Neural Networks og Deep Learning er for tiden de to varme buzzwords som brukes i dag med Artificial Intelligence. Den siste utviklingen i verden av kunstig intelligens kan tilskrives disse to, ettersom de har spilt en betydelig rolle i forbedringen av intelligens av AI.
Se deg rundt, og du vil finne flere og mer intelligente maskiner rundt. Takket være Neural Networks og Deep Learning, jobber og evner som en gang ble vurdert, blir forte av mennesker nå utført av maskiner. I dag blir maskiner ikke lenger laget for å spise mer komplekse algoritmer, men i stedet blir de lei til å utvikle seg til et autonomt, selvlærende system som kan revolusjonere mange bransjer rundt.
Neural Networks og Deep Learning har lånt enorm suksess til forskerne i oppgaver som bildegjenkjenning, talegjenkjenning, å finne dypere relasjoner i datasett. Hjulpet av tilgjengeligheten av massive datamengder og beregnende kraft, kan maskiner gjenkjenne gjenstander, oversette tale, trene seg selv for å identifisere komplekse mønstre, lære å utforme strategier og lage beredskapsplaner i sanntid.
Så, hvordan fungerer dette akkurat? Vet du at både nøytrale nettverk og dyp læring relatert, faktisk å forstå dyp læring, må du først forstå om neurale nettverk? Les videre for å få vite mer.
Hva er et neuralt nettverk
Et neuralt nettverk er i utgangspunktet et programmeringsmønster eller et sett med algoritmer som gjør at en datamaskin kan lære av observasjonsdataene. Et neuralt nettverk ligner på en menneskelig hjerne, som virker ved å gjenkjenne mønstrene. De sensoriske dataene tolkes ved hjelp av en maskinoppfattelse, merking eller klynging av rå input. De gjenkjente mønstrene er numeriske, innelukket i vektorer, der dataene som er bilder, lyd, tekst etc. er oversatt.
Tenk Neural Network! Tenk på hvordan en menneskelig hjernefunksjon
Som nevnt ovenfor fungerer et nevralt nettverk som en menneskelig hjerne; den skaffer seg all kunnskap gjennom en læringsprosess. Etter det lagrer synaptiske vekter den tilegnede kunnskapen. Under læringsprosessen blir de synaptiske vekter i nettverket reformert for å oppnå ønsket mål.
Akkurat som den menneskelige hjernen fungerer Neural Networks som ikke-lineære parallelle informasjonsbehandlingssystemer som raskt utfører beregninger som mønstergenkjenning og oppfatning. Som et resultat, fungerer disse nettverkene veldig godt i områder som tale-, lyd- og bildegenkjenning der inngangene / signalene er iboende ikke-lineære.
I enkle ord kan du huske Neural Network som noe som er i stand til å lagre kunnskap som en menneskelig hjerne og bruke den til å gjøre spådommer.
Struktur av nevrale nettverk
Neural Networks består av tre lag,
- Inndata lag,
- Skjult lag, og
- Utgangslag.
Hvert lag består av en eller flere noder, som vist i nedenstående diagram ved små sirkler. Linjene mellom nodene indikerer strømmen av informasjon fra en node til den neste. Informasjonen flyter fra inngangen til utgangen, det vil si fra venstre til høyre (i noen tilfeller kan det være fra høyre til venstre eller begge veier).
Nodene til inngangslaget er passive, noe som betyr at de ikke endrer dataene. De mottar en enkelt verdi på deres inngang og dupliserer verdien til sine flere utganger. Mens nodene til skjult og utgangslaget er aktive. Dermed kan de endre dataene.
I en sammenkoblet struktur dupliseres hver verdi fra inngangslaget og sendes til alle de skjulte nodene. Verdiene som kommer inn i en skjult knute multipliseres med vekt, et sett med forhåndsbestemte tall lagret i programmet. De vektede inngangene blir deretter lagt til for å produsere et enkelt nummer. Nevrale nettverk kan ha et hvilket som helst antall lag, og et hvilket som helst antall noder per lag. De fleste applikasjoner bruker trelagsstrukturen med maksimalt noen få hundre innmatingsnoder
Eksempel på neuralt nettverk
Tenk på et neuralt nettverk som gjenkjenner gjenstander i et sonarsignal, og det er 5000 signalprøver lagret i PCen. PCen må finne ut om disse prøvene representerer en ubåt, hval, isberg, sjøstein eller ingenting i det hele tatt? Konvensjonelle DSP-metoder vil nærme seg dette problemet med matematikk og algoritmer, for eksempel korrelasjon og frekvensspektrumanalyse.
