Sieci neuronowe dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym: 5 najważniejszych typów, które powinieneś znać
Opublikowany: 2021-01-29Gdy kodowanie ręczne staje się zbyt skomplikowane i niepraktyczne, aby ludzie mogli je bezpośrednio obsługiwać, wymagane są algorytmy uczenia maszynowego. Ogromna ilość danych jest przekazywana do algorytmu uczenia maszynowego, a pożądany wynik jest ustalany przez programistów. Algorytm pracuje z danymi i szuka najlepszego modelu, aby osiągnąć zadany wynik.
Rozważ przykład tak złożonej sytuacji. Rozpoznawanie trójwymiarowego obiektu z prawdziwego życia. Teraz pisanie takiego programu to nie bułka z masłem dla programistów, ponieważ nie wiemy, jak ten proces przebiega w naszych mózgach. I nawet jeśli jesteśmy w stanie rozszyfrować, w jaki sposób ludzki mózg faktycznie wykonuje ten proces, programowanie go przez człowieka może być niewykonalne ze względu na jego dużą złożoność.
Źródło obrazu
Podejście do uczenia maszynowego polega na zbieraniu dużej liczby przykładów, które mają określony wynik dla danego wejścia. Algorytm uczenia maszynowego wykorzystuje przykłady do stworzenia programu do wykonywania złożonej pracy. Korzystanie z uczenia maszynowego jest tańsze niż zatrudnianie wielu programistów do pracy nad złożonym kodem.
Oto lista 5 najpopularniejszych typów sieci neuronowych, które entuzjaści uczenia maszynowego muszą znać:
Spis treści
5 najlepszych typów sieci neuronowych
1. Przekazana sieć neuronowa
W Feedforward Neural Network wszystkie węzły są w pełni połączone, a dane są przekazywane do różnych notatek wejściowych, aż dotrą do węzła wyjściowego. Dane przesuwają się w jednym kierunku z pierwszego poziomu do węzła wyjściowego. Tutaj obliczana jest suma iloczynów wejść i wag, a następnie wprowadzana na wyjście.
W tej sieci neuronowej warstwy ukryte nie mają kontaktu ze światem zewnętrznym i dlatego nazywa się je warstwami ukrytymi. Feedforward Neural Network jest przeznaczony do radzenia sobie z danymi, które mają dużo szumu.
Co więcej, Feedforward Neural Networks to najprostsze typy sztucznych sieci neuronowych. A do minimalizacji błędów w predykcyjnym algorytmie propagacji wstecznej służy do aktualizacji wartości wag. Niewiele zastosowań Feedforward Neural Network obejmuje rozpoznawanie wzorców, komputerowe rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie celów sonaru, rozpoznawanie twarzy i kompresję danych.
2. Sieć neuronowa o podstawie promieniowej
Sieci neuronowe z funkcją radialną charakteryzują się szybkim tempem uczenia się i uniwersalnym przybliżeniem. Są one zwykle używane do problemów z aproksymacją funkcji. Mają dwie warstwy i służą do uwzględniania odległości dowolnego punktu względem środka. W warstwach wewnętrznych cechy są połączone z promieniową funkcją bazową, a dane wyjściowe z tej pierwszej warstwy są uwzględniane przy obliczaniu danych wyjściowych w następnej warstwie.
Sieci neuronowe o promieniowej funkcji bazowej zostały w dużej mierze zaimplementowane w systemach przywracania mocy w celu przywrócenia mocy w jak najkrótszym czasie. Inne przypadki użycia sieci neuronowej z promieniową funkcją bazową to przewidywanie szeregów czasowych, klasyfikacja i sterowanie systemem.
Dołącz do kursu ml online z najlepszych uniwersytetów na świecie — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia się maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.
3. Konwolucyjna sieć neuronowa
Splotowe sieci neuronowe są w dużej mierze wykorzystywane w analizie elementów wizualnych. Są bardzo dokładne i działają zgodnie z hierarchicznym modelem, który działa w celu zbudowania sieci podobnej do lejka, która ostatecznie daje całkowicie połączoną warstwę, w której wszystkie neurony są połączone, a dane wyjściowe są przetwarzane.
W warstwie splotowej, zanim wynik przejdzie do następnej warstwy, warstwa splotowa wykorzystuje operację splotową na wejściu, dzięki czemu sieć może być znacznie głębsza i z mniejszą liczbą parametrów.
W rezultacie splotowe sieci neuronowe są bardzo wydajne w rozpoznawaniu wizualnym, systemach rekomendacji i przetwarzaniu języka naturalnego. Splotowa sieć neuronowa jest porównywalna do wzorca połączenia między neuronami ludzkiego mózgu.
Splotowe sieci neuronowe można również wykorzystać do identyfikacji parafrazowania i mają również zastosowanie do klasyfikacji obrazów, wykrywania anomalii i przetwarzania sygnału. Mogą być również wykorzystywane do analizy i rozpoznawania obrazów w sektorze rolnictwa, gdzie dane pogodowe są pobierane z satelitów w celu prognozowania.
