Introduksjon til Deep Learning Technique
Den dype læringsteknikken er basert på kunstige nevrale nettverk som fungerer som en menneskelig hjerne. Det imiterer måten den menneskelige hjernen tenker og yter. I denne modellen lærer og utfører systemet klassifisering fra bilder, tekst eller lyd. Deep Learning-modeller trenes av store merkede og flersjiktsdata for å oppnå høy nøyaktighet i resultatet enda mer enn det menneskelige nivået. Driverløs bil bruker denne teknologien for å identifisere stoppskilt, fotgjenger osv. I bevegelse. Elektroniske dingser som mobiler, høyttalere, TV, datamaskiner osv. Har en stemmestyringsfunksjon på grunn av Deep Learning. Denne teknikken er ny og effektiv for forbrukere og organisasjoner.
Working of Deep Learning
Deep Learning metoder bruker nevrale nettverk. Så blir de ofte referert til som Deep Neural Networks. Dype eller skjulte nevrale nettverk har flere skjulte lag med dype nettverk. Deep Learning trener AIen til å forutsi output ved hjelp av visse innganger eller skjulte nettverkslag. Disse nettverkene er opplært av store merkede datasett og lærer funksjoner fra selve dataene. Både Supervised og Unsupervised Learning jobber med å trene dataene og generere funksjoner.
Ovennevnte sirkler er nevroner som er sammenkoblet. Det er tre typer nevroner:
- Inngangssjikt
- Skjult lag
- Utgangslag
Inngangslaget får inndataene og overfører innspillet til det første skjulte laget. De matematiske beregningene utføres på inputdataene. Til slutt gir utgangssjiktet funnene.
CNN eller konvensjonelle nevrale nettverk, et av de mest populære nevrale nettverkene, omslutter funksjoner som er lært av inndataene, og bruker 2D sammenhengende lag for å gjøre det egnet for å behandle 2D-data som bilder. Så CNN reduserer bruken av manuell ekstraksjon av funksjoner i dette tilfellet. Den trekker direkte ut de nødvendige funksjonene fra bilder for klassifisering. På grunn av denne automatiseringsfunksjonen er CNN en stort sett nøyaktig og pålitelig algoritme i maskinlæring. Hver CNN lærer funksjoner av bilder fra det skjulte laget, og disse skjulte lagene øker kompleksiteten til lærte bilder.
Den viktige delen er å trene AI eller Neural Networks. For å gjøre det gir vi innspill fra datasettet og foretar til slutt en sammenligning av utgangene ved hjelp av output fra datasettet. Hvis AI-en ikke er trent, kan det hende at output er feil.
For å finne ut hvor galt AIs output er fra den reelle outputen, trenger vi en funksjon for beregning. Funksjonen kalles kostnadsfunksjon. Hvis kostnadsfunksjonen er null, er både AIs output og real output de samme. For å redusere verdien av kostnadsfunksjon, endrer vi vekten mellom nevronene. For en praktisk tilnærming kan en teknikk kalt Gradient Descent brukes. GD reduserer vekten av nevroner til et minimum etter hver iterasjon. Denne prosessen gjøres automatisk.
Deep Learning Technique
Deep Learning-algoritmer går gjennom flere lag i det eller de skjulte lagene eller nevrale nettverk. Så de lærer dypt om bildene for nøyaktig prediksjon. Hvert lag lærer og oppdager funksjoner på lavt nivå som kanter, og deretter slås det nye laget sammen med funksjonene i det tidligere laget for bedre representasjon. For eksempel kan et mellomlag oppdage hvilken som helst kant av objektet mens det skjulte laget vil oppdage hele objektet eller bildet.
Denne teknikken er effektiv med store og komplekse data. Hvis dataene er små eller ufullstendige, blir DL ikke i stand til å jobbe med nye data.
Det er noen Deep Learning Networks som følger:
- Uovervåket forhåndstrenet nettverk : Det er en grunnleggende modell med 3 lag: input, skjult og output lag. Nettverket er opplært til å rekonstruere inngangene, og deretter lærer skjulte lag fra inngangene for å samle informasjon, og til slutt trekkes funksjoner ut av bildet.
- Konvensjonelt nevralt nettverk : Som standard nevralt nettverk har det en sammenhenger inni for kantdeteksjon og nøyaktig gjenkjenning av objekter.
- Gjentakende nevralt nettverk : I denne teknikken brukes utgangen fra forrige trinn som input for neste eller nåværende trinn. RNN lagrer informasjonen i kontekstnoder for å lære inndataene og produsere utdataene. For å fullføre en setning trenger vi for eksempel ord. dvs. for å forutsi neste ord, kreves det tidligere ord som må huskes. RNN løser i utgangspunktet denne typen problemer.
- Rekursive nevrale nettverk : Det er en hierarkisk modell der innspillet er en tre-lignende struktur. Denne typen nettverk opprettes ved å bruke det samme settet med vekter over montering av innganger.
Deep Learning har fått en rekke bruksområder innen økonomiske felt, datavisjon, lyd- og talegjenkjenning, medisinsk bildeanalyse, medikamentdesignteknikker osv
Hvordan lage modeller for dyp læring?
Deep Learning-algoritmer lages ved å koble lag mellom dem. Det første trinnet ovenfor er input-laget etterfulgt av det eller de skjulte lagene og output-laget. Hvert lag er sammensatt av sammenkoblede nevroner. Nettverket bruker en stor mengde inputdata for å betjene dem gjennom flere lag.
Følgende trinn er nødvendige for å lage en Deep Learning-modell:
- Forstå problemet
- Identifiser data
- Velg algoritmen
- Tren modellen
- Test modellen
Læring forekommer i to faser
- Bruk en ikke-lineær transformasjon av inputdataene og lag en statistisk modell som output.
- Modellen er forbedret med en derivatmetode.
Disse to faser av operasjoner er kjent som iterasjon. Nevrale nettverk gjentar de to trinnene til ønsket utgang og nøyaktighet genereres.
1. Opplæring av nettverk: For å trene et nettverk med data, samler vi inn et stort antall data og designer en modell som skal lære funksjonene. Men prosessen går tregere i tilfelle et veldig stort antall data.
2. Transfer Learning: Transfer Learning justerer i utgangspunktet en ferdig trent modell, og en ny oppgave utføres etterpå. I denne prosessen blir beregningstiden mindre.
3. Uttrekk av funksjoner: Etter at alle lagene er opplært om funksjonene til objektet, trekkes funksjoner ut av det og output blir spådd med nøyaktighet.
Konklusjon
Deep Learning er en undergruppe av ML og ML er en undergruppe av AI. Alle de tre teknologiene og modellene har stor innvirkning på det virkelige liv. Forretningsvirksomheter, kommersielle giganter implementerer Deep Learning-modeller for overlegne og sammenlignbare resultater for automatisering som er inspirert av menneskelige hjerner.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Deep Learning Technique. Her diskuterer vi Hvordan lage dype læringsmodeller sammen med de to faser av operasjonen. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Hva er dyp læring
- Karrierer i dype læringer
- 13 Nyttige spørsmål om svar på Deep Learning-intervju
- Hyperparameter maskinlæring