ŠTo je duboko učenje i neuronska mreža

Neuronske mreže i Deep Learning trenutno su dvije vruće riječi koje se danas koriste s Umjetnom inteligencijom. Najnovija zbivanja u svijetu umjetne inteligencije mogu se pripisati tim dvama jer su imali značajnu ulogu u poboljšanju inteligencije AI.

Pogledajte oko sebe, i naći ćete sve više i više inteligentnih strojeva oko sebe. Zahvaljujući neuronskim mrežama i dubokom učenju, radna mjesta i mogućnosti koje su nekoć smatrali ljudskim potencijalom sada se obavljaju strojevima. Danas, Strojevi se 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.

Neuronske mreže i Deep Učenje posvetili su golem uspjeh istraživačima u zadacima poput prepoznavanja slike, prepoznavanja govora i pronalaženja dubljih odnosa u skupovima podataka. Uz pomoć dostupnosti masivnih količina podataka i računalne snage, strojevi mogu prepoznati objekte, prevoditi govor, vježbati se za prepoznavanje složenih obrazaca, naučiti kako izraditi strategije i napraviti planove za slučaj opasnosti u stvarnom vremenu.

Dakle, kako točno to raditi? 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 učiti 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 su prevedene slike, zvuk, tekst, itd.

Think Neural Network! Razmislite kako funkcionira ljudski mozak

Kao što je gore spomenuto, neuronska mreža funkcionira baš kao 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 za obradu informacija koji brzo obavljaju računanja kao što su prepoznavanje uzoraka i percepcija. 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, sjećate se neuronske mreže kao nešto što može pohraniti znanje poput čovjeka

Neuronske mreže sastoje se od tri sloja,

Ulazni sloj, Skriveni sloj i

1. Izlazni sloj
2. Svaki sloj se sastoji od jednog ili više čvorova, kao što je prikazano na donjoj dijagramu s malim krugovima. Vode između čvorova označavaju tok informacija s jednog čvora na drugi. Informacija teče iz ulaza na izlaz, tj. S lijeva na desno (u nekim slučajevima može biti s desna na lijevo ili oba načina).
3. 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

Razmotrite neuralnu mrežu 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 bilo bi hranjeno ulaznom sloju, što je rezultiralo vrijednostima koje se izlaze 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 ne -metal, biološki ili nebiološki, neprijatelj ili saveznik, itd. Nema algoritama, bez pravila, bez postupaka; samo odnos između ulaza i izlaza diktiranih vrijednostima odabranih težina.

Sada shvatimo koncept Deep Learninga.

Što je duboko učenje

Deep learning je u biti podskup Neuronskih mreža; možda možete reći složenu neuronsku mrežu s mnogo skrivenih slojeva u njoj.

Tehnički gledano, Deep learning također se može definirati kao snažan 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 mreža duboko učenja

Deep learning mreža uglavnom koristi arhitekture neuronske mreže i stoga se često nazivaju dubokim neuronskim mrežama, Korištenje rada "duboko" odnosi se na broj skrivenih slojeva u neuronskoj mreži. Konvencionalna neuronska mreža sadrži tri skrivena sloja, a duboke mreže mogu imati čak 120 do 150.

Deep Learning uključuje unos podataka računalnog sustava koji može koristiti za donošenje odluka o drugim podacima. Ti se podaci šalju kroz neuronske mreže, kao što je to slučaj u strojnom učenju.

Primjeri dubokog učenja

Deep learning trenutno se koristi u gotovo svim industrijama počevši od Automobile, Aerospace i automatizacije do Medicinske. Evo nekoliko 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 gledati ili kupiti sljedeće

Vožnja bez vozača: Istraživači koriste duboke mreže za učenje kako bi automatski otkrili objekte poput zaustavnih znakova i semafora.

• Zrakoplovstvo i obrana: Duboko učenje koristi se za prepoznavanje objekata sa satelita koji smještaju područja od interesa i za identifikaciju sigurnih ili nesigurnih zona za vojnike.
• Zahvaljujući Deep Learning, Facebook automatski pronalazi i označava prijatelje na vašim fotografijama. Skype može prevesti govorne komunikacije u stvarnom vremenu i prilično precizno.
• Medicinska istraživanja: medicinski istraživači koriste duboko učenje za automatsko otkrivanje stanica raka
• Industrijska automatizacija: Deep learning pomaže poboljšati sigurnost radnika oko teških strojeva automatski otkrivanje kad su ljudi ili objekti unutar nesigurne udaljenosti strojeva.
• Elektronika: Deep learning se koristi za automatsko slušanje govora i govora.
• Zaključak
• Koncept neuronskih mreža nije nov, a istraživači su se susreli s umjerenim uspjehom u posljednjem desetljeću ili tako. Ali stvarni igrač promijenio je evoluciju 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 ima i opseg prihvaćaju multinacionalne tehnološke tvrtke koje dolaze s boljim inovacijama u bliskoj budućnosti.

Zahvaljujući Dubinskom učenju i neuronskoj mreži, AI ne samo radi zadatke, već je počeo misliti!