4. Rekurencyjna sieć neuronowa
Rekurencyjne sieci neuronowe są odmianą Feedforward Neural Network. W rekurencyjnej sieci neuronowej dane wyjściowe jednej konkretnej warstwy są przekazywane z powrotem do danych wejściowych. Ten proces pomaga przewidzieć wynik warstwy. Pierwsza utworzona warstwa jest podobna do sieci Feedforward, aw kolejnych warstwach zachodzi proces sieci neuronowej Recurrent.
W każdym kroku każdy węzeł zapamiętuje informacje uzyskane z poprzedniego kroku czasowego. Krótko mówiąc, każdy węzeł działa jak komórka pamięci i zapamiętuje pewne informacje uzyskane z poprzedniego kroku podczas obliczania i wykonywania operacji.
W ten sposób, jeśli prognoza jest błędna, system sam się uczy i pracuje nad osiągnięciem właściwej prognozy podczas procesu propagacji wstecznej. Rekurencyjna sieć neuronowa jest bardzo przydatna do rozpoznawania tekstu na mowę.
Jedną z wad tej sieci neuronowej jest niska prędkość obliczeń i niemożność zapamiętywania informacji przez bardzo długi czas. Inne przypadki użycia sieci neuronowych Recurrent to tłumaczenie maszynowe, sterowanie robotem, przewidywanie szeregów czasowych, wykrywanie anomalii szeregów czasowych, komponowanie muzyki i uczenie się rytmu.
5. Modułowa sieć neuronowa
Modularna sieć neuronowa składa się z szeregu niezależnych sieci neuronowych, które są moderowane przez pośrednika. Niezależne sieci neuronowe działają niezależnie i wykonują podzadania. Różne sieci neuronowe nie wchodzą ze sobą w interakcje podczas procesu obliczeniowego. Dzięki temu duże, złożone procesy obliczeniowe są wykonywane stosunkowo szybciej, ponieważ są podzielone na niezależne zadania.
Czas obliczeń dowolnej sieci neuronowej jest zależny od liczby węzłów i połączeń między węzłami, a w modułowych sieciach neuronowych niezależne sieci działają niezależnie. Szybkość obliczeń wynika z niepołączonych ze sobą sieci neuronowych. Szkolenie modułowej sieci neuronowej jest niezwykle szybkie, ponieważ każdy moduł można trenować niezależnie i dokładniej, aby opanować swoje zadanie.
Najlepszą częścią sieci neuronowych jest to, że są zaprojektowane tak, aby działały w podobny sposób jak neurony w ludzkim mózgu. Dzięki temu są w stanie uczyć się i doskonalić coraz więcej wraz ze wzrostem ilości danych i użytkowania.
Ponadto zwykłe algorytmy uczenia maszynowego mają tendencję do stagnacji swoich możliwości po pewnym punkcie, jednak sieci neuronowe mogą się poprawiać wraz ze wzrostem ilości danych i wykorzystania. I to jest powód, dla którego uważa się, że sieci neuronowe będą fundamentalną podstawą, na której zostanie zbudowana technologia sztucznej inteligencji nowej generacji.
Oznacza to szybki wzrost możliwości zatrudnienia w tej dziedzinie. Studenci lub profesjonaliści, którzy nie mogą się doczekać kariery w tej branży, mogą zapisać się na certyfikowane kursy upGrad Machine Learning. Uczniowie upGrad są gotowi na przyszłość dzięki spersonalizowanemu mentoringowi 1:1 prowadzonemu przez ekspertów branżowych.
Certyfikaty pochodzą z uniwersytetów poziomu 1. Programy są odpowiednie dla pracujących profesjonalistów i można nimi dobrze zarządzać w ramach istniejącej pracy. Studenci otrzymują również dedykowane wsparcie i pomoc w stażu od upGrad.
Przeczytaj także: Objaśnienie najlepszych modeli uczenia maszynowego
Wniosek
Nowoczesna technologia uczenia maszynowego działa na modelach obliczeniowych znanych jako sztuczne sieci neuronowe. Różne rodzaje sieci neuronowych działają na podobnych zasadach, jak układ nerwowy w ludzkim ciele. Sieci neuronowe składają się z dużej liczby procesów, które są ułożone na poziomach i działają razem. Na pierwszym poziomie sieć neuronowa otrzymuje surowe dane wejściowe, które są podobne do tego, jak nasze nerwy odbierają dane wejściowe.
Wynik pierwszego poziomu jest przekazywany na kolejne poziomy w celu przetworzenia końcowego wyniku. Wszystkie rodzaje sieci neuronowych są wysoce adaptacyjne do konkretnych przypadków i bardzo szybko się uczą. Zastosowania sieci neuronowych obejmują zarówno rozpoznawanie wizualne, jak i przewidywanie. Biorąc pod uwagę potencjał technologii i rosnący popyt, przewiduje się również szybki wzrost możliwości zatrudnienia w najbliższej przyszłości.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, zapoznaj się z programem IIIT-B i upGrad Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT Status -B Alumni, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.
