Ce este învățarea profundă și rețeaua neuronală

Rețelele neuronale și Învățarea profundă sunt în prezent cele două buzzwords care sunt folosite în prezent cu Inteligență artificială. Cele mai recente evoluții din lumea inteligenței artificiale pot fi atribuite acestor două, deoarece acestea au jucat un rol semnificativ în îmbunătățirea inteligenței AI.

Uitați-vă în jur și veți găsi mașini din ce în ce mai inteligente. Mulțumită rețelelor neuronale și învățării profunde, locurile de muncă și capacitățile care au fost considerate odată fortele oamenilor sunt acum efectuate de mașini. Astăzi, Mașinile nu mai sunt făcute să mănânce algoritmi mai complexi, dar în schimb, ei sunt hrăniți să se dezvolte într-un sistem autonom, de auto-învățare capabil să revoluționeze multe industrii în jurul valorii de

Rețele neuronale și Învățarea a dat un succes enorm cercetătorilor în sarcini precum recunoașterea imaginii, recunoașterea vorbirii, găsirea unor relații mai profunde într-un set de date. Asistând de disponibilitatea unor cantități masive de date și de putere computațională, aparatele pot recunoaște obiecte, traduc discursuri, se antrenează pentru a identifica modele complexe, pentru a învăța cum să elaboreze strategii și să facă planuri de urgență în timp real. muncă? Știți că atât rețelele neutre cât și învățarea profundă, de fapt, pentru a înțelege învățarea profundă, trebuie mai întâi să înțelegeți despre rețelele neuronale? Citiți mai departe pentru a afla mai multe.

Ce este o rețea neuronală

O rețea neuronală este în esență un model de programare sau un set de algoritmi care permite unui calculator să învețe din datele observaționale. O rețea neuronală este similară cu cea a creierului uman, care funcționează prin recunoașterea tiparelor. Datele senzoriale sunt interpretate folosind o percepție a mașinii, o etichetare sau o intrare de tip clustering raw. Modelele recunoscute sunt numerice, închise în vectori, în care sunt translate date, sunet, text, etc.

Gândiți-vă la rețeaua neurală! Gândiți-vă cum funcționează creierul uman

După cum sa menționat mai sus, o rețea neurală funcționează la fel ca un creier uman; dobândește toate cunoștințele printr-un proces de învățare. După aceea, greutățile sinaptice stochează cunoștințele dobândite. În timpul procesului de învățare, greutățile sinaptice ale rețelei sunt reformate pentru a atinge obiectivul dorit.

La fel ca și creierul uman, rețelele neuronale funcționează ca sisteme paralele de prelucrare a informațiilor neliniară, care efectuează rapid calcule precum recunoașterea modelului și percepţie. Ca rezultat, aceste rețele funcționează foarte bine în domenii precum recunoașterea vorbelor, a sunetului și a imaginilor, unde intrările / semnalele sunt în mod inerent neliniar.

Cu ușurință puteți reține rețeaua neurală ca fiind ceva capabil să stocheze cunoștințe ca un om *

Structura rețelelor neuronale

(Image Credit: Mathworks)

Rețelele neuronale sunt formate din trei straturi, Strat de intrare,

1. Strat ascuns și
2. Stratul de ieșire
3. Fiecare strat constă dintr-unul sau mai mulți noduri, așa cum se arată în diagrama de mai jos prin cercuri mici. Liniile dintre noduri indică fluxul de informații de la un nod la altul. Informația curge de la intrare la ieșire, adică de la stânga la dreapta (în unele cazuri poate fi de la dreapta la stânga sau în ambele sensuri).

Nodurile stratului de intrare sunt pasive, ceea ce înseamnă că nu modifică datele. Ele primesc o singură valoare pe intrarea lor și duplică valoarea la ieșirile lor multiple. În timp ce nodurile stratului ascuns și ale ieșirii sunt active. Astfel, ele pot modifica datele.

Într-o structură interconectată, fiecare valoare din stratul de intrare este duplicată și trimisă tuturor nodurilor ascunse. Valorile care intră într-un nod ascuns sunt înmulțite cu greutăți, un set de numere predeterminate stocate în program. Intrările ponderate sunt apoi adăugate pentru a produce un singur număr. Rețelele neuronale pot avea orice număr de straturi și orice număr de noduri pe strat. Cele mai multe aplicații utilizează structura pe trei straturi cu maximum de câteva sute de noduri de intrare

Exemplu de rețea neuronală

Luați în considerare o rețea neuronală care recunoaște obiecte într-un semnal sonar și sunt stocate 5000 de eșantioane de semnal în PC. PC-ul trebuie să dau seama dacă aceste mostre reprezintă un submarin, o balenă, un aisberg, roci de mare sau nimic deloc? Metodele conventionale DSP ar aborda aceasta problema cu matematica si algoritmii, cum ar fi analiza spectrului de frecvente si de corelatie.

