstne čvorove kako bi naučio ulazne podatke i proizveo izlazne. Na primjer, za dovršavanje rečenice potrebne su nam riječi. tj. za predviđanje sljedeće riječi potrebne su prethodne riječi koje treba zapamtiti. RNN u osnovi rješava ovu vrstu problema.
- Rekurzivne neuronske mreže : Hijerarhijski je model gdje je ulaz struktura poput stabla. Ova vrsta mreže nastaje primjenom istog utega na skup ulaza.
Duboko učenje ima razne aplikacije u financijskim područjima, računalnom vidu, prepoznavanju zvuka i govora, medicinskoj analizi slike, tehnikama dizajniranja lijekova itd.
Kako stvoriti modele dubokog učenja?
Algoritmi dubokog učenja izrađuju se povezivanjem slojeva između njih. Prvi korak iznad je ulazni sloj, a zatim slijede skriveni slojevi i izlazni sloj. Svaki je sloj sastavljen od međusobno povezanih neurona. Mreža troši veliku količinu ulaznih podataka kako bi ih radila kroz više slojeva.
Za izradu modela dubokog učenja potrebni su sljedeći koraci:
- Razumijevanje problema
- Prepoznajte podatke
- Odaberite algoritam
- Trenirajte model
- Ispitajte model
Učenje se odvija u dvije faze
- Primijenite nelinearnu transformaciju ulaznih podataka i stvorite statistički model kao izlaz.
- Model je poboljšan derivatnom metodom.
Ove dvije faze operacija poznate su kao iteracija. Neuronske mreže ponavljaju dva koraka dok se ne postigne željeni izlaz i točnost.
1. Obuka mreža: Da bismo osposobili mrežu podataka, prikupljamo veliki broj podataka i dizajniramo model koji će naučiti značajke. Ali postupak je sporiji u slučaju vrlo velikog broja podataka.
2. Prijenosno učenje: Prijenosno učenje u osnovi prilagođava unaprijed obučeni model i novi zadatak se obavlja nakon toga. U tom procesu vrijeme računanja postaje manje.
3. Ekstrakcija značajki: Nakon što su svi slojevi obučeni o značajkama objekta, iz njega se izdvajaju značajke, a izlaz se predviđa s točnošću.
Zaključak
Duboko učenje je podskup ML-a, a ML je podskup AI-ja. Sve tri tehnologije i modeli imaju ogroman utjecaj na stvarni život. Poslovni subjekti, komercijalni divovi implementiraju modele dubokog učenja za superiorne i usporedive rezultate za automatizaciju koja potiče ljudski mozak.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za tehniku dubokog učenja. Ovdje smo razgovarali o tome kako stvoriti modele dubokog učenja zajedno s dvije faze rada. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Što je duboko učenje
- Karijere u dubokim učenjima
- 13 korisnih pitanja i odgovora za razgovor o dubokom učenju
- Strojno učenje hiperparametara