Úvod do techniky hlubokého učení
Technika hlubokého učení je založena na umělých neuronových sítích, které fungují jako lidský mozek. Napodobuje způsob myšlení a chování lidského mozku. V tomto modelu se systém učí a provádí klasifikaci z obrázků, textu nebo zvuku. Modely hlubokého učení jsou školeny velkými značenými a vícevrstvými daty, aby bylo dosaženo vysoké přesnosti ve výsledku ještě více než na lidské úrovni. Auto bez řidiče tuto technologii používá k identifikaci stopky, chodce atd. V lokomotivě. Elektronická zařízení, jako jsou mobilní telefony, reproduktory, televize, počítače atd., Mají funkci hlasového ovládání díky programu Deep Learning. Tato technika je nová a efektivní pro spotřebitele a organizace.
Fungování hlubokého učení
Hluboké metody učení využívají neuronové sítě. Často jsou označovány jako Deep Neural Networks. Hluboké nebo skryté neuronové sítě mají několik skrytých vrstev hlubokých sítí. Hluboké učení trénuje umělou inteligenci předpovídat výstup pomocí určitých vstupů nebo skrytých vrstev sítě. Tyto sítě jsou školeny rozsáhlými datovými sadami označenými a učit se funkce ze samotných dat. Učení pod dohledem i bez dozoru pracuje na školení dat a generování funkcí.
Výše uvedené kruhy jsou neurony, které jsou vzájemně propojeny. Existují 3 typy neuronů:
- Vstupní vrstva
- Skrytá vrstva (vrstvy)
- Výstupní vrstva
Vstupní vrstva získá vstupní data a předá vstup do první skryté vrstvy. Matematické výpočty jsou prováděny na vstupních datech. Nakonec výstupní vrstva poskytuje zjištění.
CNN nebo konvenční neuronové sítě, jedna z nejoblíbenějších neuronových sítí, převádí vlastnosti získané ze vstupních dat a používá 2D konvoluční vrstvy, aby bylo vhodné pro zpracování 2D dat, jako jsou obrázky. CNN tedy v tomto případě omezuje použití manuální extrakce funkcí. Přímo extrahuje požadované vlastnosti z obrázků pro klasifikaci. Díky této funkci automatizace je CNN většinou přesný a spolehlivý algoritmus ve strojovém učení. Každá CNN se učí rysům obrázků ze skryté vrstvy a tyto skryté vrstvy zvyšují složitost naučených obrázků.
Důležitou součástí je trénovat AI nebo neuronové sítě. Za tímto účelem poskytneme vstupy z datového souboru a nakonec provedeme srovnání výstupů pomocí výstupu datového souboru. Pokud není AI vyškolen, může být výstup chybný.
Abychom zjistili, jak špatný je výstup AI ze skutečného výstupu, potřebujeme funkci pro výpočet. Tato funkce se nazývá nákladová funkce. Pokud je nákladová funkce nula, pak výstup AI i skutečný výstup jsou stejné. Abychom snížili hodnotu nákladové funkce, měníme hmotnosti mezi neurony. Pro pohodlný přístup lze použít techniku zvanou Gradient Descent. GD snižuje hmotnost neuronů na minimum po každé iteraci. Tento proces se provádí automaticky.
Technika hlubokého učení
Algoritmy Deep Learning procházejí několika vrstvami skrytých vrstev nebo neuronových sítí. Dozví se tedy hluboce o obrazech pro přesnou předpověď. Každá vrstva se učí a detekuje prvky nízké úrovně, jako jsou hrany, a následně se nová vrstva sloučí s funkcemi předchozí vrstvy pro lepší reprezentaci. Například střední vrstva může detekovat jakýkoli okraj objektu, zatímco skrytá vrstva detekuje celý objekt nebo obrázek.
Tato technika je účinná u velkých a složitých dat. Pokud jsou data malá nebo neúplná, DL přestane pracovat s novými daty.
Existuje několik sítí hlubokého učení takto:
- Nezkontrolovaná předškolená síť : Jedná se o základní model se 3 vrstvami: vstupní, skrytá a výstupní vrstva. Síť je vyškolena, aby rekonstruovala vstup, a poté se skryté vrstvy učí ze vstupů, aby získaly informace, a nakonec se z obrázku extrahují funkce.
- Konvenční neuronová síť : Jako standardní neuronová síť má uvnitř konvoluci pro detekci hran a přesné rozpoznávání objektů.
- Rekurentní neuronová síť : V této technice se výstup z předchozí fáze používá jako vstup pro další nebo aktuální fázi. RNN ukládá informace do kontextových uzlů, aby se naučila vstupní data a vytvořila výstup. Například k dokončení věty potřebujeme slova. tj. předpovídat další slovo, jsou vyžadována předchozí slova, která je třeba si pamatovat. RNN v zásadě řeší tento typ problému.
- Rekurzivní neuronové sítě : Jedná se o hierarchický model, jehož vstupem je stromová struktura. Tento druh sítě je vytvořen použitím stejné sady závaží při sestavování vstupů.
Hluboké učení má řadu aplikací ve finančních oblastech, počítačovém vidění, rozpoznávání zvuku a řeči, analýze lékařských obrazů, technikách návrhu léků atd.
Jak vytvořit hluboké vzdělávací modely?
Algoritmy Deep Learning jsou vytvářeny spojováním vrstev mezi nimi. První krok výše je vstupní vrstva následovaná skrytou vrstvou (vrstvami) a výstupní vrstvou. Každá vrstva je složena ze vzájemně propojených neuronů. Síť spotřebovává velké množství vstupních dat, aby je provozovala přes více vrstev.
K vytvoření modelu hlubokého učení jsou nutné následující kroky:
- Pochopení problému
- Identifikujte data
- Vyberte algoritmus
- Trénujte model
- Vyzkoušejte model
Učení probíhá ve dvou fázích
- Použijte nelineární transformaci vstupních dat a vytvořte statistický model jako výstup.
- Model je vylepšen derivátovou metodou.
Tyto dvě fáze operací se nazývají iterace. Neuronové sítě opakují dva kroky, dokud není vygenerován požadovaný výstup a přesnost.
1. Školení sítí: Pro trénování sítě dat shromažďujeme velké množství dat a navrhujeme model, který se naučí funkce. V případě velkého počtu dat je však tento proces pomalejší.
2. Transfer Learning: Transfer Learning v zásadě vylepší předškolený model a poté se provede nový úkol. V tomto procesu se doba výpočtu zkracuje.
3. Extrakce prvků : Poté, co jsou všechny vrstvy vyškoleny o vlastnostech objektu, jsou z něj extrahovány prvky a výstup je přesně předpovídán.
Závěr
Hluboké učení je podmnožinou ML a ML je podmnožinou AI. Všechny tři technologie a modely mají obrovský dopad na skutečný život. Obchodní subjekty, obchodní giganti implementují Deep Learning modely pro vynikající a srovnatelné výsledky pro automatizaci, která je inspirována lidským mozkem.
Doporučené články
Toto je průvodce technikou hlubokého učení. Zde diskutujeme o tom, jak vytvořit modely hlubokého učení spolu se dvěma fázemi provozu. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Co je hluboké učení
- Kariéra v hlubokém učení
- 13 Užitečné otázky a odpovědi týkající se hlubokého učení
- Hyperparametrické strojové učení