Neuronske mreže i Duboko učenje trenutno su dvije vruće buzzwords koje se danas koriste s Umjetnom inteligencijom. Nedavna zbivanja u svijetu umjetne inteligencije mogu se pripisati tim dvama jer su imali značajnu ulogu u poboljšanju inteligencije AI.
Gledajte okolo, i naći ćete sve više i više inteligentnih strojeva oko. Zahvaljujući neuronskim mrežama i dubokom učenju, radna mjesta i mogućnosti koje su nekoć smatrali ljudskim potencijalom sada se obavljaju strojevima. Danas se Strojevi više ne rade za jesti složenije algoritme, nego se hrane da bi se razvili u autonomne, samo-nastavne sustave koji mogu revolucionirati mnoge industrije diljem svijeta.
Neuronske mreže i Duboko učenje znanstvenicima su posvetili ogroman uspjeh u zadacima kao što su prepoznavanje slike, prepoznavanje govora, pronalaženje dubljih odnosa u skupovima podataka. Uz pomoć masivne količine podataka i računalne snage, strojevi mogu prepoznati objekte, prevoditi govor, obučavati sebe da identificiraju složene obrasce, naučiti kako izraditi strategije i napraviti planove za slučaj opasnosti u stvarnom vremenu.
Dakle, kako to točno radi? Znate li da su i Neutralne mreže i Deep učenje u biti, u stvari, da razumiju duboko učenje, prvo morate razumjeti o neuronskim mrežama? Pročitajte više da biste saznali više.
Što je neuronska mreža
Neuronska mreža u osnovi je programski uzorak ili skup algoritama koji računalu omogućuju učenje iz opservacijskih podataka. Neuronska mreža slična je ljudskom mozgu, koja djeluje prepoznavanjem uzoraka. Senzorni podaci tumače se pomoću percepcije stroja, označavanja ili skupljanja sirovog ulaza. Prepoznatljivi obrasci numerički su zatvoreni u vektorima, u koje se prevode podaci kao što su slike, zvuk, tekst itd.
Razmislite o neuronskoj mreži! Razmislite kako funkcionira ljudski mozak
Kao što je gore spomenuto, neuronska mreža funkcionira baš kao i ljudski mozak; ona stječe sva znanja kroz proces učenja. Nakon toga, sinaptički utezi pohranjuju stečeno znanje. Tijekom procesa učenja, sinaptičke težine mreže se reformiraju kako bi se postigao željeni cilj.
Baš kao i ljudski mozak, Neuronske mreže rade kao nelinearni paralelni sustavi obrade informacija koji brzo obavljaju računanja kao što su prepoznavanje i percepcija uzoraka. Kao rezultat toga, te mreže imaju vrlo dobre rezultate u područjima kao što su prepoznavanje govora, zvuka i slike gdje su ulazi / signali inherentno nelinearni.
Jednostavnim riječima, sjetite se neuronske mreže kao nešto što je sposobno čaršati znanje kao ljudski mozak i koristiti je za predviđanje.
Struktura neuronskih mreža
Neuronske mreže sastoje se od tri sloja,
- Ulazni sloj,
- Skriveni sloj i
- Izlazni sloj.
Svaki sloj se sastoji od jednog ili više čvorova, kao što je prikazano u donjem dijagramu pomoću malih krugova. Vode između čvorova označavaju tok informacija s jednog čvora na drugi. Informacija teče od ulaza do izlaza, tj. S lijeva na desno (u nekim slučajevima može biti s desna na lijevo ili oba načina).
Čvorovi ulaznog sloja su pasivni, što znači da ne mijenjaju podatke. Oni primaju jednu vrijednost na njihovu unos i dupliciraju vrijednost njihovim višestrukim izlazima. Dok su čvorovi skrivenog i izlaznog sloja aktivni. Tako oni mogu mijenjati podatke.
U međusobno povezanoj strukturi, svaka vrijednost iz ulaznog sloja se duplicira i šalje na sve skrivene čvorove. Vrijednosti koje unose skriveni čvor množe se težinama, skupom unaprijed određenih brojeva pohranjenih u programu. Zatim se dodaje ponderirani ulaz kako bi se dobio jedan broj. Neuronske mreže mogu imati bilo koji broj slojeva i bilo koji broj čvorova po sloju. Većina aplikacija koristi troslojnu strukturu s najviše nekoliko stotina ulaznih čvorova
Primjer neuronske mreže
Razmislite o neuronskoj mreži koja prepoznaje objekte u sonarnom signalu, a na računalu je pohranjeno 5000 uzoraka signala. Računalo mora utvrditi jesu li ti uzorci predstavljali podmornicu, kit, ledeni brijeg, morske stijene ili ništa? Konvencionalne DSP metode pristupile bi ovom problemu matematikom i algoritmima, kao što su korelacija i analiza frekvencijskog spektra.
