Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Budućnost je tu. I u ovoj budućnosti mašine shvataju svet oko sebe na isti način na koji to čine ljudi. Kompjuteri mogu pokretati automobile, dijagnosticirati bolesti i precizno predviđati budućnost.
Ovo može izgledati kao naučna fantastika, ali modeli dubokog učenja to čine stvarnošću.
Ovi sofisticirani algoritmi otkrivaju tajne umjetne inteligencije, omogućavajući računarima da samostalno uče i razvijaju se. U ovom postu ćemo se upustiti u područje modela dubokog učenja.
I mi ćemo istražiti ogroman potencijal koji imaju za revoluciju u našim životima. Pripremite se da naučite o najsavremenijoj tehnologiji koja mijenja budućnost čovječanstva.
Šta su zapravo modeli dubokog učenja?
Jeste li ikada igrali igru u kojoj morate identificirati razlike između dvije slike?
Međutim, zabavno je, može biti i teško, zar ne? Zamislite da možete naučiti kompjuter da igra tu igru i svaki put pobjeđuje. Modeli dubokog učenja postižu upravo to!
Modeli dubokog učenja slični su super-pametnim mašinama koje mogu ispitati veliki broj slika i odrediti šta im je zajedničko. Oni to postižu tako što rastavljaju slike i proučavaju svaku pojedinačno.
Zatim primjenjuju ono što su naučili da identifikuju obrasce i daju predviđanja o svježim slikama koje nikada prije nisu vidjeli.
Modeli dubokog učenja su umjetne neuronske mreže koje mogu naučiti i izvući složene obrasce i karakteristike iz masivnih skupova podataka. Ovi modeli se sastoje od nekoliko slojeva povezanih čvorova, ili neurona, koji analiziraju i mijenjaju dolazne podatke kako bi generirali izlaz.
Modeli dubokog učenja posebno su prikladni za poslove koji zahtijevaju veliku tačnost i preciznost, kao što su identifikacija slike, prepoznavanje govora, obrada prirodnog jezika i robotika.
Korišćeni su u svemu, od samovozećih automobila do medicinske dijagnostike, sistema za preporuke i prediktivna analitika.
Evo pojednostavljene verzije vizualizacije koja ilustruje tok podataka u modelu dubokog učenja.
Ulazni podaci teku u ulazni sloj modela, koji zatim prosljeđuje podatke kroz brojne skrivene slojeve prije nego što pruži predviđanje izlaza.
Svaki skriveni sloj izvodi niz matematičkih operacija na ulaznim podacima prije nego što ih proslijeđuje sljedećem sloju, koji daje konačno predviđanje.
Sada, da vidimo šta su modeli dubokog učenja i kako ih možemo koristiti u svom životu.
1. Konvolucionarne neuronske mreže (CNN)
CNN su model dubokog učenja koji je transformirao područje kompjuterskog vida. CNN se koriste za klasifikaciju slika, prepoznavanje objekata i segmentiranje slika. Struktura i funkcija ljudskog vizuelnog korteksa dala je informaciju o dizajnu CNN-a.
Kako funkcionišu?
CNN se sastoji od niza konvolucijskih slojeva, slojeva za udruživanje i potpuno povezanih slojeva. Ulaz je slika, a izlaz je predviđanje oznake klase slike.
Konvolucijski slojevi CNN-a grade mapu karakteristika izvodeći tačkasti proizvod između ulazne slike i skupa filtera. Slojevi za udruživanje smanjuju veličinu mape karakteristika tako što je smanjuju uzorkovanje.
Konačno, mapu karakteristika koriste potpuno povezani slojevi za predviđanje oznake klase slike.
Zašto su CNN važni?
CNN-ovi su neophodni jer mogu naučiti da otkrivaju obrasce i karakteristike na slikama koje je ljudima teško primijetiti. CNN se mogu naučiti da prepoznaju karakteristike kao što su ivice, uglovi i teksture koristeći velike skupove podataka. Nakon što nauči ova svojstva, CNN ih može koristiti za identifikaciju objekata na svježim fotografijama. CNN su demonstrirali vrhunske performanse na raznim aplikacijama za identifikaciju slika.
