Neuronale Netze für Machine-Learning-Ingenieure: Die 5 wichtigsten Typen, die Sie kennen sollten
Veröffentlicht: 2021-01-29Wenn das Codieren von Hand zu komplex und unpraktisch für den Menschen wird, um es direkt zu handhaben, sind maschinelle Lernalgorithmen erforderlich. Unmengen an Daten werden einem maschinellen Lernalgorithmus zugeführt und die gewünschte Ausgabe wird von den Programmierern eingestellt. Der Algorithmus arbeitet mit den Daten und sucht nach dem besten Modell, um die eingestellte gewünschte Ausgabe zu erzielen.
Betrachten Sie ein Beispiel für eine solch komplexe Situation. Erkennung eines dreidimensionalen Objekts aus dem wirklichen Leben. Das Schreiben eines solchen Programms ist für Programmierer kein Zuckerschlecken, weil wir nicht wissen, wie der Prozess in unserem Gehirn abläuft. Und selbst wenn wir entschlüsseln können, wie ein menschliches Gehirn den Prozess tatsächlich durchführt, ist es für einen Menschen aufgrund seiner enormen Komplexität möglicherweise nicht machbar genug, ihn zu programmieren.
Bildquelle
Der maschinelle Lernansatz besteht darin, große Mengen von Beispielen zu sammeln, die eine bestimmte Ausgabe für eine bestimmte Eingabe haben. Der maschinelle Lernalgorithmus verwendet Beispiele, um ein Programm zum Ausführen einer komplexen Aufgabe zu erstellen. Die Verwendung von maschinellem Lernen ist billiger, als viele menschliche Programmierer einzustellen, um an einem komplexen Code zu arbeiten.
Hier ist eine Liste der 5 wichtigsten Arten von neuronalen Netzen, mit denen Enthusiasten des maschinellen Lernens vertraut sein müssen:
Inhaltsverzeichnis
Top 5 Arten von neuronalen Netzen
1. Neuronales Feedforward-Netzwerk
Im Feedforward Neural Network sind alle Knoten vollständig verbunden und die Daten werden an verschiedene Eingabenotizen weitergeleitet, bis sie den Ausgabeknoten erreichen. Die Daten bewegen sich in einer einzigen Richtung von der ersten Ebene zum Ausgangsknoten. Hier wird die Summe der Produkte aus Eingängen und Gewichten berechnet und dann dem Ausgang zugeführt.
In diesem neuronalen Netz haben die verborgenen Schichten keinen Kontakt mit der Außenwelt und werden deshalb als verborgene Schichten bezeichnet. Feedforward Neural Network wurde entwickelt, um mit Daten umzugehen, die viel Rauschen enthalten.
Darüber hinaus sind Feedforward Neural Networks die einfachsten Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken. Und zum Minimieren der Fehler in der Vorhersage wird ein Backpropagation-Algorithmus verwendet, um die Werte von Gewichten zu aktualisieren. Zu den wenigen Anwendungen des Feedforward Neural Network gehören Mustererkennung, Computer-Vision-Spracherkennung, Sonarzielerkennung, Gesichtserkennung und Datenkomprimierung.
2. Neuronales Netzwerk mit radialer Basisfunktion
Neuronale Netze mit radialer Basisfunktion haben eine schnelle Lernrate und eine universelle Annäherung. Sie werden normalerweise für Funktionsapproximationsprobleme verwendet. Sie haben zwei Schichten und werden verwendet, um den Abstand eines beliebigen Punktes in Bezug auf den Mittelpunkt zu berücksichtigen. In den inneren Schichten werden die Merkmale mit der radialen Basisfunktion vereinigt, und die Ausgabe dieser ersten Schicht wird für die Berechnung der Ausgabe in der nächsten Schicht berücksichtigt.
Neuronale Netze mit radialer Basisfunktion wurden weitgehend in Energiewiederherstellungssystemen implementiert, um die Energie in kürzester Zeit wiederherzustellen. Andere Anwendungsfälle des neuronalen Netzwerks mit radialer Basisfunktion sind Zeitreihenvorhersage, Klassifizierung und Systemsteuerung.
Nehmen Sie online am ml-Kurs der weltbesten Universitäten teil – Master, Executive Post Graduate Programs und Advanced Certificate Program in ML & AI, um Ihre Karriere zu beschleunigen.
3. Faltungsneuronales Netzwerk
Convolutional Neural Networks werden weitgehend bei der Analyse von Visuals verwendet. Sie sind sehr genau und folgen einem hierarchischen Modell, das darauf abzielt, ein trichterartiges Netzwerk aufzubauen, das schließlich eine vollständig verbundene Schicht ergibt, in der alle Neuronen verbunden sind und die Ausgabe verarbeitet wird.
In der Faltungsschicht verwendet die Faltungsschicht, bevor das Ergebnis zur nächsten Schicht übergeht, eine Faltungsoperation an der Eingabe, wodurch das Netzwerk viel tiefer und mit weniger Parametern sein kann.
Folglich sind Convolutional Neural Networks sehr leistungsfähig für die visuelle Erkennung, Empfehlungssysteme und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Ein Convolutional Neural Network ist vergleichbar mit dem Verbindungsmuster zwischen den Neuronen des menschlichen Gehirns.
Convolutional Neural Networks können ebenfalls zur Erkennung von Paraphrasierungen verwendet werden und sind auch für die Bildklassifizierung, Anomalieerkennung und Signalverarbeitung anwendbar. Sie können auch zur Bildanalyse und -erkennung in der Landwirtschaft eingesetzt werden, wo die Wetterdaten für Vorhersagen von Satelliten extrahiert werden.
4. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk
Rekurrente neuronale Netze sind eine Variation von Feedforward Neural Network. In einem rekurrenten neuronalen Netzwerk wird die Ausgabe einer bestimmten Schicht in die Eingabe zurückgeführt. Dieser Prozess hilft, das Ergebnis der Ebene vorherzusagen. Die erste gebildete Schicht ähnelt dem Feedforward-Netzwerk, und in den aufeinanderfolgenden Schichten findet der Prozess des rekurrenten neuronalen Netzwerks statt.
In jedem Schritt erinnert sich jeder Knoten an einige Informationen, die er aus dem vorherigen Zeitschritt erhalten hat. Kurz gesagt fungiert jeder Knoten als Speicherzelle und erinnert sich an einige Informationen, die er aus dem vorherigen Schritt erhalten hat, während er Berechnungen durchführt und Operationen ausführt.
Auf diese Weise lernt das System selbst, wenn eine Vorhersage falsch ist, und arbeitet darauf hin, während des Backpropagation-Prozesses die richtige Vorhersage zu treffen. Das Recurrent Neural Network ist sehr nützlich für die Text-to-Speech-Erkennung.
Ein Nachteil dieses neuronalen Netzwerks ist seine langsame Rechengeschwindigkeit und es kann sich Informationen nicht sehr lange merken. Andere Anwendungsfälle für rekurrente neuronale Netze sind maschinelle Übersetzung, Robotersteuerung, Zeitreihenvorhersage, Erkennung von Zeitreihenanomalien, Musikkomposition und Rhythmuslernen.
5. Modulares neuronales Netzwerk
Ein modulares neuronales Netzwerk besteht aus einer Reihe unabhängiger neuronaler Netzwerke, die von einem Vermittler moderiert werden. Die unabhängigen neuronalen Netze arbeiten unabhängig voneinander und führen Teilaufgaben aus. Die verschiedenen neuronalen Netze interagieren während des Berechnungsprozesses nicht miteinander. Und aufgrund dieser großen komplexen Rechenprozesse werden sie vergleichsweise schneller erledigt, da sie in unabhängige Aufgaben zerlegt werden.
Die Rechenzeit jedes neuronalen Netzwerks hängt von der Anzahl der Knoten und den Verbindungen zwischen den Knoten ab, und in modularen neuronalen Netzwerken funktionieren die unabhängigen Netzwerke unabhängig voneinander. Die Rechengeschwindigkeit ergibt sich aus nicht miteinander verbundenen neuronalen Netzen. Das Trainieren eines modularen neuronalen Netzes ist extrem schnell, da jedes Modul unabhängig und genauer trainiert werden kann, um seine Aufgabe zu meistern.
Das Beste an neuronalen Netzwerken ist, dass sie so konzipiert sind, dass sie ähnlich funktionieren wie die Neuronen des menschlichen Gehirns. Und aus diesem Grund sind sie in der Lage, mit zunehmender Datenmenge und Nutzung immer mehr zu lernen und sich zu verbessern.
Auch neigen die üblichen maschinellen Lernalgorithmen dazu, ihre Fähigkeiten nach einem bestimmten Punkt zu stagnieren, aber neuronale Netze haben die Fähigkeit, sich mit zunehmender Datenmenge und Nutzung zu verbessern. Aus diesem Grund wird angenommen, dass neuronale Netze die grundlegende Grundlage sein werden, auf der die Technologie der künstlichen Intelligenz der nächsten Generation aufgebaut wird.
Dies bedeutet, dass die Beschäftigungsmöglichkeiten für diesen Bereich schnell zunehmen werden. Studenten oder Berufstätige, die sich darauf freuen, eine Karriere in dieser Branche aufzubauen, können sich für die upGrad-zertifizierten Kurse für maschinelles Lernen anmelden. upGrad-Studenten werden mit 1:1 personalisierter Betreuung durch Branchenexperten für die Zukunft gerüstet.
Die Zertifizierungen stammen von Tier-1-Universitäten. Die Programme sind für Berufstätige geeignet und lassen sich gut mit einem bestehenden Job vereinbaren. Darüber hinaus erhalten die Studierenden von upGrad gezielte Unterstützung und Vermittlungshilfe.
Lesen Sie auch: Erklärung der wichtigsten Modelle für maschinelles Lernen
Fazit
Die moderne maschinelle Lerntechnologie arbeitet mit Rechenmodellen, die als künstliche neuronale Netze bekannt sind. Verschiedene Arten von neuronalen Netzen folgen ähnlichen Prinzipien wie das Nervensystem im menschlichen Körper. Neuronale Netze bestehen aus einer Vielzahl von Prozessen, die in Ebenen angeordnet sind und zusammenarbeiten. Auf der ersten Ebene erhält das neuronale Netzwerk Roheingaben, ähnlich wie unsere Nerven Eingaben erhalten.
Die Ausgabe der ersten Ebene wird in nachfolgende Ebenen geleitet, um die endgültige Ausgabe zu verarbeiten. Alle Arten von neuronalen Netzen sind sehr anpassungsfähig an bestimmte Fälle und lernen sehr schnell. Die Anwendungen neuronaler Netze reichen von der visuellen Erkennung bis hin zu Vorhersagen. In Anbetracht des Potenzials der Technologie und der wachsenden Nachfrage wird auch erwartet, dass die Beschäftigungsmöglichkeiten in naher Zukunft schnell zunehmen werden.
Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das Executive PG-Programm von IIIT-B & upGrad für maschinelles Lernen und KI an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben, IIIT, bietet -B Alumni-Status, mehr als 5 praktische Schlusssteinprojekte und Arbeitsunterstützung bei Top-Unternehmen.
