Neuraaliset verkot ja Deep Learning ovat tällä hetkellä kaksi kuumaa salamannollista, joita nykyään käytetään Artificial Intelligence. Keinotekoisen älykkyyden viimeaikainen kehitys voi johtua näistä kahdesta, sillä niillä on ollut merkittävä rooli AI: n älykkyyden parantamisessa.
Katso ympärilläsi, ja löydät yhä enemmän älykkäitä koneita. Neuristen verkkojen ja syvällisen oppimisen ansiosta työpaikat ja kyvyt, joita pidettiin kerran ihmisten voimana, suoritetaan nyt koneilla. Nykyään koneita ei enää syytä syödä monimutkaisempia algoritmeja, vaan niitä syötetään kehittymään itsenäisiksi, itseopiskelijoiksi, jotka pystyvät mullistamaan monet teollisuuden kaikkialla.
Neuraaliset verkot ja Deep Learning ovat antaneet valtavan menestyksen tutkijoille tehtävissä, kuten kuvantunnistuksessa, puheentunnistuksessa, syvempien suhteiden löytämisessä tietojoukkoihin. Laitteiden avulla voidaan tunnistaa esineitä, kääntää puheen, kouluttaa itseään tunnistamaan monimutkaisia malleja, oppia strategioiden laatimiseen ja valmiussuunnitelmien toteuttamiseen reaaliaikaisesti.
Joten, miten tämä toimii? Tiedätkö, että sekä Neutral Networks että Deep Learning liittyivät itse asiassa ymmärtämään syvällistä oppimista, sinun on ensin ymmärrettävä Neural Networksista? Lue lisätietoja.
Mikä on neuroverkko
Neuraaliverkko on pohjimmiltaan ohjelmointikuvio tai joukko algoritmeja, joiden avulla tietokone voi oppia havaintoaineistosta. Neuraaliverkko on samanlainen kuin ihmisen aivot, joka toimii tunnistamalla kuvioita. Aistiaine dataa tulkitaan koneen käsityksellä, merkinnällä tai raakapulssin ryhmittelyllä. Kuvailut mallit ovat numeerisia, vektoreihin liitettyinä, johon kuva, ääni, teksti jne. Käännetään.
Ajattele neuroverkkoa! Ajattele kuinka ihmisen aivot toimivat
Kuten yllä mainittiin, hermoverkko toimii aivan kuten ihmisen aivot; se hankkii kaiken tietämyksen oppimisprosessin kautta. Tämän jälkeen synaptiset painot tallentavat hankitun tiedon. Oppimisprosessin aikana verkon synaptiset painot uudistetaan halutun tavoitteen saavuttamiseksi.
Aivan kuten ihmisen aivot, Neural Networks toimii kuin epälineaariset rinnakkain tietojenkäsittelyjärjestelmät, jotka nopeasti suorittavat laskutoimituksia, kuten hahmontunnistusta ja havainnointia. Tämän seurauksena nämä verkot toimivat erittäin hyvin aloilla, kuten puheen, äänen ja kuvan tunnistuksessa, kun tulot / signaalit ovat luontaisesti epälineaarisia.
Yksinkertaisin sanoin, voit muistaa Neural Network sellaiseksi, joka pystyy varastoimaan tietoa kuten ihmisen aivoja ja käyttää sitä tekemään ennusteita.
Neuraalisten verkostojen rakenne
Neuraaliverkot koostuvat kolmesta kerroksesta,
- Syöttökerros,
- Piilotettu kerros ja
- Lähtökerros.
Jokainen kerros koostuu yhdestä tai useammasta solmusta, kuten pienissä piireissä on esitetty alla olevassa kaaviossa. Solmujen väliset viivat ilmaisevat informaation virran yhdestä solmusta toiseen. Informaatio virtaa tulosta lähtöön, toisin sanoen vasemmalta oikealle (joissakin tapauksissa se voi olla oikealta vasemmalle tai molempiin suuntiin).
Syöttökerroksen solmut ovat passiivisia, eli ne eivät muokkaa tietoja. He saavat yhdestä arvosta niiden syötteestä ja kopioivat arvon useille tuotoksilleen. Piilotetun ja ulostulokerroksen solmut ovat aktiivisia. Niinpä he voivat muokata tietoja.
Yhdistetyissä rakenteissa kukin arvo syöttökerroksesta kopioidaan ja lähetetään kaikkiin piilotettuihin solmuihin. Piilotettuun solmuun tulevat arvot kerrotaan painoilla, ennalta määrätyille numeroille, jotka on tallennettu ohjelmaan. Painotetut panokset lisätään sitten yhden numeron tuottamiseksi. Neuraaliverkkoilla voi olla useita kerroksia ja minkä tahansa solmun määrää kerroksittain. Useimmat sovellukset käyttävät kolmikerroksista rakennetta, jossa on korkeintaan muutama sata syöttösolmua
Esimerkki neuroverkosta
Harkitse hermosovellusta, joka tunnistaa esineitä sonar-signaalissa, ja tietokoneessa on 5000 signaalinäytettä. PC: n on selvitettävä, ovatko nämä näytteet merenalainen, valas, jäävuori, merikivi tai mitään? Perinteiset DSP-menetelmät lähestyttäisiin tätä ongelmaa matematiikan ja algoritmien kanssa, kuten korrelaatio ja taajuusspektrianalyysi.
