Развитие технологий подняло человечество на небывалую высоту. Области медицины, безопасности, образования и других видов помощи находятся на пике своего развития. Но это еще не все. Искусственный интеллект — это следующее большое достижение в мире технологий и компьютерных наук, но чтобы понять его, важно знать, из чего он сделан. Важно знать, что такое глубокое обучение и что такое искусственная нейронная сеть.

"Источник"

Область технологий ИИ чрезвычайно продвинута и интересна. Эти два инструмента, которые используются в искусственном интеллекте, очень эффективны для решения сложных задач и разработки еще более высоких стандартов в науке.

Можно с уверенностью сказать, что такой механизм — это переход на новый уровень технологий. Сегодняшние компании уже осознали его важность и начали использовать в большинстве своих случаев. Возьмем, к примеру, Google. Чтобы учиться у своих пользователей, Google использует искусственный интеллект поисковой системы. Если вы ищете что-то в его строке поиска, например «ноутбук», и после получения результатов вы нажимаете на него, вы только что научили ИИ Google, что «ноутбук» — это то, на что вы нажимаете. Интересно, как это работает? Давайте углубимся и узнаем.

Контент

  1. Понимание глубокого обучения ИИ
  2. Как это работает
  3. Искусственные нейронные сети
  4. Общие примеры
  5. Какие еще типы нейронных сетей
  6. Нейронные сети в действии
  7. Глубокое обучение в действии
  8. Внедрение нейронных сетей с глубоким обучением
  9. Каковы основные различия между DL и NN
  10. Вывод

Понимание глубокого обучения ИИ

Что делает глубокое обучение таким особенным, так это то, что компьютеры (ИИ) учатся так же, как люди — путем проб и ошибок. Если вам интересно, видели ли вы это раньше, вы, вероятно, видели это. Это технология, лежащая в основе приложений голосового управления для таких устройств, как телефоны, планшеты или телевизоры. Не так давно мы познакомились с самоуправляемыми автомобилями, которые тоже являются продуктом глубокого обучения. Есть много вещей, которые искусственный интеллект использовал глубокое обучение, например, распознавание знаков остановки и дорожных препятствий, влияющих на беспилотные автомобили.

Для выполнения таких действий компьютер с помощью методов глубокого обучения запрашивает большое количество обучающих данных (это работа нейросетей, к этому мы вернемся чуть позже). Технологические достижения, такие как самоуправляемые автомобили, нуждаются в тысячах видео и изображений, чтобы распознавать каждую ситуацию, чтобы быть в безопасности. Недавние улучшения в глубоком обучении были доведены до такой степени, что оно превосходит людей в определенном количестве задач.

Как это работает

Как упоминалось выше, глубокое обучение использует нейронные сети для выполнения этих задач. В большинстве случаев ИИ с глубоким обучением называют глубокой нейронной сетью. Слово «глубоко» в этом термине обозначает слои, которые скрыты в нейронной сети.

Модели глубокого обучения обучаются путем получения достаточного количества данных и архитектур данных нейронных сетей, которые изучают функции непосредственно из данных без ручного труда. Нейронные сети — это системы, которые связаны между собой так же, как наши биологические нейронные сети. Такие системы предназначены для адаптации к ситуационным потребностям. На первом этапе нейронные сети определяют результаты для определенного объекта, затем на втором этапе нейронные сети определяют, является ли объект тем же самым или нет. Нейронные сети не распознают объекты так, как это делаем мы, они распознают объекты благодаря собственному уникальному набору функций.

Искусственные нейронные сети

Один из наиболее распространенных и популярных типов глубокого обучения известен как обычные нейронные сети, или сокращенно CNN. В этом процессе входные данные объединяются с изученными функциями, и с помощью сверточных 2D-слоев архитектура хорошо подходит для обработки 2D-данных. Например, это могут быть изображения или листы координатной плоскости.

Обычные нейронные сети работают таким образом, что ручное извлечение признаков больше не требуется. Он извлекает признаки непосредственно из изображений. Искусственные нейронные сети имеют автоматическое извлечение признаков. Это делает модели глубокого обучения идеальными для задач компьютерного зрения, таких как классификация объектов.

CNN учится обнаруживать различные функции, используя количество скрытых слоев. Сложность изученных признаков изображения непрерывно увеличивается слой за слоем. CNN исследует различные функции на каждом уровне.

Общие примеры

Согласно источникам, существует три наиболее часто используемых способа использования глубокого обучения для классификации объектов:

  • Трансферное обучение. Подход к обучению в основном используется в приложениях глубокого обучения. Это достигается наличием существующей сети и добавлением новых данных к ранее неизвестным классам. Таким образом, гораздо лучше сэкономить время, ведь вместо уменьшения объема обработки изображения. Это позволяет классифицировать только определенные объекты. Вместо того, чтобы перебирать все разные объекты, пока не будет найден правильный.
  • Обучение с нуля. Он начинается со сбора большого количества помеченных наборов данных и разработки сетевой архитектуры, которая будет изучать функции. Однако обучение переносу может занять часы или минуты. Этот способ занимает немного больше времени — от дней до недель на обучение.
  • Извлечение признаков. Не так популярен, как ранее упомянутые методы, но все же широко используется. Этот метод используется для более специализированного подхода к глубокому обучению. Он использует сеть как инструмент извлечения признаков. Потому что слои в обычных нейронных сетях предназначены для изучения определенных функций по изображениям. А еще можно убрать эти функции и сделать входные данные для модели машинного обучения.

