O introducere în rețelele neuronale și învățarea profundă: structuri, tipuri și limitări

Din moment ce citiți acest articol, sunt șanse să aveți o înțelegere a învățării automate de bază – dacă nu a aspectelor tehnice, atunci cel puțin a aspectelor teoretice ale învățării automate.

Deep Learning este următorul pas logic după învățarea automată. În învățarea automată tradițională, mașinile au fost făcute să învețe pe baza supravegherii sau întăririi. Învățarea profundă, totuși, urmărește să reproducă procesul de învățare umană și permite sistemelor să învețe pe cont propriu.

Acest lucru este posibil prin utilizarea rețelelor neuronale. Gândiți-vă la neuronii din creier și la modul în care funcționează. Acum imaginați-vă dacă ar fi transformate în rețele artificiale - asta sunt rețelele neuronale artificiale.

Învățarea profundă și rețelele neuronale vor revoluționa lumea pe care o cunoaștem și sunt multe de dezamăgit când vine vorba de această tehnologie.

În acest articol introductiv, vă vom oferi o scurtă înțelegere a învățării profunde, împreună cu modul în care funcționează rețelele neuronale, care sunt diferitele lor tipuri și care sunt unele limitări ale rețelelor neuronale.

Învățare profundă – O scurtă prezentare generală

Învățarea profundă poate fi gândită ca un subdomeniu al învățării automate. Cu toate acestea, spre deosebire de orice algoritm sau sistem tradițional de învățare automată, sistemele de învățare profundă folosesc mai multe straturi pentru a extrage caracteristici de ordin înalt din inputul brut cu care sunt alimentate. Cu cât numărul de straturi este mai mare, cu atât rețeaua va fi „mai adâncă” și cu atât extragerea caracteristicilor și învățarea generală vor fi mai bune.

Termenul de învățare profundă există încă din anii 1950, dar abordările de atunci erau destul de nepopulare. Pe măsură ce se fac mai multe cercetări în acest domeniu, învățarea profundă continuă să avanseze, iar astăzi avem metode sofisticate de învățare profundă alimentate de rețele neuronale.

Unele dintre cele mai populare aplicații ale rețelelor neuronale în învățarea profundă implică detectarea feței, detectarea obiectelor, recunoașterea imaginilor, detectarea și transcrierea textului în vorbire și multe altele. Dar doar zgâriem suprafața – mai sunt multe de descoperit!

Așadar, înainte de a vă aprofunda în înțelegerea învățării profunde, trebuie să începem prin a înțelege ce este o rețea neuronală artificială în AI.

Alăturați-vă cursurilor de inteligență artificială online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Retele neuronale artificiale

ANN-urile sunt inspirate de modul în care funcționează creierul uman și formează fundamentul învățării profunde. Aceste sisteme preiau date, se antrenează pentru a găsi modele în date și găsesc rezultate pentru un nou set de date similare.

Acesta este ceea ce stimulează învățarea profundă – rețelele neuronale învață de la sine și devin mai puternice în găsirea automată a tiparelor, fără nicio intervenție umană. Ca rezultat, rețelele neuronale pot acționa ca un sistem de sortare și etichetare a datelor.

Să înțelegem ANN-urile în profunzime, înțelegând mai întâi Perceptronii.

Explorați cursurile noastre despre învățare automată și inteligență artificială

Perceptron

ANN-urile constau din unități mai mici, precum rețelele neuronale din creierul nostru constau din unități mai mici numite neuroni. Unitățile mai mici ale ANN-urilor se numesc perceptroni. În esență, perceptronul conține unul sau mai multe straturi de intrare, o părtinire, o funcție de activare și o ieșire finală.

Perceptronul funcționează prin primirea intrărilor, le înmulțește cu greutate și le transmite printr-o funcție de activare pentru a produce o ieșire. Adăugarea de părtinire este importantă, astfel încât să nu apară nicio problemă, chiar dacă toate intrările sunt zero. Funcționează pe următoarea formulă:

Y = ∑ (greutate * intrare) + bias

Deci, primul lucru care se întâmplă sunt calculele în cadrul unui singur perceptron. Aici, suma ponderată este calculată și transmisă funcției de activare. Din nou, pot exista diferite tipuri de funcții de activare, cum ar fi funcția trigonometrică, funcția pas, funcția de activare etc.

Structura unei rețele neuronale artificiale

Pentru a dezvolta o rețea neuronală, primul pas este gruparea diferitelor straturi de perceptroni. În acest fel, obținem un model de perceptron cu mai multe straturi.

Dintre aceste straturi multiple, primul strat este stratul de intrare. Acest strat preia direct intrările. În timp ce ultimul strat se numește strat de ieșire și este responsabil pentru crearea ieșirilor dorite.

Toate straturile dintre straturile de intrare și de ieșire sunt cunoscute ca straturi ascunse. Aceste straturi nu comunică direct cu intrările caracteristice sau cu ieșirea finală. Mai degrabă, neuronii stratului ascuns dintr-un strat sunt conectați la celălalt strat folosind canale diferite.

Ieșirea care este derivată din funcția de activare este cea care decide dacă un neuron este activat sau nu. Odată ce un neuron este activat, acesta poate transmite date la straturile următoare folosind canalele de comunicare. Astfel, toate punctele de date sunt propagate în întreaga rețea.

