Hva er Deep Learning og Neural Network

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 å forbedre intelligensen til 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 selvstyrt, selvlærende system som kan revolusjonere mange bransjer rundt.

Neural Networks and Deep Læring har gitt enorm forsker til forskerne i oppgaver som bildegjenkjenning, talegjenkjenning, å finne dypere relasjoner i datasett. Med hjelp av tilgjengeligheten av massive datamengder og beregnende kraft, kan maskiner gjenkjenne objekter, oversette tale, trene seg selv for å identifisere komplekse mønstre, lære å utforme strategier og lage beredskapsplaner i sanntid.

Så, hvordan akkurat dette arbeid? 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, vedlagt i vektorer, hvor dataene er bilder, lyd, tekst, etc., 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 nettets synaptiske vekter reformert for å oppnå ønsket mål.

I likhet med menneskets hjerne fungerer Neural Networks som ikke-lineære parallelle informasjonssystemer 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 kan lagre kunnskap som et menneske hjernen og bruk den til å foreta spådommer.

Struktur av nevrale nettverk

(Image Credit: Mathworks)

Neural Networks består av tre lag,

1. Inndata lag,
2. Skjult lag og
3. Utdata lag.

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, dvs. 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

Vurder et nevralt nettverk som gjenkjenner objekter 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 springer 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: ubåten (ja / nei), sjørock (ja / nei), hval (ja / nei) osv.

Med andre vekter kan utgangene klassifisere objektene som metall eller ikke -metal, 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.

La oss nå forstå begrepet 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 det.

Teknisk sett kan dyb læring også defineres som et kraftig sett med 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 dyp læring nettverk

Dyplæring nettverk bruker for det meste neurale nettverksarkitekturer 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 neuralt nettverk inneholder tre skjulte lag, mens dype nettverk kan ha så mange som 120-150.

Deep Learning innebærer å gi et datasystem mye data, som det kan bruke til å ta avgjørelser om andre data. Disse dataene blir matet gjennom nevrale nettverk, slik det er tilfelle i maskinlæring. Dype læringsnettverk kan lære funksjoner direkte fra dataene uten behov for manuell funksjonutvinning.

Eksempler på Deep Learning

Dyp læring utnyttes for tiden i nesten alle bransjer, fra Auto, Aerospace og Automation til Medical. Her er noen eksempler.

• Google, Netflix og Amazon: Google bruker det 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.
• Aerospace and Defense: Dyp læring brukes til å identifisere objekter fra satellitter som finner områder av interesse, og identifisere trygge eller usikre soner for tropper. Deep Learning, Facebook finner 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 for å automatisk oppdage kreftceller.
• Industriell automatisering: Dyp læring bidrar til å forbedre arbeidstakerens sikkerhet rundt tungt maskineri automatisk
• 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 maskinlæringsstrategiene har det vist seg at dype nevrale nettverk kan trent og prøves, ikke bare av få forskere, men det har mulighet 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!