Введення в техніку глибокого навчання
Техніка глибокого навчання заснована на штучних нейронних мережах, які діють як людський мозок. Це імітує спосіб мислення та виконання людського мозку. У цій моделі система вивчає та виконує класифікацію за зображеннями, текстом чи звуком. Моделі глибокого навчання навчаються великими мітками та багатошаровими даними, щоб досягти високої точності в результаті навіть більше, ніж людського рівня. Автомобіль без водія застосовує цю технологію для виявлення знаку зупинки, пішохода тощо тощо. Електронні гаджети, такі як мобільні телефони, динаміки, телевізор, комп’ютери тощо, мають функцію голосового керування завдяки глибокому навчанню. Ця методика є новою та ефективною для споживачів та організацій.
Робота поглибленого навчання
Методи глибокого навчання використовують нейронні мережі. Отже, їх часто називають глибокими нейронними мережами. Глибокі або приховані нейронні мережі мають кілька прихованих шарів глибоких мереж. Глибоке навчання тренує AI прогнозувати вихід за допомогою певних входів або прихованих мережевих шарів. Ці мережі навчаються великими наборами даних з мітками та вивчають функції з самих даних. Навчання даних та створення функцій працює як під контролем, так і без нагляду.
Вищеописані кола - нейрони, які взаємопов'язані. Існує 3 типи нейронів:
- Вхідний шар
- Прихований шар (и)
- Вихідний шар
Вхідний рівень отримує вхідні дані і передає вхід першому прихованому шару. Математичні обчислення виконуються на вхідних даних. Нарешті, вихідний шар дає висновки.
CNN або звичайні нейронні мережі, одна з найпопулярніших нейронних мереж, включає функції, отримані з вхідних даних, і використовує 2D згорткові шари, щоб зробити його придатним для обробки 2D даних, таких як зображення. Отже, CNN зменшує використання ручного вилучення функцій у цьому випадку. Це безпосередньо витягує необхідні функції з зображень для класифікації. Завдяки цій функції автоматизації, CNN - це в основному точний і надійний алгоритм машинного навчання. Кожна CNN вивчає особливості зображень із прихованого шару, і ці приховані шари збільшують складність вивчених зображень.
Важливою частиною є підготовка ШІ чи нейронних мереж. Для цього ми вводимо дані з набору даних і, нарешті, робимо порівняння результатів за допомогою виводу даних. Якщо AI не підготовлений, вихід може бути неправильним.
Щоб дізнатись, наскільки помилковим є вихід ШІ з реального виводу, нам потрібна функція для обчислення. Функція називається функцією витрат. Якщо функція витрат дорівнює нулю, то і вихід AI, і реальний вихід однакові. Щоб зменшити значення функції витрат, ми змінюємо ваги між нейронами. Для зручного підходу можна використовувати техніку під назвою «Градієнтний спуск». GD знижує вагу нейронів до мінімуму після кожної ітерації. Цей процес виконується автоматично.
Техніка глибокого навчання
Алгоритми глибокого навчання проходять через кілька шарів прихованого (-ів) шару (-ів) або нейронних мереж. Отже, вони глибоко дізнаються про образи для точного прогнозування. Кожен шар вивчає та виявляє функції низького рівня, такі як краї, а згодом новий шар зливається з особливостями попереднього шару для кращого представлення. Наприклад, середній шар може виявити будь-який край об'єкта, тоді як прихований шар виявить повний об'єкт або зображення.
Ця методика ефективна при великих і складних даних. Якщо дані невеликі або неповні, DL стає нездатним працювати з новими даними.
Існує декілька мереж глибокого навчання:
- Непідконтрольна заздалегідь підготовлена мережа : це основна модель з 3 шарами: вхідним, прихованим та вихідним шаром. Мережа навчається реконструювати вхідні, а потім приховані шари вчаться на входах для збору інформації, і, нарешті, з зображення витягуються функції.
- Звичайна нейронна мережа : як і стандартна нейронна мережа, вона має згортку всередині для виявлення країв і точного розпізнавання об'єктів.
- Повторна нейронна мережа : У цій техніці вихід з попереднього етапу використовується як вхід для наступного або поточного етапу. RNN зберігає інформацію в контекстних вузлах для вивчення вхідних даних та отримання результатів. Наприклад, для завершення речення нам потрібні слова. тобто для передбачення наступного слова потрібні попередні слова, які потрібно запам'ятати. RNN в основному вирішує цю проблему.
- Рекурсивні нейронні мережі : це ієрархічна модель, де вхід є деревоподібною структурою. Така мережа створюється шляхом застосування однакового набору ваг над складанням входів.
«Глибоке навчання» отримало різноманітні програми у фінансовій галузі, комп’ютерному зорі, розпізнаванні звуку та мовлення, аналізі медичних зображень, техніці дизайну наркотиків тощо.
Як створити моделі глибокого навчання?
Алгоритми глибокого навчання виготовляються шляхом з'єднання шарів між ними. Перший крок вище - це вхідний шар, за яким слід прихований шар (и) та вихідний шар. Кожен шар складається із взаємопов'язаних нейронів. Мережа споживає велику кількість вхідних даних для управління ними через кілька шарів.
Для створення моделі глибокого навчання необхідні наступні кроки:
- Розуміння проблеми
- Визначте дані
- Виберіть алгоритм
- Тренуйте модель
- Тестуйте модель
Навчання відбувається у дві фази
- Застосовують нелінійне перетворення вхідних даних та створюють статистичну модель як вихідну.
- Модель вдосконалюється похідним методом.
Ці дві фази операцій відомі як ітерація. Нейронні мережі повторюють два кроки, поки не буде створено бажаний вихід та точність.
1. Навчання мереж: Для тренування мережі даних ми збираємо велику кількість даних та проектуємо модель, яка вивчить особливості. Але процес відбувається повільніше у випадку дуже великої кількості даних.
2. Трансферне навчання: Трансферне навчання в основному налаштовує заздалегідь підготовлену модель і після цього виконується нове завдання. У цьому процесі час обчислення стає меншим.
3. Видобуток функції: Після того, як усі шари будуть навчені особливостям об'єкта, з нього витягуються функції, а результат прогнозується з точністю.
Висновок
Глибоке навчання - це підмножина ML, а ML - це підмножина ШІ. Усі три технології та моделі мають величезний вплив на реальне життя. Суб'єкти господарської діяльності, комерційні гіганти впроваджують моделі Deep Learning для отримання найкращих і порівняних результатів для автоматизації, яка надихається людськими мізками.
Рекомендовані статті
Це посібник з техніки глибокого навчання. Тут ми обговорюємо, як створити моделі глибокого навчання разом з двома фазами роботи. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Що таке глибоке навчання
- Кар'єра в глибокому навчанні
- 13 Корисні питання глибокого вивчення інтерв'ю та відповіді
- Гіперпараметр машинного навчання