In timp ce cu o retea neuronala, 5000 de probe ar fi alimentate la stratul de intrare, rezultand valori care ies din stratul de iesire. Prin selectarea greutăților potrivite, ieșirea poate fi configurată pentru a raporta o gamă largă de informații. De exemplu, ar putea exista rezultate pentru: submarin (da / nu), rocă marină (da / nu), balenă (da / nu) etc.

-metal, biologic sau nebiologic, inamic sau aliat, etc. Nu există algoritmi, nu există reguli, nu există proceduri; doar o relație între intrare și ieșire dictată de valorile greutăților selectate

Acum, să înțelegem conceptul Deep Learning

Ce este o învățătură profundă

Învățarea profundă este în esență un subset al rețelelor neuronale; poate să spui o rețea neuronală complexă cu multe straturi ascunse în ea.

Din punct de vedere tehnic, învățarea profundă poate fi, de asemenea, definită ca un set puternic de tehnici de învățare în rețele neuronale. Se referă la rețelele neuronale artificiale (ANN) care sunt compuse din mai multe straturi, seturi de date masive, hardware de computer puternic pentru a face posibil un model de formare complicat. Acesta conține clasa de metode și tehnici care utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi de funcționalități din ce în ce mai bogate.

Structura rețelei de învățare profundă

Rețelele de învățare profundă utilizează în cea mai mare parte arhitecturi de rețele neuronale și,. Folosirea muncii "profundă" se referă la numărul de straturi ascunse din rețeaua neuronală. O rețea neuronală convențională conține trei straturi ascunse, în timp ce rețele adânci pot avea între 120 și 150.

Învățarea profundă presupune alimentarea unui sistem informatic cu o mulțime de date pe care le poate utiliza pentru a lua decizii cu privire la alte date. Aceste date sunt alimentate prin rețele neuronale, cum este cazul învățării în mașină. Rețelele de învățare profundă pot învăța caracteristici direct din date fără a fi nevoie de extragerea manuală a caracteristicilor.

Exemple de învățare profundă

Învățarea profundă este în prezent utilizată în aproape toate domeniile, pornind de la Automobile, Aerospace și Automatizare până la Medical. Iată câteva exemple:

Google, Netflix și Amazon: Google o folosește în algoritmii de recunoaștere vocală și de imagine. Netflix și Amazon utilizează, de asemenea, învățare profundă pentru a decide ce doriți să urmăriți sau să cumpărați în viitor

• Conducerea fără conducător auto: Cercetătorii utilizează rețele de învățare profundă pentru a detecta automat obiecte precum semne de oprire și semafoare. Învățarea profundă este de asemenea folosită pentru detectarea pietonilor, care ajută la scăderea accidentelor.
• Industria aerospațială și apărare: Învățarea profundă este folosită pentru a identifica obiecte din sateliții care localizează zonele de interes și pentru a identifica zonele sigure sau nesigure pentru trupe. Deep Learning, Facebook găsește și etichetează în mod automat prietenii în fotografiile tale. Skype poate traduce comunicațiile vorbite în timp real și destul de precis.
• Cercetare medicală: Cercetătorii medicali folosesc învățarea profundă pentru a detecta celulele canceroase
• Automatizarea industrială: Învățarea profundă contribuie la îmbunătățirea siguranței lucrătorilor în jurul mașinilor grele detectarea momentului în care oamenii sau obiectele se află la o distanță nesigură de mașini.
• Concluzii
• Conceptul de rețele neuronale nu este nou, iar cercetătorii s-au întâlnit cu succes moderat în ultimul deceniu sau cam asa ceva. Dar adevăratul schimbător de jocuri a fost evoluția rețelelor neuronale profunde. Prin depășirea abordărilor tradiționale de învățare a mașinilor, a demonstrat că rețelele neuronale profunde pot fi instruite și testate nu doar de câțiva cercetători, dar au și scopul de a să fie adoptate de companiile multinaționale de tehnologie care să vină cu inovații mai bune în viitorul apropiat.
• Mulțumită rețelei de învățare profundă și rețelei neuronale, AI nu face doar sarcinile, dar a început să se gândească!