Reti neurali per ingegneri di machine learning: i 5 principali tipi che dovresti conoscere
Pubblicato: 2021-01-29Quando la codifica manuale diventa troppo complessa e poco pratica per essere gestita direttamente dagli esseri umani, sono necessari algoritmi di apprendimento automatico. Una grande quantità di dati viene inviata a un algoritmo di apprendimento automatico e l'output desiderato viene impostato dai programmatori. L'algoritmo lavora con i dati e cerca il modello migliore per ottenere l'output desiderato.
Considera un esempio di una situazione così complessa. Riconoscimento di un oggetto tridimensionale dalla vita reale. Ora scrivere un programma del genere non è una passeggiata per i programmatori perché non sappiamo come viene eseguito il processo nel nostro cervello. E anche se siamo in grado di decifrare come un cervello umano esegue effettivamente il processo, potrebbe non essere abbastanza fattibile per un essere umano programmarlo a causa della sua vasta complessità.
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L'approccio del machine learning consiste nel raccogliere grandi quantità di esempi che hanno un output particolare per un dato input. L'algoritmo di apprendimento automatico utilizza esempi per produrre un programma per eseguire un lavoro complesso. L'uso dell'apprendimento automatico è più economico che assumere molti programmatori umani per lavorare su un codice complesso.
Ecco un elenco dei 5 principali tipi di reti neurali con cui gli appassionati di machine learning devono avere familiarità:
Sommario
I 5 principali tipi di reti neurali
1. Rete neurale feedforward
In Feedforward Neural Network tutti i nodi sono completamente connessi e i dati vengono passati a diverse note di input fino a raggiungere il nodo di output. I dati si spostano in un'unica direzione dal primo livello al nodo di output. Qui viene calcolata la somma dei prodotti degli input e dei pesi e quindi alimentata all'output.
In questa rete neurale, gli strati nascosti non hanno alcun contatto con il mondo esterno e questo è il motivo per cui sono chiamati strati nascosti. Feedforward Neural Network è progettato per gestire dati che presentano molto rumore.
Inoltre, le reti neurali feedforward sono i tipi più semplici di reti neurali artificiali. E per ridurre al minimo gli errori nella previsione, l'algoritmo di backpropagation viene utilizzato per aggiornare i valori dei pesi. Poche applicazioni di Feedforward Neural Network includono il riconoscimento del modello, il riconoscimento vocale della visione artificiale, il riconoscimento del target sonar, il riconoscimento facciale e la compressione dei dati.
2. Rete neurale con funzione di base radiale
Le reti neurali con funzione di base radiale hanno un tasso di apprendimento rapido e un'approssimazione universale. Di solito sono usati per problemi di approssimazione di funzioni. Hanno due strati e servono per considerare la distanza di qualsiasi punto rispetto al centro. Negli strati interni, le caratteristiche sono unite alla funzione di base radiale e l'output di questo primo strato viene considerato per il calcolo dell'output nel livello successivo.
Le reti neurali con funzione di base radiale sono state ampiamente implementate nei sistemi di ripristino dell'energia per ripristinare l'energia nel più breve tempo possibile. Altri casi d'uso della rete neurale con funzione di base radiale sono la previsione di serie temporali, la classificazione e il controllo del sistema.
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3. Rete neurale convoluzionale
Le reti neurali convoluzionali sono ampiamente utilizzate nell'analisi degli elementi visivi. Sono estremamente precisi e seguono un modello gerarchico che funziona per costruire una rete simile a un imbuto che alla fine fornisce uno strato completamente connesso in cui tutti i neuroni sono collegati e l'output viene elaborato.
Nello strato convoluzionale prima che il risultato proceda al livello successivo, lo strato convoluzionale utilizza un'operazione convolutiva sull'input grazie alla quale la rete può essere molto più profonda e con meno parametri.
Di conseguenza, le reti neurali convoluzionali sono molto potenti per il riconoscimento visivo, i sistemi di raccomandazione e l'elaborazione del linguaggio naturale. Una rete neurale convoluzionale è paragonabile al modello di connessione tra i neuroni del cervello umano.
