Makine Öğrenimi Mühendisleri için Sinir Ağları: Bilmeniz Gereken İlk 5 Tür
Yayınlanan: 2021-01-29Elle kodlama, insanların doğrudan işlemesi için çok karmaşık ve pratik olmadığında, makine öğrenimi algoritmaları gerekir. Bir makine öğrenimi algoritmasına büyük miktarda veri beslenir ve istenen çıktı programcılar tarafından belirlenir. Algoritma verilerle çalışır ve istenen çıktıyı elde etmek için en iyi modeli arar.
Böyle karmaşık bir duruma bir örnek düşünün. Gerçek hayattan üç boyutlu bir nesnenin tanınması. Şimdi böyle bir program yazmak, programcılar için bir çocuk oyuncağı değil çünkü işlemin beynimizde nasıl yapıldığını bilmiyoruz. Ve bir insan beyninin işlemi gerçekte nasıl yaptığını deşifre edebilsek bile, kapsamlı karmaşıklığı nedeniyle bir insanın onu programlaması yeterince mümkün olmayabilir.
Görüntü kaynağı
Makine öğrenimi yaklaşımı, belirli bir girdi için belirli bir çıktıya sahip büyük miktarda örnek toplamaktan oluşur. Makine öğrenimi algoritması, karmaşık bir işi gerçekleştirmek için bir program üretmek için örnekler kullanır. Makine öğrenimini kullanmak, karmaşık bir kod üzerinde çalışmak üzere birçok insan programcıyı işe almaktan daha ucuzdur.
Makine öğrenimi meraklılarının aşina olması gereken en iyi 5 sinir ağı türünün listesi:
İçindekiler
En İyi 5 Sinir Ağı Türü
1. İleri Beslemeli Sinir Ağı
İleri Beslemeli Sinir Ağı'nda tüm düğümler tamamen bağlıdır ve veriler çıkış düğümüne ulaşana kadar farklı giriş notlarına iletilir. Veriler, birinci seviyeden çıkış düğümüne tek bir yönde hareket eder. Burada girdilerin ve ağırlıkların toplamı hesaplanır ve ardından çıktıya beslenir.
Bu sinir ağında, gizli katmanların dış dünya ile hiçbir teması yoktur ve bu nedenle gizli katmanlar olarak adlandırılırlar. İleri Beslemeli Sinir Ağı, çok fazla gürültü içeren verilerle başa çıkmak için tasarlanmıştır.
Ayrıca, İleri Beslemeli Sinir Ağları, yapay sinir ağlarının en basit türleridir. Ve tahmindeki hataları en aza indirmek için ağırlıkların değerlerini güncellemek için geri yayılım algoritması kullanılır. Feedforward Neural Network'ün birkaç uygulaması, örüntü tanıma, bilgisayarla görme konuşma tanıma, sonar hedef tanıma, yüz tanıma ve veri sıkıştırmayı içerir.
2. Radyal Temel Fonksiyonlu Sinir Ağı
Radyal tabanlı işlevli sinir ağları, hızlı bir öğrenme oranına ve evrensel yaklaşıma sahiptir. Genellikle fonksiyon yaklaşım problemleri için kullanılırlar. İki katmanı vardır ve herhangi bir noktanın merkeze olan uzaklığını dikkate almak için kullanılırlar. İç katmanlarda, öznitelikler radyal temel fonksiyonu ile birleştirilir ve bu ilk katmandan gelen çıktı, bir sonraki katmandaki çıktının hesaplanması için dikkate alınır.
Radyal tabanlı işlevli sinir ağları, gücü en kısa sürede geri yüklemek için güç restorasyon sistemlerinde büyük ölçüde uygulanmıştır. Radyal tabanlı fonksiyon sinir ağının diğer kullanım durumları, zaman serisi tahmini, sınıflandırma ve sistem kontrolüdür.
Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi ml kursuna katılın .
3. Evrişimli Sinir Ağı
Konvolüsyonel sinir ağları, görsellerin analizinde büyük ölçüde kullanılmaktadır. Son derece hassastırlar ve huni benzeri bir ağ oluşturmak için çalışan hiyerarşik bir modeli takip ederler ve sonunda tüm nöronların bağlandığı ve çıktının işlendiği tamamen bağlantılı bir katman verirler.
Sonuç bir sonraki katmana geçmeden önceki evrişim katmanında, evrişim katmanı, ağın çok daha derin ve daha az parametre ile olabileceği için girdi üzerinde bir evrişim işlemi kullanır.
Sonuç olarak, evrişimli sinir ağları görsel tanıma, öneri sistemleri ve doğal dil işleme için çok güçlüdür. Evrişimli bir sinir ağı, insan beyninin nöronları arasındaki bağlantı modeliyle karşılaştırılabilir.
Evrişimli sinir ağları da aynı şekilde başka sözcüklerle ifade etmeyi tanımlamak için kullanılabilir ve görüntü sınıflandırması, anormallik tespiti ve sinyal işleme için de uygulanabilir. Tahminler için hava durumu verilerinin uydulardan çıkarıldığı tarım sektöründe görüntü analizi ve tanımada da kullanılabilirler.
