Inleiding tot Deep Learning-techniek
De diepe leertechniek is gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken die werken als een menselijk brein. Het imiteert de manier waarop het menselijk brein denkt en presteert. In dit model leert en voert het systeem classificatie uit afbeeldingen, tekst of geluid uit. Deep Learning-modellen worden getraind door grote gelabelde en meerlagige gegevens om een nog grotere nauwkeurigheid van het resultaat te bereiken dan op menselijk niveau. Auto zonder bestuurder past deze technologie toe om een stopbord, voetganger, enz. In beweging te identificeren. Elektronische gadgets zoals mobiele telefoons, luidsprekers, tv, computers, enz. Hebben een spraakbesturingsfunctie vanwege Deep Learning. Deze techniek is nieuw en efficiënt voor consumenten en organisaties.
Werken van Deep Learning
Deep Learning-methoden maken gebruik van neurale netwerken. Ze worden dus vaak Deep Neural Networks genoemd. Diepe of verborgen neurale netwerken hebben meerdere verborgen lagen van diepe netwerken. Deep Learning traint de AI om output te voorspellen met behulp van bepaalde inputs of verborgen netwerklagen. Deze netwerken worden getraind door grote gelabelde datasets en leren functies van de data zelf. Zowel Supervised als Unsupervised Learning werkt bij het trainen van de gegevens en het genereren van functies.
De bovenstaande cirkels zijn neuronen die onderling verbonden zijn. Er zijn 3 soorten neuronen:
- Invoerlaag
- Verborgen laag (lagen)
- Uitgangslaag
De invoerlaag haalt de invoergegevens op en geeft de invoer door aan de eerste verborgen laag. De wiskundige berekeningen worden uitgevoerd op de invoergegevens. Ten slotte geeft de outputlaag de bevindingen.
CNN of conventionele neurale netwerken, een van de meest populaire neurale netwerken, bevat functies die zijn geleerd van de invoergegevens en maakt gebruik van 2D-convolutielagen om het geschikt te maken voor het verwerken van 2D-gegevens zoals afbeeldingen. Dus CNN vermindert in dit geval het gebruik van handmatige extractie van functies. Het haalt direct de vereiste functies uit afbeeldingen voor classificatie. Vanwege deze automatiseringsfunctie is CNN een meestal nauwkeurig en betrouwbaar algoritme in Machine Learning. Elk CNN leert kenmerken van afbeeldingen uit de verborgen laag en deze verborgen lagen vergroten de complexiteit van aangeleerde afbeeldingen.
Het belangrijkste onderdeel is het trainen van de AI of neurale netwerken. Om dit te doen, geven we input van de dataset en maken we tenslotte een vergelijking van de outputs met behulp van de output van de dataset. Als de AI niet is getraind, is de uitvoer mogelijk onjuist.
Om erachter te komen hoe fout de uitvoer van de AI is van de werkelijke uitvoer, hebben we een functie nodig voor de berekening. De functie wordt kostenfunctie genoemd. Als de kostenfunctie nul is, zijn zowel de uitvoer van AI als de werkelijke uitvoer hetzelfde. Om de waarde van de kostenfunctie te verminderen, veranderen we de gewichten tussen de neuronen. Voor een gemakkelijke aanpak kan een techniek genaamd Gradient Descent worden gebruikt. GD vermindert het gewicht van neuronen tot een minimum na elke iteratie. Dit proces wordt automatisch uitgevoerd.
Deep Learning-techniek
Deep Learning-algoritmen lopen door verschillende lagen van de verborgen laag (lagen) of neurale netwerken. Dus leren ze diep over de afbeeldingen voor nauwkeurige voorspelling. Elke laag leert en detecteert functies op laag niveau zoals randen en vervolgens wordt de nieuwe laag samengevoegd met de kenmerken van de eerdere laag voor een betere weergave. Een middelste laag kan bijvoorbeeld elke rand van het object detecteren, terwijl de verborgen laag het volledige object of de volledige afbeelding detecteert.
