Rețele neuronale pentru inginerii de învățare automată: Top 5 tipuri pe care ar trebui să le cunoașteți
Publicat: 2021-01-29Când codificarea manuală devine prea complexă și impracticabilă pentru ca oamenii să o gestioneze direct, atunci sunt necesari algoritmi de învățare automată. O cantitate mare de date este transmisă unui algoritm de învățare automată, iar rezultatul dorit este stabilit de programatori. Algoritmul lucrează cu datele și caută cel mai bun model pentru a obține rezultatul dorit.
Luați în considerare un exemplu de situație atât de complexă. Recunoașterea unui obiect tridimensional din viața reală. Acum, scrierea unui astfel de program nu este o plimbare pentru programatori, deoarece nu știm cum se desfășoară procesul în creierul nostru. Și chiar dacă suntem capabili să descifrăm modul în care un creier uman realizează procesul, s-ar putea să nu fie suficient de fezabil pentru ca un om să-l programeze din cauza complexității sale extinse.
Sursa imaginii
Abordarea învățării automate constă în colectarea unor cantități mari de exemple care au o anumită ieșire pentru o anumită intrare. Algoritmul de învățare automată utilizează exemple pentru a produce un program pentru realizarea unei sarcini complexe. Utilizarea învățării automate este mai ieftină decât angajarea multor programatori umani care să lucreze la un cod complex.
Iată o listă cu primele 5 tipuri de rețele neuronale cu care pasionații de învățare automată trebuie să fie familiarizați:
Cuprins
Top 5 tipuri de rețele neuronale
1. Rețeaua neuronală feedforward
În Feedforward Neural Network, toate nodurile sunt complet conectate și datele sunt transmise la diferite note de intrare până ajung la nodul de ieșire. Datele se deplasează într-o singură direcție de la primul nivel la nodul de ieșire. Aici se calculează suma produselor intrărilor și greutăților și apoi se alimentează la ieșire.
În această rețea neuronală, straturile ascunse nu au contact cu lumea exterioară și acesta este motivul pentru care sunt numite straturi ascunse. Feedforward Neural Network este proiectat să se ocupe de date care au mult zgomot.
În plus, rețelele neuronale Feedforward sunt cele mai simple tipuri de rețele neuronale artificiale. Iar pentru minimizarea erorilor din predicție, algoritmul de propagare inversă este utilizat pentru a actualiza valorile ponderilor. Puține aplicații ale rețelei neuronale Feedforward includ recunoașterea modelelor, recunoașterea vorbirii prin viziune computerizată, recunoașterea țintei sonarului, recunoașterea feței și compresia datelor.
2. Funcția de bază radială Rețea neuronală
Rețelele neuronale cu funcție de bază radială au o rată de învățare rapidă și o aproximare universală. Ele sunt de obicei folosite pentru probleme de aproximare a funcțiilor. Au două straturi și sunt folosite pentru a lua în considerare distanța oricărui punct față de centru. În straturile interioare, caracteristicile sunt unite cu funcția de bază radială, iar rezultatul din acest prim strat este luat în considerare pentru calcularea ieșirii în stratul următor.
Rețelele neuronale cu funcție de bază radială au fost implementate în mare măsură în sistemele de restabilire a energiei pentru a restabili puterea în cel mai scurt timp. Alte cazuri de utilizare ale rețelei neuronale cu funcție de bază radială sunt predicția în serie de timp, clasificarea și controlul sistemului.
Alăturați-vă cursului de ML online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.
3. Rețeaua neuronală convoluțională
Rețelele neuronale convoluționale sunt utilizate în mare măsură în analiza imaginilor. Ele sunt extrem de precise și urmează un model ierarhic care funcționează pentru a construi o rețea asemănătoare unei pâlnii care oferă în cele din urmă un strat complet conectat în care toți neuronii sunt conectați și rezultatul este procesat.
În stratul convoluțional înainte ca rezultatul să treacă la stratul următor, stratul convoluțional folosește o operație convoluțională pe intrare, datorită căreia rețeaua poate fi mult mai adâncă și cu mai puțini parametri.
Ca rezultat, rețelele neuronale convoluționale sunt foarte puternice pentru recunoașterea vizuală, sistemele de recomandare și procesarea limbajului natural. O rețea neuronală convoluțională este comparabilă cu modelul de conexiune dintre neuronii creierului uman.
Rețelele neuronale convoluționale pot fi, de asemenea, utilizate pentru a identifica parafrazarea și sunt aplicabile și pentru clasificarea imaginilor, detectarea anomaliilor și procesarea semnalului. Ele pot fi, de asemenea, utilizate în analiza și recunoașterea imaginilor în sectorul agricol, unde datele meteorologice sunt extrase din sateliți pentru predicții.