4. Tekrarlayan Sinir Ağı
Tekrarlayan sinir ağları, İleriye Yönelik Sinir Ağının bir varyasyonudur. Tekrarlayan bir sinir ağında, belirli bir katmanın çıktısı girdiye geri beslenir. Bu süreç, katmanın sonucunu tahmin etmeye yardımcı olur. Oluşan ilk katman Feedforward ağına benzer ve ardışık katmanlarda Recurrent sinir ağı işlemi gerçekleşir.
Her adımda, her düğüm bir önceki zaman adımından elde edilen bazı bilgileri hatırlar. Kısaca, her düğüm bir bellek hücresi görevi görür ve hesaplama yaparken ve işlemleri gerçekleştirirken bir önceki adımdan elde edilen bazı bilgileri hatırlar.
Bu şekilde eğer bir tahmin yanlışsa sistem kendi kendine öğrenir ve Geri Yayılım süreci sırasında doğru tahmine ulaşmak için çalışır. Tekrarlayan sinir ağı, metinden konuşmaya tanıma için oldukça kullanışlıdır.
Bu sinir ağının bir dezavantajı, yavaş hesaplama hızıdır ve bilgileri çok uzun süre hatırlayamaz. Tekrarlayan sinir ağlarının diğer kullanım durumları, makine çevirisi, robot kontrolü, zaman serisi tahmini, zaman serisi anormalliği tespiti, müzik kompozisyonu ve ritim öğrenmedir.
5. Modüler Sinir Ağı
Modüler sinir ağı, bir aracı tarafından yönetilen bir dizi bağımsız sinir ağından oluşur. Bağımsız sinir ağları bağımsız olarak çalışır ve alt görevleri yürütür. Farklı sinir ağları, hesaplama işlemi sırasında birbirleriyle etkileşime girmez. Ve bu büyük karmaşık hesaplama süreçleri nedeniyle, bağımsız görevlere bölündükleri için nispeten daha hızlı yapılır.
Herhangi bir sinir ağının hesaplama süresi, düğüm sayısına ve düğümler arasındaki bağlantılara bağlıdır ve Modüler sinir ağlarında bağımsız ağlar bağımsız olarak çalışır. Hesaplama hızı, birbirine bağlı olmayan sinir ağlarının bir sonucudur. Modüler bir sinir ağının eğitimi son derece hızlıdır, çünkü her modül bağımsız olarak ve daha hassas bir şekilde görevinde ustalaşmak için eğitilebilir.
Sinir ağlarının en iyi yanı, insan beyninin nöronlarının çalışmasına benzer şekilde çalışacak şekilde tasarlanmış olmalarıdır. Ve bu nedenle artan veri ve kullanımla daha fazla öğrenme ve gelişme yeteneğine sahiptirler.
Ayrıca, olağan makine öğrenimi algoritmaları yeteneklerini bir noktadan sonra duraklatma eğilimindedir, ancak sinir ağları artan veri ve kullanımla gelişme yeteneğine sahiptir. İşte bu nedenle, yeni nesil yapay zeka teknolojisinin üzerine inşa edileceği temel temelin sinir ağları olacağına inanılıyor.
Bu, bu alan için iş fırsatlarında hızlı bir artış olacağı anlamına gelir. Bu sektörde kariyer yapmayı dört gözle bekleyen öğrenciler veya profesyoneller, upGrad Makine Öğrenimi Sertifikalı Kurslarına kaydolabilir. upGrad öğrencileri, sektör uzmanları tarafından 1:1 kişiselleştirilmiş rehberlikle geleceğe hazır hale gelir.
Sertifikalar 1. kademe üniversitelerden alınmıştır. Programlar çalışan profesyoneller için uygundur ve mevcut bir işle iyi yönetilebilir. Öğrenciler ayrıca upGrad'dan özel destek ve yerleştirme yardımı alırlar.
Ayrıca Okuyun: Açıklanan En İyi Makine Öğrenimi Modelleri
Çözüm
Modern makine öğrenimi teknolojisi, yapay sinir ağları olarak bilinen hesaplama modelleri üzerinde çalışır. Çeşitli sinir ağları türleri, insan vücudundaki sinir sistemi ile benzer ilkeleri takip eder. Sinir ağları, seviyeler halinde düzenlenmiş ve birlikte çalışan çok sayıda süreçten oluşur. İlk seviyede, sinir ağı, sinirlerimizin girdileri alma şekline benzer ham girdi alır.
İlk seviyenin çıktısı, nihai çıktıyı işlemek için ardışık seviyelere geçirilir. Her tür sinir ağı, belirli durumlara son derece uyarlanabilir ve çok hızlı öğrenir. Sinir ağlarının uygulamaları, görsel tanımadan tahminde bulunmaya kadar uzanır. Teknolojinin potansiyeli ve artan talep göz önüne alındığında, yakın gelecekte iş olanaklarının da hızla artması beklenmektedir.
Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programına göz atın. -B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.