Deze techniek is efficiënt met grote en complexe gegevens. Als de gegevens klein of onvolledig zijn, kan DL niet meer met nieuwe gegevens werken.
Er zijn enkele Deep Learning Networks als volgt:
- Pre-opgeleid netwerk zonder toezicht : het is een basismodel met 3 lagen: invoer-, verborgen- en uitvoerlaag. Het netwerk is getraind om de invoer te reconstrueren en vervolgens leren verborgen lagen van de invoer om informatie te verzamelen en ten slotte worden functies uit de afbeelding gehaald.
- Conventioneel neuraal netwerk : als standaard neuraal netwerk heeft het binnen een convolutie voor randdetectie en nauwkeurige herkenning van objecten.
- Recurrent Neural Network : bij deze techniek wordt de output van de vorige fase gebruikt als input voor de volgende of huidige fase. RNN slaat de informatie op in contextknooppunten om de invoergegevens te leren en de uitvoer te produceren. Om bijvoorbeeld een zin af te maken, hebben we woorden nodig. dat wil zeggen om het volgende woord te voorspellen, zijn eerdere woorden vereist die moeten worden onthouden. RNN lost dit soort problemen eigenlijk op.
- Recursieve neurale netwerken : het is een hiërarchisch model waarbij de invoer een boomachtige structuur is. Dit soort netwerk wordt gecreëerd door dezelfde set gewichten toe te passen op de assemblage van ingangen.
Deep Learning heeft verschillende toepassingen op financieel gebied, computer vision, audio- en spraakherkenning, medische beeldanalyse, medicijnontwerptechnieken, enz.
Hoe maak je diepe leermodellen?
Deep Learning-algoritmen worden gemaakt door lagen onderling te verbinden. De eerste stap hierboven is de invoerlaag, gevolgd door de verborgen laag (lagen) en de uitvoerlaag. Elke laag bestaat uit onderling verbonden neuronen. Het netwerk verbruikt een grote hoeveelheid invoergegevens om ze door meerdere lagen te laten werken.
Om een Deep Learning-model te maken, zijn de volgende stappen nodig:
- Het probleem begrijpen
- Identificeer gegevens
- Selecteer het algoritme
- Train het model
- Test het model
Leren vindt plaats in twee fasen
- Pas een niet-lineaire transformatie van de invoergegevens toe en maak een statistisch model als uitvoer.
- Het model is verbeterd met een afgeleide methode.
Deze twee fasen van bewerkingen worden iteratie genoemd. Neurale netwerken herhalen de twee stappen totdat de gewenste uitvoer en nauwkeurigheid wordt gegenereerd.
1. Training van netwerken: om een gegevensnetwerk te trainen, verzamelen we een groot aantal gegevens en ontwerpen we een model dat de functies leert. Maar het proces is langzamer in geval van een zeer groot aantal gegevens.
2. Transfer Learning: Transfer Learning past in principe een vooraf getraind model aan en een nieuwe taak wordt daarna uitgevoerd. In dit proces wordt de berekeningstijd minder.
3. Feature Extraction: Nadat alle lagen zijn getraind over de kenmerken van het object, worden kenmerken eruit geëxtraheerd en wordt de uitvoer nauwkeurig voorspeld.
Conclusie
Deep Learning is een subset van ML en ML is een subset van AI. Alle drie technologieën en modellen hebben een enorme impact op het echte leven. Zakelijke entiteiten, commerciële reuzen implementeren Deep Learning-modellen voor superieure en vergelijkbare resultaten voor automatisering die zijn geïnspireerd door menselijke hersenen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor Deep Learning Technique. Hier bespreken we hoe diepgaande leermodellen te maken samen met de twee fasen van de operatie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Wat is diep leren
- Carrières in Deep Learnings
- 13 Nuttige diepgaande sollicitatievragen en antwoorden
- Machine leren van hyperparameter