Dok je s neuronskom mrežom, 5000 uzoraka bi se hranili ulaznom sloju, što bi rezultiralo vrijednostima koji se otvaraju iz izlaznog sloja. Odabirom odgovarajućih težina, izlaz se može konfigurirati za prijavljivanje širokog raspona informacija. Na primjer, mogu biti izlazi za: podmornicu (da / ne), morsku stijenu (da / ne), kit (da / ne) itd.
S drugim težinama, izlazi mogu klasificirati objekte kao metalne ili nemetalne, biološke ili nebiolozne, neprijatelje ili saveznike itd. Nema algoritama, bez pravila, bez postupaka; samo je odnos između ulaza i izlaza diktiran vrijednostima odabranih utega.
Sada, razumijmo koncept Deep Learninga.
Što je duboko učenje
Duboko učenje je u osnovi podskup neuronskih mreža; možda možete reći složenu neuronsku mrežu s mnogo skrivenih slojeva u njemu.
Tehnički gledano, Deep learning također se može definirati kao moćan skup tehnika za učenje u neuronskim mrežama. To se odnosi na umjetne neuronske mreže (ANN) koje se sastoje od mnogih slojeva, masivnih skupova podataka, snažnog računalnog hardvera kako bi se omogućio komplicirani model obuke.Sadrži klasu metoda i tehnika koje primjenjuju umjetne neuronske mreže s više slojeva sve bogatije funkcionalnosti.
Struktura mreže za dublju učenje
Deep learning mreža uglavnom koristi arhitekture neuronske mreže i stoga se često naziva dubokim neuronskim mrežama. Korištenje rada "duboko" odnosi se na broj skrivenih slojeva u neuronskoj mreži. Konvencionalna neuronska mreža sadrži tri skrivena sloja, dok duboke mreže mogu imati čak 120-150.
Deep Learning obuhvaća puno podataka o računalnom sustavu koji može koristiti za donošenje odluka o drugim podacima. Ti se podaci šalju kroz neuronske mreže, kao što je to slučaj u strojnom učenju. Dubinske mreže za učenje mogu naučiti značajke izravno iz podataka bez potrebe za ekstrakcijom ručnih značajki.
Primjeri dubokog učenja
Deep learning trenutno se koristi u gotovo svim industrijama počevši od Automobile, Aerospace, i Automatizacija do Medicinske. Evo nekih od primjera.
- Google, Netflix i Amazon: Google ga koristi u svojim algoritmima za prepoznavanje glasa i slike. Netflix i Amazon također koriste duboko učenje kako bi odlučili što želite sljedeće gledati ili kupiti
- Vožnja bez vozača: istraživači koriste duboke mreže za učenje kako bi automatski otkrili objekte poput zaustavnih znakova i semafora. Deep learning također se koristi za otkrivanje pješaka, što pomaže smanjenju nesreća.
- Zrakoplovstvo i obrana: Deep learning koristi se za prepoznavanje objekata sa satelita koji smještaju područja od interesa i za identifikaciju sigurnih ili nesigurnih zona za vojnike.
- Zahvaljujući Deep Learningu, Facebook automatski pronalazi i označava prijatelje na vašim fotografijama. Skype može prevesti govorne komunikacije u stvarnom vremenu i vrlo precizno.
- Medicinska istraživanja: medicinski istraživači koriste duboko učenje kako bi automatski otkrili stanice raka
- Industrijska automatizacija: Dubinsko učenje pomaže poboljšati sigurnost radnika oko teških strojeva automatskim otkrivanjem kada su ljudi ili predmeti unutar nesigurne udaljenosti strojeva.
- Elektronika: Deep learning se koristi u automatskom slušanju i govornom prijevodu.
Zaključak
Koncept neuronskih mreža nije nova, a istraživači su se susreli s umjerenim uspjehom u zadnjih desetak godina. Ali pravi igrač promjena je bio evolucija dubokih neuronskih mreža.
Izvršavajući tradicionalne koncepte strojnog učenja, pokazao je da duboke neuronske mreže mogu biti obučene i ispitivane ne samo od strane nekolicine istraživača, već ih multinacionalne tehnološke tvrtke usvajaju da bi u skoroj budućnosti donijele bolje inovacije.
Zahvaljujući Deep Learning i Neural Network, AI ne samo radi zadatke, već je počela razmišljati!