Mens med et neuralt nettverk, vil 5000 prøver bli matet til inngangslaget, noe som resulterer i verdier som popper fra utgangslaget. Ved å velge riktige vekter kan utgangen konfigureres til å rapportere et bredt spekter av informasjon. For eksempel kan det være utganger for: ubåt (ja / nei), sjørock (ja / nei), hval (ja / nei), etc.
Med andre vekter kan utgangene klassifisere gjenstandene som metall eller ikke-metall, biologisk eller ikke-biologisk, fiende eller alliert, etc. Ingen algoritmer, ingen regler, ingen prosedyrer; bare et forhold mellom inngang og utdata diktert av verdiene av de valgte vektene.
Nå, la oss forstå konseptet Deep Learning.
Hva er en dyp læring
Dyp læring er i utgangspunktet en delmengde av nevrale nettverk; kanskje du kan si et komplekst neuralt nettverk med mange skjulte lag i den.
Teknisk sett kan dyp læring også defineres som et kraftig sett teknikker for læring i nevrale nettverk. Det refererer til kunstige nevrale nettverk (ANN) som består av mange lag, massive datasett, kraftig maskinvare for å gjøre komplisert treningsmodell mulig.Den inneholder klassen metoder og teknikker som benytter kunstige nevrale nettverk med flere lag av stadig rikere funksjonalitet.
Struktur av Deep Learning Network
Dyplæring nettverk bruker hovedsakelig nevrale nettverk arkitekturer og er derfor ofte referert til som dype nevrale nettverk. Bruk av arbeid "dypt" refererer til antall skjulte lag i det nevrale nettverket. Et konvensjonelt nevralt nettverk inneholder tre skjulte lag, mens dype nettverk kan ha så mange som 120-150.
Deep Learning involverer å mate et datasystem mye data, som det kan bruke til å ta beslutninger om andre data. Disse dataene blir matet gjennom nevrale nettverk, slik det er tilfelle i maskinlæring. Dyp læring nettverk kan lære funksjoner direkte fra data uten behov for manuell funksjon ekstraksjon.
Eksempler på Deep Learning
Dyp læring utnyttes for tiden i nesten alle bransjer, fra Auto, Aerospace og Automation to Medical. Her er noen eksempler.
- Google, Netflix og Amazon: Google bruker den i sin stemme- og bildegenkjenningsalgoritmer. Netflix og Amazon bruker også dyp læring for å bestemme hva du vil se eller kjøpe neste
- Kjøring uten sjåfør: Forskere bruker dype læringsnettverk til automatisk å oppdage gjenstander som stoppskilt og trafikklys. Dyp læring brukes også til å oppdage fotgjengere, noe som bidrar til å redusere ulykker.
- Luftfart og forsvar: Dyp læring brukes til å identifisere objekter fra satellitter som finner områder av interesse, og identifisere trygge eller usikre soner for tropper.
- Takket være Deep Learning finner Facebook automatisk og merker venner i bildene dine. Skype kan oversette talte kommunikasjoner i sanntid og ganske nøyaktig også.
- Medisinsk forskning: Medisinske forskere bruker dyp læring til å automatisk oppdage kreftceller
- Industriell automatisering: Dyp læring bidrar til å forbedre arbeidstakerens sikkerhet rundt tung maskineri ved automatisk å oppdage når personer eller gjenstander er innenfor en usikker maskinavstand.
- Elektronikk: Dyp læring brukes i automatisert høre- og taleoversettelse.
Konklusjon
Begrepet Neural Networks er ikke nytt, og forskere har møtt med moderat suksess i det siste tiåret eller så. Men den virkelige spillveksleren har vært utviklingen av Deep Neural Network.
Ved å utføre de tradisjonelle maskininnlæringsmetodene har det vist seg at dype nevrale nettverk kan trent og prøves ikke bare av få forskere, men det har muligheten til å bli vedtatt av multinasjonale teknologibedrifter for å komme med bedre innovasjoner i nær fremtid.
Takket være Deep Learning og Neural Network gjør AI ikke bare oppgavene, men det har begynt å tenke!