Vaikka hermoverkossa, 5000 näytettä syötettäisiin syöttökerrokseen, jolloin tulokseksi nousi arvot lähtötasosta. Valitsemalla oikeat painot, lähtö voidaan konfiguroida ilmoittamaan monenlaisia tietoja. Esimerkiksi voi olla tuotoksia: sukellusvene (kyllä / ei), merirooli (kyllä / ei), valas (kyllä / ei) jne.
Muilla painoilla tuotokset voivat luokitella esineet metallina tai ei-metallina, biologisina tai ei-biologisina, vihollisina tai liittolaisina jne. Ei algoritmeja, sääntöjä, menettelyjä; vain valitun painoarvon mukaisten tulojen ja lähtöjen välinen suhde.
Nyt ymmärrämme Deep Learning -konseptin.
Mikä on syvä oppiminen
Deep learning on pohjimmiltaan Neural Networksin osa-alue; ehkä voit sanoa monimutkainen neuroverkko, jossa on monia piilotettuja kerroksia siinä.
Teknisesti ottaen syvä oppiminen voidaan myös määritellä tehokkaaksi joukoksi tekniikoita, jotka liittyvät neuroverkkojen oppimiseen. Se viittaa keinotekoisiin hermoverkkoihin (ANN), jotka koostuvat monista kerroksista, massiivisista datajoukkoista, tehokkaasta tietokonelaitteistosta monimutkaisen koulutusmallin tekemiseksi.Se sisältää menetelmiä ja tekniikoita, jotka käyttävät keinotekoisia hermoverkkoja, joissa on yhä monimutkaisempia kerroksia.
Syväoppimisverkon rakenne
Syväoppimisverkot käyttävät lähinnä hermoverkkojen arkkitehtuureja, ja niitä kutsutaan usein syviksi neuroverkoiksi. Työn "syvällä" tarkoitetaan hermorivin piilotettujen kerrosten lukumäärää. Tavanomainen hermoverkko sisältää kolme piilotettua kerrosta, kun taas syvät verkot voivat olla jopa 120-150.
Deep Learning sisältää syöttämällä tietokonejärjestelmää paljon tietoa, jota se voi käyttää päätösten tekemiseen muista tiedoista. Nämä tiedot syötetään neuroverkkojen kautta, kuten konekielisessä oppimisessa. Syvälliset oppimisverkot voivat oppia ominaisuuksia suoraan tiedoista ilman manuaalisen ominaisuuden poistamista.
Esimerkkejä syvällisestä oppimisesta
Hyvää oppimista hyödynnetään parhaillaan lähes kaikilla teollisuudenaloilla alkaen Automobile, Aerospace ja Automation to Medical. Seuraavassa on joitain esimerkkejä.
- Google, Netflix ja Amazon: Google käyttää sitä äänen ja kuvan tunnistusalgoritmissaan. Netflix ja Amazon käyttävät myös syvää oppimista päättääkseen mitä haluat katsella tai ostaa seuraavaksi
- Ajaminen ilman kuljettajaa: Tutkijat hyödyntävät syvällisiä oppimisverkkoja havaitsemaan automaattisesti esineitä, kuten pysähtymisvalot ja liikennevalot. Syvää oppimista käytetään myös jalankulkijoiden havaitsemiseen, mikä auttaa vähentämään onnettomuuksia.
- Ilmailuteollisuus ja puolustus: Deep learning -sovelluksella tunnistetaan esineitä satelliiteista, jotka etsivät mielenkiintoisia alueita ja tunnistavat joukkojen turvalliset tai vaaralliset alueet.
- Deep Learning -palvelun ansiosta Facebook löytää ja tunnistaa ystäväsi valokuvissasi. Skype voi kääntää puheensiirron reaaliaikaisesti ja melko tarkasti.
- Lääketieteellinen tutkimus: Lääketieteen tutkijat käyttävät syvää oppimista syöpäsolujen tunnistamiseen
- Teollisuusautomaatio: Syvä oppiminen auttaa parantamaan työntekijöiden turvallisuutta raskaiden koneiden ympärillä tunnistamalla automaattisesti, milloin ihmiset tai esineet ovat koneiden turvallisessa etäisyydessä.
- Elektroniikka: Deep-oppimista käytetään automaatti- ja puhekäännöksissä.
johtopäätös
Neural Networksin käsite ei ole uusi, ja tutkijat ovat tavanneet maltillista menestystä viime vuosikymmenellä tai niin. Mutta todellinen pelimuuttaja on ollut Deep neural -verkkojen kehittyminen.
Perinteisten konenäköisten oppimismenetelmien avulla hän on osoittanut, että syvät neuroverkot voidaan kouluttaa ja kokeilla paitsi muutamilla tutkijoilla, mutta monikansallisten teknologiayritysten on voitava hyväksyä ne, jotka tulevat parempaan innovaatioon lähitulevaisuudessa.
Deep Learningin ja Neural Networkin ansiosta AI ei ole vain tekemässä tehtäviä, vaan se on alkanut ajatella!