Allo stesso modo, le reti neurali convoluzionali possono essere utilizzate per identificare la parafrasi e sono applicabili anche per la classificazione delle immagini, il rilevamento di anomalie e l'elaborazione del segnale. Possono essere utilizzati anche nell'analisi e nel riconoscimento delle immagini nel settore agricolo, dove i dati meteorologici vengono estratti dai satelliti per le previsioni.
4. Rete neurale ricorrente
Le reti neurali ricorrenti sono una variazione della rete neurale Feedforward. In una rete neurale ricorrente, l'output di un particolare livello viene reimmesso nell'input. Questo processo aiuta a prevedere il risultato del livello. Il primo strato formato è simile alla rete Feedforward e negli strati successivi si verifica il processo di rete neurale ricorrente.
In ogni passaggio, ogni nodo ricorda alcune informazioni ottenute dal passaggio temporale precedente. In breve e ogni nodo funge da cella di memoria e ricorda alcune informazioni ottenute dal passaggio precedente durante il calcolo e l'esecuzione di operazioni.
In questo modo, se una previsione è sbagliata, il sistema apprende da sé e lavora per ottenere la previsione corretta durante il processo di Backpropagation. La rete neurale ricorrente è molto utile per il riconoscimento vocale.
Uno svantaggio di questa rete neurale è la sua bassa velocità di calcolo e non riesce a ricordare le informazioni per molto tempo. Altri casi d'uso delle reti neurali ricorrenti sono la traduzione automatica, il controllo robot, la previsione di serie temporali, il rilevamento di anomalie di serie temporali, la composizione musicale e l'apprendimento del ritmo.
5. Rete neurale modulare
Una rete neurale modulare è costituita da una serie di reti neurali indipendenti che sono moderate da un intermediario. Le reti neurali indipendenti operano in modo indipendente ed eseguono attività secondarie. Le diverse reti neurali non interagiscono tra loro durante il processo di calcolo. E a causa di ciò, i processi computazionali complessi e di grandi dimensioni vengono eseguiti relativamente più rapidamente poiché sono suddivisi in attività indipendenti.
Il tempo di calcolo di qualsiasi rete neurale dipende dal numero di nodi e dalle connessioni tra i nodi e nelle reti neurali modulari le reti indipendenti funzionano in modo indipendente. La velocità di calcolo è il risultato di reti neurali non collegate tra loro. L'addestramento di una rete neurale modulare è estremamente rapido poiché ogni modulo può essere addestrato in modo indipendente e più preciso per padroneggiare il proprio compito.
La parte migliore delle reti neurali è che sono progettate per funzionare in modo simile ai neuroni del cervello umano. E per questo motivo sono in grado di apprendere e migliorare sempre di più con l'aumento dei dati e dell'utilizzo.
Inoltre, i soliti algoritmi di apprendimento automatico tendono a ristagnare le loro capacità dopo un punto, tuttavia le reti neurali hanno la capacità di migliorare con l'aumento dei dati e dell'utilizzo. Ed è per questo che si ritiene che le reti neurali saranno la base fondamentale su cui sarà costruita la tecnologia di intelligenza artificiale di prossima generazione.
Ciò significa che ci sarà un rapido aumento delle opportunità di lavoro per questo settore. Studenti o professionisti che non vedono l'ora di creare una carriera in questo settore possono iscriversi ai corsi certificati upGrad Machine Learning. Gli studenti upGrad sono pronti per il futuro con un tutoraggio personalizzato 1:1 da parte di esperti del settore.
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Conclusione
La moderna tecnologia di apprendimento automatico funziona su modelli computazionali noti come reti neurali artificiali. Vari tipi di reti neurali seguono principi simili a quelli del sistema nervoso nel corpo umano. Le reti neurali sono costituite da un gran numero di processi che sono organizzati in livelli e operano insieme. Nel primo livello, la rete neurale riceve input grezzi che è simile a come i nostri nervi ricevono input.
L'output del primo livello viene passato ai livelli successivi per elaborare l'output finale. Tutti i tipi di reti neurali sono altamente adattabili a casi particolari e apprendono molto rapidamente. Le applicazioni delle reti neurali vanno dal riconoscimento visivo alla realizzazione di previsioni. Considerando il potenziale della tecnologia e la crescente domanda, si prevede che anche le opportunità di lavoro aumenteranno rapidamente nel prossimo futuro.
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