În cele din urmă, în stratul de ieșire, neuronul cu cea mai mare valoare determină ieșirea finală prin ardere. Valoarea pe care o primesc neuronii după toată propagarea este o probabilitate. Înseamnă că rețeaua estimează ieșirea prin cea mai mare valoare de probabilitate pe baza intrării pe care o primește.

Odată ce obținem rezultatul final, îl putem compara cu o etichetă cunoscută și facem ajustările de greutate în consecință. Acest proces se repetă până când atingem iterațiile maxime permise sau rata de eroare acceptabilă.

Acum, să vorbim puțin despre diferitele tipuri de rețele neuronale disponibile.

Citiți articolele noastre populare legate de învățarea automată și inteligența artificială

Diferite tipuri de rețele neuronale

Astăzi, ne vom uita la cele mai populare două tipuri de rețele neuronale care sunt utilizate pentru învățarea profundă, adică CNN-urile și RNN-urile.

CNN-uri – rețele neuronale convoluționale

În loc să lucreze cu rețele simple 2-D, CNN-urile funcționează cu un aranjament 3-D de neuroni. Primul strat se numește strat convoluțional. Fiecare neuron din acest strat convoluțional este responsabil de procesarea doar a unei mici părți a informațiilor de intrare. Drept urmare, rețeaua înțelege întreaga imagine în părți mici și le calculează de mai multe ori pentru a finaliza cu succes întreaga imagine.

Prin urmare, CNN-urile sunt extrem de valoroase pentru recunoașterea imaginilor, detectarea obiectelor și alte sarcini similare. Alte aplicații în care CNN-urile au avut succes includ recunoașterea vorbirii, sarcinile de viziune pe computer și traducerea automată.

RNNs – Rețele neuronale recurente

RNN-urile au ajuns în lumina reflectoarelor în jurul anilor 1980 și folosesc date din serii temporale sau date secvențiale pentru a face predicții. Astfel, sunt utile pentru soluții temporale sau ordinale, cum ar fi recunoașterea vorbirii, procesarea limbajului natural, traducerea și multe altele.

La fel ca CNN-urile, RNN-urile necesită, de asemenea, date de antrenament pentru a învăța și apoi a face predicții. Cu toate acestea, ceea ce face RNN-urile diferite de CNN-urile este că RNN-urile sunt capabile să memoreze rezultatul unui strat și să o alimenteze înapoi neuronilor altor straturi. Ca rezultat, aceasta poate fi considerată ca o rețea de feedback care continuă să reproceseze informații, mai degrabă decât să transmită informațiile mai departe, cum ar fi ANN-urile.

Limitările lucrului cu rețele neuronale

Rețeaua neuronală este o zonă de cercetare și modificări în curs. Deci, există adesea unele deficiențe care sunt rezolvate și rectificate pentru a aduce modificări sofisticate în tehnologie. Să ne uităm la câteva limitări ale rețelelor neuronale:

Necesită multe date

Rețelele neuronale lucrează pe o cantitate imensă de date de antrenament pentru a funcționa corect. Dacă nu aveți cantități mari de date, va deveni dificil pentru rețea să se antreneze singură. În plus, rețelele neuronale au mai mulți parametri - cum ar fi ratele de învățare, numărul de neuroni pe strat, numărul de straturi ascunse etc., care trebuie reglați corespunzător pentru a minimiza eroarea de predicție, maximizând în același timp eficacitatea și viteza predicției. Scopul este de a permite rețelelor neuronale să reproducă funcțiile creierului uman, pentru care are nevoie de o mulțime de date.

Funcționează mai ales ca o cutie neagră

Deoarece este adesea greu de aflat cum funcționează și sunt organizate straturile ascunse, rețelele neuronale sunt adesea văzute ca un mediu cutie neagră. Deci, dacă apare o eroare, devine mult dificil și consumatoare de timp să găsiți cauza erorii și să o remediați. Să nu uităm că devine și destul de scumpă. Acesta este unul dintre principalele motive pentru care băncile și institutele financiare nu folosesc încă rețelele neuronale pentru a face predicții.

Dezvoltarea necesită adesea timp

Deoarece rețelele neuronale învață de la sine, întregul proces necesită adesea mult timp, în afară de faptul că este costisitor, în comparație cu metodele tradiționale de învățare automată. Rețelele neuronale sunt în plus costisitoare din punct de vedere financiar și din punct de vedere financiar, deoarece au nevoie de multe date de antrenament și putere de calcul pentru ca învățarea să aibă loc.

In concluzie

Mai mult, această lume evoluează rapid, odată cu trecerea fiecărei săptămâni. Dacă sunteți pasionat să aflați mai multe despre învățarea profundă și despre modul în care rețelele neuronale pot fi făcute să funcționeze, vă recomandăm să consultați Programul nostru de certificat avansat în Învățare automată și Învățare profundă, oferit în colaborare cu IIIT-B. Acest curs de 8 luni îți oferă tot ce ai nevoie pentru a-ți începe cariera – de la mentorat individual la sprijin în industrie și îndrumare pentru plasare. Înscrie-te azi!