Gdje koristimo CNN
Zdravstvo, automobilska industrija i maloprodaja samo su neki sektori koji zapošljavaju CNN. U zdravstvenoj industriji, oni mogu biti korisni za dijagnozu bolesti, razvoj lijekova i analizu medicinske slike.
U automobilskom sektoru pomažu u otkrivanju traka, otkrivanje objekta, i autonomna vožnja. Također se uvelike koriste u maloprodaji za vizualnu pretragu, preporuku proizvoda na osnovu slika i kontrolu zaliha.
Na primjer; Google koristi CNN u raznim aplikacijama, uključujući Google objektiv, dobro voljen alat za identifikaciju slika. Program koristi CNN za procjenu fotografija i pružanje informacija korisnicima.
Google Lens, na primjer, može prepoznati stvari na slici i ponuditi detalje o njima, kao što je vrsta cvijeta.
Takođe može prevesti tekst koji je izvučen iz slike na više jezika. Google Lens može potrošačima pružiti korisne informacije zbog pomoći CNN-a u preciznoj identifikaciji predmeta i izdvajanju karakteristika iz fotografija.
2. Mreže dugotrajne kratkoročne memorije (LSTM).
Mreže dugotrajnog pamćenja (LSTM) kreirane su kako bi se riješili nedostaci redovnih rekurentnih neuronskih mreža (RNN). LSTM mreže su idealne za zadatke koji zahtijevaju obradu nizova podataka kroz vrijeme.
Oni funkcionišu tako što koriste specifičnu memorijsku ćeliju i tri mehanizma gajta.
Oni regulišu protok informacija u ćeliju i iz nje. Ulazna kapija, gejt zaborava i izlazna kapija su tri kapije.
Ulazna kapija reguliše protok podataka u memorijsku ćeliju, kapija zaborava reguliše brisanje podataka iz ćelije, a izlazna kapija reguliše protok podataka iz ćelije.
Koji je njihov značaj?
LSTM mreže su korisne jer mogu uspješno predstavljati i predviđati nizove podataka s dugoročnim vezama. Oni mogu zabilježiti i zadržati informacije o prethodnim inputima, omogućavajući im da naprave preciznija predviđanja o budućim inputima.
Prepoznavanje govora, prepoznavanje rukopisa, obrada prirodnog jezika i titlovanje slika samo su neke od aplikacija koje su koristile LSTM mreže.
Gdje koristimo LSTM mreže?
Mnoge softverske i tehnološke aplikacije koriste LSTM mreže, uključujući sisteme za prepoznavanje govora, alate za obradu prirodnih jezika kao što su analiza raspoloženja, sistemi za mašinsko prevođenje i sistemi za generisanje teksta i slika.
Također su korišteni u stvaranju samovozećih automobila i robota, kao iu finansijskoj industriji za otkrivanje prijevara i predviđanje berza pokreti.
3. Generativne adversarijske mreže (GAN)
GAN-ovi su a duboko učenje tehnika koja se koristi za generiranje novih uzoraka podataka koji su slični datom skupu podataka. GAN-ovi se sastoje od dva neuronske mreže: onaj koji uči da proizvodi nove uzorke i onaj koji uči da razlikuje prave i generisane uzorke.
U sličnom pristupu, ove dvije mreže se treniraju zajedno sve dok generator ne može generirati uzorke koji se ne razlikuju od stvarnih.
Zašto koristimo GAN-ove
GAN-ovi su značajni zbog svog kapaciteta za proizvodnju visokog kvaliteta sintetički podaci koji se mogu koristiti za razne aplikacije, uključujući produkciju slika i videa, generiranje teksta, pa čak i generiranje muzike.
GAN-ovi su takođe korišćeni za povećanje podataka, što je generisanje sintetički podaci za dopunu podataka iz stvarnog svijeta i poboljšanje performansi modela mašinskog učenja.
Nadalje, stvaranjem sintetičkih podataka koji se mogu koristiti za obuku modela i imitiranje ispitivanja, GAN-ovi imaju potencijal da transformišu sektore kao što su medicina i razvoj lijekova.
