기계 학습 엔지니어를 위한 신경망: 알아야 할 상위 5가지 유형
게시 됨: 2021-01-29손으로 코딩하는 것이 사람이 직접 처리하기에는 너무 복잡하고 비실용적이면 기계 학습 알고리즘이 필요합니다. 방대한 양의 데이터가 기계 학습 알고리즘에 입력되고 원하는 출력이 프로그래머에 의해 설정됩니다. 알고리즘은 데이터와 함께 작동하고 원하는 출력을 달성하기 위한 최상의 모델을 찾습니다.
그러한 복잡한 상황의 예를 고려하십시오. 실생활에서 3차원 물체의 인식. 이제 그러한 프로그램을 작성하는 것은 우리의 두뇌에서 프로세스가 수행되는 방식을 모르기 때문에 프로그래머를 위한 케이크워크가 아닙니다. 그리고 인간의 두뇌가 실제로 그 과정을 어떻게 수행하는지 해독할 수 있다 하더라도, 인간의 광범위한 복잡성으로 인해 프로그래밍하기에 충분히 실현 가능하지 않을 수 있습니다.
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기계 학습 접근 방식은 주어진 입력에 대해 특정 출력이 있는 많은 양의 예제를 수집하는 것으로 구성됩니다. 기계 학습 알고리즘은 예제를 활용하여 복잡한 작업을 수행하기 위한 프로그램을 생성합니다. 기계 학습을 사용하는 것은 복잡한 코드 작업을 위해 많은 인간 프로그래머를 고용하는 것보다 저렴합니다.
다음은 기계 학습 애호가가 반드시 숙지해야 하는 상위 5가지 유형의 신경망 목록입니다.
목차
신경망의 상위 5가지 유형
1. 피드포워드 신경망
Feedforward Neural Network에서 모든 노드는 완전히 연결되고 데이터는 출력 노드에 도달할 때까지 다른 입력 노트로 전달됩니다. 데이터는 첫 번째 수준에서 출력 노드로 한 방향으로 이동합니다. 여기에서 입력과 가중치의 곱의 합이 계산된 다음 출력에 공급됩니다.
이 신경망에서 은닉층은 외부 세계와 접촉하지 않기 때문에 은닉층이라고 합니다. Feedforward Neural Network는 노이즈가 많은 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
또한 Feedforward 신경망은 가장 단순한 유형의 인공 신경망입니다. 그리고 예측 역전파 알고리즘의 오류를 최소화하기 위해 가중치 값을 업데이트하는 데 사용됩니다. 피드포워드 신경망의 응용 프로그램에는 패턴 인식, 컴퓨터 비전 음성 인식, 소나 표적 인식, 얼굴 인식 및 데이터 압축이 포함됩니다.
2. 방사형 기저 기능 신경망
방사형 기저 기능 신경망은 학습 속도가 빠르고 보편적인 근사치를 제공합니다. 일반적으로 함수 근사 문제에 사용됩니다. 두 개의 레이어가 있으며 중심을 기준으로 한 점의 거리를 고려하는 데 사용됩니다. 내부 레이어에서 피처는 방사형 기저 함수와 결합되고 이 첫 번째 레이어의 출력은 다음 레이어의 출력 계산을 위해 고려됩니다.
방사형 기저 기능 신경망은 최단 시간에 전력을 복구하기 위해 전력 복구 시스템에 주로 구현되었습니다. 방사형 기저 기능 신경망의 다른 사용 사례는 시계열 예측, 분류 및 시스템 제어입니다.
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3. 컨볼루션 신경망
컨볼루션 신경망은 시각 분석에 주로 사용됩니다. 그것들은 매우 정확하고 모든 뉴런이 연결되고 출력이 처리되는 완전히 연결된 레이어를 제공하는 깔때기 같은 네트워크를 구축하기 위해 작동하는 계층적 모델을 따릅니다.
결과가 다음 계층으로 진행되기 전의 컨볼루션 계층에서 컨볼루션 계층은 입력에 대해 컨볼루션 연산을 사용하므로 네트워크가 훨씬 더 깊고 더 적은 매개변수를 사용할 수 있습니다.
결과적으로 컨볼루션 신경망은 시각적 인식, 추천 시스템 및 자연어 처리에 매우 강력합니다. 컨볼루션 신경망은 인간 두뇌의 뉴런 간의 연결 패턴과 비슷합니다.
