Увод у технику дубоког учења
Техника дубоког учења базирана је на вештачким неуронским мрежама које делују попут људског мозга. То имитира начин на који људски мозак размишља и делује. У овом моделу систем учи и врши класификацију из слике, текста или звука. Модели дубоког учења тренирају велике етикетиране и вишеслојне податке да би постигли високу тачност у резултату чак и више од људског нивоа. Аутомобил без возача примењује ову технологију за препознавање знака заустављања, пешака и сл. У кретању. Електронски уређаји попут мобитела, звучника, телевизора, рачунара итд. Имају функцију контроле гласа због дубоког учења. Ова техника је нова и ефикасна за потрошаче и организације.
Рад на дубоком учењу
Методе дубоког учења користе неуронске мреже. Дакле, често их називају дубоким неуронским мрежама. Дубоке или скривене неуронске мреже имају више скривених слојева дубоких мрежа. Дубоко учење тренира АИ да предвиди излаз уз помоћ одређених улаза или скривених мрежних слојева. Ове мреже се обучавају помоћу великих скупова података са означеним подацима и уче функције од самих података. И Надзорно и Ненадзоровано учење раде на обуци података и генерисању функција.
Горе наведени кругови су неурони који су међусобно повезани. Постоје 3 врсте неурона:
- Улазни слој
- Скривени слојеви
- Излазни слој
Улазни слој добија улазне податке и прослеђује улаз првом скривеном слоју. Математички прорачуни се изводе на улазним подацима. Коначно, излазни слој даје налазе.
ЦНН или конвенционалне неуронске мреже, једна од најпопуларнијих неуронских мрежа укључује функције научене из улазних података и користи 2Д конволуционарне слојеве како би био погодан за обраду 2Д података попут слика. Дакле, ЦНН у овом случају смањује употребу ручног вађења функција. Директно извлачи потребне карактеристике из слика за класификацију. Због ове особине аутоматизације, ЦНН је углавном тачан и поуздан алгоритам у машинском учењу. Сваки ЦНН учи карактеристике слика са скривеног слоја и ти скривени слојеви повећавају сложеност научених слика.
Важан део је обука АИ или Неуралне мреже. Да бисмо то учинили, дајемо улаз података из скупа података и на крају направимо поређење резултата уз помоћ резултата скупа података. Ако је АИ необразован, излаз може бити погрешан.
Да бисмо открили колико је погрешан излаз АИ-ја од стварног излаза, потребна нам је функција за прорачун. Функција се назива трошковна функција. Ако је функција трошкова једнака нули, тада су и излаз АИ-а и стварни излаз исти. Да бисмо смањили вредност функције коштања, мењамо тежине између неурона. За погодан приступ може се користити техника названа Градиент Десцент. ГД смањује тежину неурона на минимум након сваке итерације. Овај поступак се врши аутоматски.
Техника дубоког учења
Алгоритми за дубоко учење пролазе кроз неколико слојева скривених слојева или неуралних мрежа. Дакле, они дубоко уче о сликама ради тачног предвиђања. Сваки слој учи и детектује карактеристике ниског нивоа попут ивица, а затим се нови слој стапа са карактеристикама претходног слоја ради боље репрезентације. На пример, средњи слој може открити било коју ивицу објекта док ће скривени слој детектирати цео објекат или слику.
Ова техника је ефикасна са великим и сложеним подацима. Ако су подаци мали или непотпуни, ДЛ постаје неспособан за рад са новим подацима.
Постоје неке мреже дубоког учења на следећи начин:
- Непрегледана унапред обучена мрежа : То је основни модел са 3 слоја: улазни, скривени и излазни слој. Мрежа је обучена за реконструкцију улаза, а затим скривени слојеви уче од улаза како би прикупили информације и на крају се са слике извлаче функције.
- Конвенционална неуронска мрежа : Као стандардна неуронска мрежа, она има унутрашњост савијања за детекцију ивица и тачно препознавање објеката.
- Понављајућа неуронска мрежа : У овој се техници излаз из претходне фазе користи као улаз за следећу или тренутну фазу. РНН похрањује информације у контекстне чворове како би научио улазне податке и произвео излазне. На пример, да бисмо довршили реченицу, потребне су нам речи. тј. за предвиђање следеће речи потребне су претходне речи које треба запамтити. РНН у основи решава ову врсту проблема.
- Рекурзивне неуронске мреже : То је хијерархијски модел где је улаз структура попут стабла. Ова врста мреже је створена применом истог скупа утега на састав улаза.
Дубоко учење има различите апликације у финансијским областима, рачунарском виду, препознавању звука и говора, медицинској анализи слике, техникама дизајнирања лекова итд.
Како креирати моделе дубоког учења?
Алгоритми дубоког учења израђују се повезивањем слојева између њих. Први корак изнад је улазни слој, а затим следе скривени слојеви и излазни слој. Сваки слој је састављен од повезаних неурона. Мрежа троши велику количину улазних података да би их радила кроз више слојева.
Да бисте креирали модел дубоког учења, потребни су следећи кораци:
- Разумевање проблема
- Идентифицирајте податке
- Изаберите алгоритам
- Обуци модел
- Испитајте модел
Учење се одвија у две фазе
- Примените нелинеарну трансформацију улазних података и створите статистички модел као излаз.
- Модел је побољшан дериватном методом.
Ове две фазе операција су познате као итерација. Неуронске мреже понављају два корака док се не постигне жељени излаз и тачност.
1. Обука мрежа: Да бисмо обучили мрежу података, прикупљамо велики број података и дизајнирамо модел који ће научити функције. Али процес је спорији у случају веома великог броја података.
2. Трансфер учење: Трансфер учење у основи прилагођава унапријед обучени модел и нови задатак се обавља након тога. У том процесу време рачунања постаје мање.
3. Екстракција карактеристика: Након што су сви слојеви обучени о особинама објекта, из њега се издвајају карактеристике и прецизира се излаз.
Закључак
Дубоко учење је подскуп МЛ, а МЛ је подскуп АИ. Све три технологије и модели имају огроман утицај на стварни живот. Пословни субјекти, комерцијални великани имплементирају моделе дубоког учења за супериорне и упоредиве резултате за аутоматизацију која је инспирисана људским мозговима.
Препоручени чланци
Ово је водич за технику дубоког учења. Овде смо разговарали о томе како креирати моделе дубоког учења заједно са две фазе рада. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Шта је дубоко учење
- Каријере у дубоким учењима
- 13 корисна питања и одговор за дубоко учење о интервјуу
- Машинско учење хиперпараметра