Primjena GAN-ova
GAN mogu dopuniti skupove podataka, kreirati nove slike ili filmove, pa čak i generirati sintetičke podatke za naučne simulacije. Nadalje, GAN-ovi imaju potencijal da se koriste u raznim aplikacijama, od zabave do medicine.
godine i video zapisi. NVIDIA StyleGAN2, na primjer, korišten je za kreiranje visokokvalitetnih fotografija poznatih ličnosti i umjetničkih djela.
4. Mreže dubokog vjerovanja (DBN)
Mreže dubokog vjerovanja (DBN) jesu umjetne inteligencije sistemi koji mogu naučiti da uočavaju obrasce u podacima. Oni to postižu tako što segmentiraju podatke u sve manje i manje komade, stječući ih detaljnije na svakom nivou.
DBN-ovi mogu učiti iz podataka bez da budu obaviješteni o čemu se radi (ovo se naziva „učenje bez nadzora“). To ih čini izuzetno vrijednim za otkrivanje obrazaca u podacima koje bi osobi bilo teško ili nemoguće razaznati.
Šta DBN-ove čini značajnim?
DBN-ovi su značajni zbog svoje sposobnosti da nauče hijerarhijske reprezentacije podataka. Ovi se prikazi mogu koristiti za razne aplikacije kao što su klasifikacija, detekcija anomalija i smanjenje dimenzionalnosti.
Kapacitet DBN-a da preduzmu nenadgledanu prethodnu obuku, koja može povećati performanse modela dubokog učenja uz minimalne označene podatke, je značajna prednost.
Koje su primjene DBN-a?
Jedna od najznačajnijih aplikacija je otkrivanje objekta, u kojem se DBN-ovi koriste za prepoznavanje određenih vrsta stvari kao što su avioni, ptice i ljudi. Takođe se koriste za generisanje i klasifikaciju slika, detekciju pokreta u filmovima i razumevanje prirodnog jezika za obradu glasa.
Nadalje, DBN se obično koriste u skupovima podataka za procjenu ljudskih položaja. DBN-ovi su odličan alat za razne industrije, uključujući zdravstvo i bankarstvo i tehnologiju.
5. Mreže za učenje dubokog pojačanja (DRL)
duboko Učenje ojačanja Mreže (DRL) integrišu duboke neuronske mreže sa tehnikama učenja uz pojačanje kako bi omogućile agentima da uče u komplikovanom okruženju putem pokušaja i grešaka.
DRL se koriste za podučavanje agenata kako da optimiziraju signal nagrađivanja interakcijom sa svojom okolinom i učenjem na svojim greškama.
Šta ih čini izuzetnim?
Efikasno su korišteni u raznim aplikacijama, uključujući igre, robotiku i autonomnu vožnju. DRL-ovi su važni jer mogu učiti direktno iz sirovog senzornog unosa, omogućavajući agentima da donose odluke na osnovu njihove interakcije sa okolinom.
Važne aplikacije
DRL se koriste u stvarnim okolnostima jer se mogu nositi s teškim problemima.
DRL-ovi su uključeni u nekoliko istaknutih softverskih i tehnoloških platformi, uključujući OpenAI's Gym, Unity-ovi ML-agentii Googleov DeepMind Lab. AlphaGo, koju je napravio Google DeepMind, na primjer, koristi DRL za igranje društvene igre Go na nivou svjetskog šampiona.
Druga upotreba DRL-a je u robotici, gdje se koristi za kontrolu pokreta robotskih ruku za izvršavanje zadataka kao što su hvatanje stvari ili slaganje blokova. DRL-ovi imaju mnogo namjena i koristan su alat za obuku agenata za učenje i donositi odluke u komplikovanim okruženjima.
6. Autoenkoderi
Autoenkoderi su zanimljiva vrsta neuronska mreža to je privuklo interesovanje i naučnika i naučnika podataka. Oni su u osnovi dizajnirani da nauče kako komprimirati i vratiti podatke.
Ulazni podaci se unose kroz niz slojeva koji postepeno smanjuju dimenzionalnost podataka sve dok se ne komprimiraju u sloj uskog grla s manje čvorova od ulaznog i izlaznog sloja.
Ova komprimirana reprezentacija se zatim koristi za ponovno kreiranje originalnih ulaznih podataka korištenjem niza slojeva koji postupno podižu dimenzionalnost podataka u originalni oblik.