컨볼루션 신경망은 마찬가지로 패러프레이징을 식별하는 데 사용할 수 있으며 이미지 분류, 이상 감지 및 신호 처리에도 적용할 수 있습니다. 또한 예측을 위해 위성에서 기상 데이터를 추출하는 농업 부문의 이미지 분석 및 인식에도 사용할 수 있습니다.
4. 순환 신경망
순환 신경망은 피드포워드 신경망의 변형입니다. 순환 신경망에서 특정 계층의 출력은 입력으로 피드백됩니다. 이 프로세스는 레이어의 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 형성된 첫 번째 레이어는 Feedforward 네트워크와 유사하며 연속 레이어에서 Recurrent 신경망 프로세스가 발생합니다.
각 단계에서 모든 노드는 이전 시간 단계에서 얻은 일부 정보를 기억합니다. 간단히 말해 모든 노드는 메모리 셀 역할을 하고 연산을 수행하고 연산을 수행하는 동안 이전 단계에서 얻은 정보를 기억합니다.
이렇게 하면 예측이 잘못된 경우 시스템이 자체 학습하고 역전파 프로세스 동안 올바른 예측을 달성하기 위해 노력합니다. 순환 신경망은 텍스트를 음성으로 인식하는 데 매우 유용합니다.
이 신경망의 단점 중 하나는 계산 속도가 느리고 정보를 오랫동안 기억하지 못한다는 것입니다. 순환 신경망의 다른 사용 사례로는 기계 번역, 로봇 제어, 시계열 예측, 시계열 이상 감지, 음악 구성 및 리듬 학습이 있습니다.
5. 모듈식 신경망
모듈식 신경망은 중개자에 의해 조정되는 일련의 독립적인 신경망으로 구성됩니다. 독립 신경망은 독립적으로 작동하고 하위 작업을 실행합니다. 다른 신경망은 계산 과정에서 서로 상호 작용하지 않습니다. 그리고 이 크고 복잡한 계산 프로세스로 인해 독립적인 작업으로 분해되기 때문에 비교적 더 빨리 완료됩니다.
모든 신경망의 계산 시간은 노드의 수와 노드 간의 연결에 따라 달라지며 모듈식 신경망에서는 독립적인 네트워크가 독립적으로 작동합니다. 계산 속도는 신경망이 서로 연결되지 않은 결과입니다. 모듈식 신경망 훈련은 각 모듈이 해당 작업을 마스터하기 위해 독립적으로 더 정확하게 훈련할 수 있으므로 매우 빠릅니다.
신경망의 가장 좋은 점은 인간 두뇌의 뉴런이 작동하는 것과 유사한 방식으로 작동하도록 설계되었다는 것입니다. 그리고 이로 인해 데이터와 사용량이 증가함에 따라 점점 더 많이 배우고 개선할 수 있습니다.
또한 일반적인 기계 학습 알고리즘은 특정 시점 이후에 기능이 정체되는 경향이 있지만 신경망은 데이터와 사용량이 증가함에 따라 개선할 수 있는 능력이 있습니다. 그리고 이것이 신경망이 차세대 인공지능 기술이 구축되는 기반이 될 것이라고 보는 이유입니다.
이것은 이 영역에 대한 직업 기회가 급격히 증가할 것임을 의미합니다. 이 업계에서 경력을 쌓고자 하는 학생이나 전문가는 upGrad 기계 학습 인증 과정에 등록할 수 있습니다. upGrad 학생들은 업계 전문가의 1:1 맞춤형 멘토링을 통해 미래에 대비할 수 있습니다.
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또한 읽기: 상위 기계 학습 모델 설명
결론
최신 기계 학습 기술은 인공 신경망으로 알려진 계산 모델에서 작동합니다. 다양한 유형의 신경망은 인체의 신경계와 유사한 원리를 따릅니다. 신경망은 여러 수준으로 배열되고 함께 작동하는 많은 프로세스로 구성됩니다. 첫 번째 수준에서 신경망은 신경이 입력을 받는 방식과 유사한 원시 입력을 받습니다.
첫 번째 수준의 출력은 최종 출력을 처리하기 위해 연속 수준으로 전달됩니다. 모든 유형의 신경망은 특정 경우에 매우 적응력이 높으며 매우 빠르게 학습합니다. 신경망의 응용 프로그램은 시각적 인식에서 예측에 이르기까지 다양합니다. 기술의 잠재력과 증가하는 수요를 고려할 때, 고용 기회도 가까운 장래에 급격히 증가할 것으로 예상됩니다.
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