Introduktion till Deep Learning Technique

Den djupa inlärningstekniken är baserad på konstgjorda neurala nätverk som fungerar som en mänsklig hjärna. Det imiterar hur den mänskliga hjärnan tänker och presterar. I denna modell lär sig systemet och utför klassificering från bilder, text eller ljud. Deep Learning-modeller utbildas av stora märkta och flerskiktsdata för att uppnå hög noggrannhet i resultatet ännu mer än den mänskliga nivån. Förarlös bil tillämpar denna teknik för att identifiera stoppskylt, fotgängare osv vid rörelse. Elektroniska prylar som mobiler, högtalare, TV, datorer osv har en röststyrning på grund av Deep Learning. Denna teknik är ny och effektiv för konsumenter och organisationer.

Working of Deep Learning

Deep Learning-metoder använder Neural Networks. Så de kallas ofta Deep Neural Networks. Djupa eller dolda nervnätverk har flera dolda lager av djupa nätverk. Deep Learning tränar AI för att förutsäga output med hjälp av vissa ingångar eller dolda nätverkslager. Dessa nätverk tränas av stora märkta datasätt och lär dig funktioner från själva uppgifterna. Både Supervised och Unsupervised Learning arbetar med att utbilda data och generera funktioner.

Ovanstående cirklar är neuroner som är sammankopplade. Det finns tre typer av nervceller:

  • Inmatningsskikt
  • Dolda lager
  • Outputlager

Inmatningsskiktet får inmatningsdata och skickar inmatningen till det första dolda lagret. De matematiska beräkningarna utförs på ingångsdata. Slutligen ger utgångsskiktet resultaten.

CNN eller konventionella neurala nätverk, ett av de mest populära neurala nätverken rymmer funktioner lärda från inmatningsdata och använder 2D konvolutionallager för att göra det lämpligt för bearbetning av 2D-data som bilder. Så, CNN minskar användningen av manuell extraktion av funktioner i detta fall. Den extraherar direkt de nödvändiga funktionerna från bilder för klassificering. På grund av denna automatiseringsfunktion är CNN en mestadels noggrann och pålitlig algoritm inom maskininlärning. Varje CNN lär sig funktioner i bilder från det dolda lagret och dessa dolda lager ökar komplexiteten hos lärda bilder.

Den viktiga delen är att utbilda AI eller Neural Networks. För att göra det ger vi input från datasatsen och gör slutligen en jämförelse av utgångarna med hjälp av datasatsens utgång. Om AI är otränad kan utgången vara fel.

För att ta reda på hur fel AI: s utgång från den verkliga utgången, behöver vi en funktion för beräkning. Funktionen kallas kostnadsfunktion. Om kostnadsfunktionen är noll, är både AI: s utgång och den verkliga utgången densamma. För att minska värdet på kostnadsfunktionen ändrar vi vikterna mellan nervcellerna. För en bekväm metod kan en teknik som kallas Gradient Descent användas. GD reducerar vikten av neuroner till ett minimum efter varje iteration. Denna process görs automatiskt.

Deep Learning Technique

Deep Learning-algoritmer kör igenom flera lager i det eller de dolda lagren eller neurala nätverk. Så de lär sig djupt om bilderna för korrekt förutsägelse. Varje lager lär sig och upptäcker funktioner på låg nivå som kanter och därefter smälter det nya lagret ihop med funktionerna i det tidigare lagret för bättre representation. Till exempel kan ett mellanlager detektera vilken kant av objektet som helst medan det dolda lagret kommer att upptäcka hela objektet eller bilden.

Denna teknik är effektiv med stora och komplexa data. Om data är små eller ofullständiga blir DL oförmögen att arbeta med ny data.

Det finns några Deep Learning Networks enligt följande:

  • Oövervakat förutbildat nätverk : Det är en grundmodell med 3 lager: input, dold och output lager. Nätverket tränas för att rekonstruera ingången och sedan lär sig dolda lager från ingångarna för att samla information och slutligen extraheras funktioner från bilden.
  • Konventionellt Neural Network : Som standard Neural Network har det en upplösning inuti för kantdetektering och exakt igenkänning av objekt.
  • Återkommande neuralt nätverk : I den här tekniken används utgången från föregående steg som ingång för nästa eller nuvarande steg. RNN lagrar informationen i sammanhangsnoder för att lära sig inmatningsdata och producera utdata. För att slutföra en mening behöver vi till exempel ord. dvs för att förutsäga nästa ord krävs tidigare ord som måste komma ihåg. RNN löser i princip denna typ av problem.
  • Rekursiva neurala nätverk : Det är en hierarkisk modell där ingången är en trädliknande struktur. Den här typen av nätverk skapas genom att använda samma uppsättning vikter över montering av ingångar.

Deep Learning har olika applikationer inom ekonomiska områden, datorsyn, ljud- och taligenkänning, medicinsk bildanalys, läkemedelskonstruktionsteknik, etc.

Hur man skapar modeller för djup inlärning?

Deep Learning-algoritmer skapas genom att ansluta lager mellan dem. Det första steget ovan är ingångsskiktet följt av det eller de dolda skikten och utgående skiktet. Varje lager består av sammankopplade neuroner. Nätverket förbrukar en stor mängd inmatningsdata för att driva dem genom flera lager.

För att skapa en Deep Learning-modell behövs följande steg:

  • Förstå problemet
  • Identifiera data
  • Välj algoritm
  • Träna modellen
  • Testa modellen

Lärande sker i två faser

  • Tillämpa en icke-linjär transformation av inmatningsdata och skapa en statistisk modell som utgång.
  • Modellen förbättras med en derivatmetod.

Dessa två faser av operationer kallas iteration. Neurala nätverk upprepar de två stegen tills önskad utgång och noggrannhet genereras.

1. Träning av nätverk: För att träna ett nätverk med data samlar vi in ​​ett stort antal data och designar en modell som ska lära sig funktionerna. Men processen är långsammare för mycket data.

2. Transfer Learning: Transfer Learning justerar i princip en förutbildad modell och en ny uppgift utförs därefter. I denna process blir beräkningstiden mindre.

3. Funktionsextraktion: Efter att alla lager har tränats om objektets funktioner, extraheras funktioner från det och output förutsägs med noggrannhet.

Slutsats

Deep Learning är en delmängd av ML och ML är en delmängd av AI. Alla tre tekniker och modeller har en enorm inverkan på det verkliga livet. Affärsenheter, kommersiella jättar implementerar Deep Learning-modeller för överlägsna och jämförbara resultat för automatisering som är inspirerad av mänskliga hjärnor.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Deep Learning Technique. Här diskuterar vi hur man skapar djupa inlärningsmodeller tillsammans med de två faser av verksamheten. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är djupt lärande
  2. Karriärer i djupa inlärningar
  3. 13 Nyttiga Deep Learning-intervjuer och svar
  4. Hyperparameter-maskininlärning

Kategori:

Big Data