Zašto je to važno?
Autoenkoderi su ključna komponenta duboko učenje jer omogućavaju ekstrakciju karakteristika i smanjenje podataka.
Oni su u stanju da identifikuju ključne elemente dolaznih podataka i prevedu ih u komprimovani oblik koji se zatim može primeniti na druge zadatke kao što su klasifikacija, grupisanje ili kreiranje novih podataka.
Gdje koristimo automatske enkodere?
Otkrivanje anomalija, obrada prirodnog jezika i računarski vid su samo neke od disciplina u kojima se koriste autoenkoderi. Automatski koderi, na primjer, mogu se koristiti za kompresiju slike, smanjenje šuma i sintezu slike u kompjuterskom vidu.
Autoencodere možemo koristiti u zadacima kao što su kreiranje teksta, kategorizacija teksta i sažimanje teksta u obradi prirodnog jezika. Može identificirati anomalnu aktivnost u podacima koji odstupaju od norme u identifikaciji anomalija.
7. Mreže kapsula
Capsule Networks je nova arhitektura dubokog učenja koja je razvijena kao zamjena za konvolucione neuronske mreže (CNN).
Mreže kapsula su zasnovane na ideji grupiranja moždanih jedinica koje se nazivaju kapsule koje su odgovorne za prepoznavanje postojanja određene stavke na slici i kodiranje njenih atributa, kao što su orijentacija i pozicija, u njihove izlazne vektore. Capsule Networks stoga mogu bolje upravljati prostornim interakcijama i fluktuacijama perspektive od CNN-a.
Zašto biramo Capsule Networks umjesto CNN-a?
Mreže kapsula su korisne jer prevazilaze poteškoće CNN-a u hvatanju hijerarhijskih odnosa između stavki na slici. CNN mogu prepoznati stvari različitih veličina, ali se bore da shvate kako se te stavke povezuju jedna s drugom.
Mreže kapsula, s druge strane, mogu naučiti da prepoznaju stvari i njihove dijelove, kao i kako su one prostorno smještene na slici, što ih čini održivim kandidatom za primjene kompjuterskog vida.
Područja primjene
Capsule Networks su već pokazale obećavajuće rezultate u različitim aplikacijama, uključujući klasifikaciju slika, identifikaciju objekata i segmentaciju slike.
Korištene su za razlikovanje stvari na medicinskim fotografijama, prepoznavanje ljudi na filmovima, pa čak i za kreiranje 3D modela od 2D slika.
Da bi povećali svoje performanse, Capsule Networks su kombinovane sa drugim arhitekturama dubokog učenja kao što su Generativne Adversarial Networks (GAN) i Variation Autoencoders (VAEs). Predviđa se da će Capsule Networks igrati sve važniju ulogu u unapređenju tehnologija kompjuterskog vida kako se nauka o dubokom učenju razvija.
Na primjer; Nibabel je dobro poznati Python alat za čitanje i pisanje tipova datoteka neuroimaging. Za segmentaciju slike koristi Capsule Networks.
8. Modeli zasnovani na pažnji
Modeli dubokog učenja poznati kao modeli zasnovani na pažnji, poznati i kao mehanizmi pažnje, teže povećanju tačnosti Modeli mašinskog učenja. Ovi modeli rade tako što se koncentrišu na određene karakteristike dolaznih podataka, što rezultira efikasnijom i efektivnijom obradom.
U zadacima obrade prirodnog jezika kao što su strojno prevođenje i analiza osjećaja, metode pažnje su se pokazale prilično uspješnim.
Koji je njihov značaj?
Modeli zasnovani na pažnji korisni su jer omogućavaju efikasniju i efikasniju obradu komplikovanih podataka.
Tradicionalne neuronske mreže procijeniti sve ulazne podatke kao podjednako važne, što rezultira sporijom obradom i smanjenom preciznošću. Procesi pažnje koncentrišu se na ključne aspekte ulaznih podataka, omogućavajući brže i preciznije predviđanje.
Područja upotrebe
U području umjetne inteligencije, mehanizmi pažnje imaju širok spektar primjena, uključujući obradu prirodnog jezika, prepoznavanje slike i zvuka, pa čak i vozila bez vozača.