Какие еще типы нейронных сетей

Хотя обычную нейронную сеть можно рассматривать как стандартную нейронную сеть, которая была расширена в пространстве с использованием общих весов, существует также несколько различных типов.

Рекуррентная нейронная сеть, а не обычная, расширяется во времени за счет наличия ребер, уходящих на следующий временной шаг. А не следующий слой на том же временном шаге. Эта искусственная нейронная сеть используется для распознавания образов, таких как речь или текст.

А также есть рекурсивная нейронная сеть. Эта система NN не имеет аспекта синхронизации для входной последовательности, но входные данные должны обрабатываться иерархически.

Нейронные сети в действии

При попытке понять, каковы настоящие преимущества нейронных сетей в реальных жизненных ситуациях, это может быть сложно. Среди экспертов фондового рынка популярность искусственных нейронных сетей находится на пике. «Алгоритмическая торговля» — это то, что мы можем применить к этим системам NN. Его можно применять к финансовым рынкам, акциям, процентным ставкам и различным валютам. Алгоритмы нейронной сети могут находить недооцененные акции, улучшать существующие модели акций и использовать глубокое обучение.

Поскольку нейронные сети очень гибкие, их можно использовать для распознавания различных сложных закономерностей и прогнозирования проблем. В качестве альтернативы приведенному выше примеру систему NN можно использовать для бизнес-прогнозирования, обнаружения рака изображения и распознавания лиц на изображениях в социальных сетях.

Глубокое обучение в действии

Реальные примеры есть не только в нейросетях. Некоторые из следующих творений, которые также используются для описания глубокого обучения:

  • Виртуальные помощники.
  • Чат-боты или сервисные боты.
  • Индивидуальные покупки и развлечения.
  • Представьте раскрашивание (использует алгоритмы для воссоздания истинных цветов в черно-белых изображениях).

Внедрение нейронных сетей с глубоким обучением

import numpy as np
class NN():
    
    def __init__(self):
        # seeding for number generation randomly
        np.random.seed(1)
        
        #converting weights to a 3 x 1 matrix with values between -1 to 1, having the mean of 0
        self.synapt_weights = 2 * np.random.random((3, 1)) - 1
    def sigmod(self, x):
        #to apply the sigmoid function
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    def sigmod_derive(self, x):
        #to compute derivative to the Sigmoid function
        return x * (1 - x)
    def train(self, training_inputs, training_outputs, training_iterations):
        
        #to make accurate predictions while adjusting weights continually we have to train the model
        for iteration in range(training_iterations)
            output = self.think(training_inputs)
            #for back-propagation just compute the error rate
            error = training_outputs - output
            
            #perform the weight adjustments
            adjustments = np.dot(training_inputs.T, error * self.sigmoid_derivative(output))
            self.synaptic_weights += adjustments
    def think(self, inputs):
        #pass the inputs via neuron to achieve the output   
        #converting values to floats
      
        inputs = inputs.astype(float)
        output = self.sigmoid(np.dot(inputs, self.synaptic_weights))
        return output
if __name__ == "__main__":
    #initializing the neuron class
    neural_network = NN()
    print("Beginning Randomly Generated Weights as: ")
    print(neural_network.synaptic_weights)
    #training data consisting of 4 examples as 3 input values and 1 output
    training_inputs = np.array([[0,0,1],
                                [1,1,1],
                                [1,0,1],
                                [0,1,1]])
    training_outputs = np.array([[0,1,1,0]]).T
    #training taking place
    neural_network.train(training_inputs, training_outputs, 15000)
    print("Ending Weights After Training: ")
    print(neural_network.synaptic_weights)
    user_input_one = str(input("User Input One: "))
    user_input_two = str(input("User Input Two: "))
    user_input_three = str(input("User Input Three: "))
    print("New Output data: ")
    print(neural_network.think(np.array([user_input_one, user_input_two, user_input_three])))
    print("Wow, we did it!")

Вывод

Каковы основные различия между DL и NN?

Со всей этой информацией становится ясно, что глубокое обучение и нейронные сети тесно связаны и, вероятно, не будут работать хорошо, если они будут разделены. Важно знать главный вывод, чтобы понять, что такое глубокое обучение и что такое нейронные сети.

Нейронные сети передают данные в виде входных и выходных значений. Он используется для передачи данных с помощью соединений. В то время как глубокое обучение связано с преобразованием и извлечением функций. Который пытается установить связь между стимулом и соответствующими нейронными реакциями, присутствующими в мозгу. Другими словами, нейронные сети используются для управления природными ресурсами, управления технологическими процессами, управления транспортом, принятия решений. В то время как использование глубокого обучения очень велико в распознавании речи и изображения.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что глубокое обучение и нейронная сеть дополняют друг друга. А также превратиться в еще большее технологическое чудо, чем сегодня. Искусственный интеллект — это следующий шаг в нашу эпоху, и чем больше опыта он приобретет, тем больше пользы принесет обществу.