Introduktion til Deep Learning Technique

Den dybe læringsteknik er baseret på kunstige neurale netværk, der fungerer som en menneskelig hjerne. Det efterligner den måde, den menneskelige hjerne tænker og udfører. I denne model lærer og udfører systemet klassificering ud fra billeder, tekst eller lyd. Deep Learning-modeller trænes af store mærkede og flerlagsdata for at opnå høj nøjagtighed i resultatet endnu mere end det menneskelige niveau. Driverløs bil anvender denne teknologi til at identificere stopskilt, fodgængere osv. I bevægelse. Elektroniske gadgets som mobiler, højttalere, TV, computere osv. Har en stemmestyringsfunktion på grund af Deep Learning. Denne teknik er ny og effektiv for forbrugere og organisationer.

Arbejde med dyb læring

Deep Learning metoder bruger neurale netværk. Så de kaldes ofte Deep Neural Networks. Dybe eller skjulte neurale netværk har flere skjulte lag med dybe netværk. Deep Learning træner AI'en til at forudsige output ved hjælp af visse input eller skjulte netværkslag. Disse netværk trænes af store mærkede datasæt og lærer funktioner fra selve dataene. Både Supervised og Unsupervised Learning fungerer i træning af data og generering af funktioner.

Ovenstående cirkler er neuroner, der er forbundet med hinanden. Der er 3 typer neuroner:

  • Inputlag
  • Skjult lag (r)
  • Outputlag

Inputlaget får inputdataene og videregiver input til det første skjulte lag. De matematiske beregninger udføres på inputdataene. Endelig giver outputlaget konklusionerne.

CNN eller konventionelle neurale netværk, et af de mest populære neurale netværk, omdanner funktioner, der er lært af inputdataene, og bruger 2D indviklede lag til at gøre det velegnet til behandling af 2D-data som billeder. Så CNN reducerer brugen af ​​manuel ekstraktion af funktioner i dette tilfælde. Det udtrækker direkte de krævede funktioner fra billeder til klassificering. På grund af denne automatiseringsfunktion er CNN en for det meste nøjagtig og pålidelig algoritme inden for maskinlæring. Hver CNN lærer funktioner i billeder fra det skjulte lag, og disse skjulte lag øger kompleksiteten af ​​lærte billeder.

Den vigtige del er at træne AI eller neurale netværk. For at gøre dette giver vi input fra datasættet og foretager endelig en sammenligning af output ved hjælp af output fra datasættet. Hvis AI'en ikke er uddannet, kan output være forkert.

For at finde ud af, hvor forkert AI's output er fra den reelle output, har vi brug for en funktion til beregning. Funktionen kaldes omkostningsfunktion. Hvis omkostningsfunktionen er nul, er både AI's output og real output de samme. For at reducere værdien af ​​omkostningsfunktion ændrer vi vægten mellem neuronerne. For en bekvem tilgang kan en teknik kaldet Gradient Descent bruges. GD reducerer vægten af ​​neuroner til et minimum efter hver iteration. Denne proces udføres automatisk.

Deep Learning Technique

Deep Learning-algoritmer kører gennem flere lag i det eller de skjulte lag eller neurale netværk. Så de lærer dybt om billederne for nøjagtig forudsigelse. Hvert lag lærer og opdager funktioner på lavt niveau som kanter, hvorefter det nye lag smelter sammen med det tidligere lags funktioner for bedre repræsentation. For eksempel kan et midterste lag muligvis registrere enhver kant på objektet, mens det skjulte lag registrerer det fulde objekt eller billede.

Denne teknik er effektiv med store og komplekse data. Hvis dataene er små eller ufuldstændige, bliver DL ikke i stand til at arbejde med nye data.

Der er nogle Deep Learning Networks som følger:

  • Uovervåget Foruddannet netværk : Det er en basismodel med 3 lag: input, skjult og output lag. Netværket er trænet til at rekonstruere input og derefter lærer skjulte lag fra inputene til at indsamle information, og til sidst udvindes funktioner fra billedet.
  • Konventionelt neuralt netværk : Som standard neuralt netværk har det en sammenfaldning inden for kantdetektion og nøjagtig genkendelse af genstande.
  • Tilbagevendende neuralt netværk : I denne teknik bruges output fra det forrige trin som input til det næste eller det aktuelle trin. RNN gemmer informationen i kontekstnoder for at lære inputdataene og producere output. For at fuldføre en sætning har vi for eksempel brug for ord. dvs. for at forudsige det næste ord, kræves tidligere ord, som skal huskes. RNN løser dybest set denne type problemer.
  • Rekursive neurale netværk : Det er en hierarkisk model, hvor input er en trælignende struktur. Denne type netværk oprettes ved at anvende det samme sæt vægte over samlingen af ​​input.

Deep Learning har fået forskellige applikationer inden for økonomiske områder, computervision, lyd- og talegenkendelse, medicinsk billedanalyse, lægemiddeldesignteknikker osv.

Sådan oprettes dybe læringsmodeller?

Deep Learning-algoritmer laves ved at forbinde lag mellem dem. Det første trin ovenfor er inputlaget efterfulgt af det eller de skjulte lag og outputlaget. Hvert lag er sammensat af sammenkoblede neuroner. Netværket bruger en stor mængde inputdata for at betjene dem gennem flere lag.

For at oprette en Deep Learning-model er følgende trin nødvendige:

  • Forståelse af problemet
  • Identificer data
  • Vælg algoritmen
  • Træne modellen
  • Test modellen

Læring finder sted i to faser

  • Anvend en ikke-lineær transformation af inputdataene og opret en statistisk model som output.
  • Modellen forbedres med en derivatmetode.

Disse to faser af operationer er kendt som iteration. Neurale netværk gentager de to trin, indtil det ønskede output og nøjagtighed genereres.

1. Træning af netværk: For at træne et netværk af data, indsamler vi et stort antal data og designer en model, der lærer funktionerne. Men processen er langsommere i tilfælde af et meget stort antal data.

2. Transfer Learning: Transfer Learning justerer dybest set en foruddannet model, og en ny opgave udføres bagefter. I denne proces bliver beregningstiden mindre.

3. Funktionekstraktion: Når alle lagene er trænede til objektets funktioner, trækkes funktioner ud af det, og output forudsiges med nøjagtighed.

Konklusion

Deep Learning er en undergruppe af ML, og ML er en undergruppe af AI. Alle tre teknologier og modeller har en enorm indflydelse på det virkelige liv. Forretningsvirksomheder, kommercielle giganter implementerer Deep Learning-modeller for overlegne og sammenlignelige resultater til automatisering, der er inspireret af menneskelige hjerner.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Deep Learning Technique. Her diskuterer vi, hvordan man opretter dyb læringsmodeller sammen med de to driftsfaser. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Hvad er dyb læring
  2. Karrierer i dybe læringer
  3. 13 Nyttige spørgsmål om Deep Learning-interview og svar
  4. Hyperparameter-maskinlæring

Kategori:

Big Data