4. Rețeaua neuronală recurentă
Rețelele neuronale recurente sunt o variație a rețelei neuronale Feedforward. Într-o rețea neuronală recurentă, ieșirea unui anumit strat este reintrodusă în intrare. Acest proces ajută la prezicerea rezultatului stratului. Primul strat format este similar cu rețeaua Feedforward iar în straturile succesive are loc procesul rețelei neuronale recurente.
În fiecare pas, fiecare nod își amintește unele informații obținute din pasul de timp anterior. Pe scurt, fiecare nod acționează ca o celulă de memorie și își amintește unele informații obținute din pasul anterior în timp ce calculează și efectuează operațiuni.
În acest fel, dacă o predicție este greșită, sistemul învață și lucrează pentru a obține predicția corectă în timpul procesului de Backpropagation. Rețeaua neuronală recurentă este foarte utilă pentru recunoașterea text-voce.
Un dezavantaj al acestei rețele neuronale este viteza redusă de calcul și nu își poate aminti informații pentru o perioadă foarte lungă de timp. Alte cazuri de utilizare ale rețelelor neuronale recurente sunt traducerea automată, controlul robotului, predicția seriilor temporale, detectarea anomaliilor în serie de timp, compoziția muzicii și învățarea ritmului.
5. Rețea neuronală modulară
O rețea neuronală modulară constă dintr-o serie de rețele neuronale independente care sunt moderate de un intermediar. Rețelele neuronale independente funcționează independent și execută sarcini secundare. Diferitele rețele neuronale nu interacționează între ele în timpul procesului de calcul. Și datorită acestui fapt, procesele de calcul complexe sunt relativ mai rapide, deoarece sunt împărțite în sarcini independente.
Timpul de calcul al oricărei rețele neuronale depinde de numărul de noduri și de conexiunile dintre noduri, iar în rețelele neuronale modulare, rețelele independente funcționează independent. Viteza de calcul este rezultatul rețelelor neuronale neconectate între ele. Antrenarea unei rețele neuronale modulare este extrem de rapidă, deoarece fiecare modul poate fi antrenat independent și mai precis pentru a-și stăpâni sarcina.
Cea mai bună parte a rețelelor neuronale este că sunt proiectate să funcționeze într-un mod similar cu neuronii creierului uman. Și datorită acestui fapt, ei sunt capabili să învețe și să se îmbunătățească din ce în ce mai mult odată cu creșterea datelor și a utilizării.
De asemenea, algoritmii obișnuiți de învățare automată tind să-și stagneze capacitățile după un anumit punct, însă rețelele neuronale au capacitatea de a se îmbunătăți odată cu creșterea datelor și a utilizării. Și acesta este motivul pentru care se crede că rețelele neuronale vor fi baza fundamentală pe care va fi construită tehnologia de inteligență artificială de generație următoare.
Aceasta înseamnă că va exista o creștere rapidă a oportunităților de angajare pentru acest domeniu. Studenții sau profesioniștii care așteaptă cu nerăbdare să-și creeze o carieră în această industrie se pot înscrie la cursurile certificate upGrad Machine Learning. Studenții upGrad se pregătesc pentru viitor cu un mentorat personalizat 1:1 din partea experților din industrie.
Certificarile sunt de la universități de nivel 1. Programele sunt potrivite pentru profesioniști care lucrează și pot fi gestionate bine cu un loc de muncă existent. Studenții primesc, de asemenea, sprijin dedicat și asistență pentru plasare de la upGrad.
Citiți și: Cele mai bune modele de învățare automată explicate
Concluzie
Tehnologia modernă de învățare automată funcționează pe modele de calcul cunoscute sub numele de rețele neuronale artificiale. Diverse tipuri de rețele neuronale urmează principii similare ca și sistemul nervos din corpul uman. Rețelele neuronale constau dintr-un număr mare de procese care sunt aranjate pe niveluri și funcționează împreună. La primul nivel, rețeaua neuronală primește intrări brute care sunt similare cu modul în care nervii noștri primesc intrări.
Ieșirea primului nivel este trecută în niveluri succesive pentru a procesa rezultatul final. Toate tipurile de rețele neuronale sunt foarte adaptabile la cazuri particulare și învață foarte repede. Aplicațiile rețelelor neuronale variază de la recunoașterea vizuală la realizarea de predicții. Având în vedere potențialul tehnologiei și cererea în creștere, se anticipează, de asemenea, că oportunitățile de angajare vor crește rapid în viitorul apropiat.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și IA, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT -B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.