Metode pažnje, na primjer, mogu se koristiti za poboljšanje strojnog prijevoda u obradi prirodnog jezika omogućavajući sistemu da se fokusira na određene riječi ili fraze koje su bitne za kontekst.
Metode pažnje u autonomnim automobilima mogu se koristiti da pomognu sistemu da se fokusira na određene stvari ili izazove u svom okruženju.
9. Transformatorske mreže
Transformatorske mreže su modeli dubokog učenja koji ispituju i proizvode nizove podataka. Oni funkcionišu tako što obrađuju ulaznu sekvencu jedan po element i proizvode izlaznu sekvencu iste ili različite dužine.
Transformatorske mreže, za razliku od standardnih modela od sekvence do sekvence, ne obrađuju sekvence koristeći rekurentne neuronske mreže (RNN). Umjesto toga, koriste procese samopažnje kako bi naučili veze između dijelova sekvence.
Koja je važnost transformatorskih mreža?
Transformerske mreže su postale popularne posljednjih godina kao rezultat njihovih boljih performansi u poslovima obrade prirodnog jezika.
Posebno su pogodni za zadatke kreiranja teksta kao što su prevođenje jezika, sažimanje teksta i produkcija razgovora.
Mreže transformatora su znatno efikasnije u računarskom smislu od modela zasnovanih na RNN-u, što ih čini poželjnim izborom za aplikacije velikih razmera.
Gdje možete pronaći transformatorske mreže?
Transformatorske mreže se široko koriste u širokom spektru aplikacija, posebno u obradi prirodnog jezika.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) serija je istaknuti model zasnovan na transformatoru koji se koristi za zadatke kao što su prevođenje jezika, sažimanje teksta i generisanje chatbot-a.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je još jedan uobičajen model zasnovan na transformatorima koji se koristi za aplikacije razumijevanja prirodnog jezika kao što su odgovaranje na pitanja i analiza osjećaja.
oba GPT i BERT su kreirani sa PyTorch, okvir za duboko učenje otvorenog koda koji je bio popularan za razvoj modela zasnovanih na transformatorima.
10. Ograničene Boltzmann mašine (RBM)
Ograničene Boltzmannove mašine (RBM) su neka vrsta nenadzirane neuronske mreže koja uči na generativni način. Zbog svoje sposobnosti učenja i izdvajanja bitnih karakteristika iz visokodimenzionalnih podataka, oni su naširoko korišćeni u oblastima mašinskog učenja i dubokog učenja.
RBM se sastoje od dva sloja, vidljivog i skrivenog, pri čemu se svaki sloj sastoji od grupe neurona povezanih ponderisanim rubovima. RBM-ovi su dizajnirani da nauče distribuciju vjerovatnoće koja opisuje ulazne podatke.
Šta su ograničene Boltzmann mašine?
RBM koriste generativnu strategiju učenja. U RBM-ovima, vidljivi sloj odražava ulazne podatke, dok zakopani sloj kodira karakteristike ulaznih podataka. Težina vidljivog i skrivenog sloja pokazuje snagu njihove veze.
RBM podešavaju težine i predrasude između slojeva tokom treninga koristeći tehniku poznatu kao kontrastivna divergencija. Kontrastivna divergencija je strategija učenja bez nadzora koja maksimizira vjerovatnoću predviđanja modela.
Kakav je značaj ograničenih Boltzmann mašina?
RBM-ovi su značajni u mašinsko učenje i duboko učenje jer mogu naučiti i izvući relevantne karakteristike iz velike količine podataka.
Veoma su efikasni za prepoznavanje slike i govora, a korišćeni su u raznim aplikacijama kao što su sistemi preporuka, detekcija anomalija i smanjenje dimenzionalnosti. RBM-ovi mogu pronaći obrasce u ogromnim skupovima podataka, što rezultira superiornim predviđanjima i uvidima.
Gdje se mogu koristiti ograničene Boltzmann mašine?
Primjene za RBM uključuju smanjenje dimenzionalnosti, detekciju anomalija i sisteme preporuka. RBM-ovi su posebno korisni za analizu raspoloženja i tematsko modeliranje u kontekstu obrade prirodnog jezika.
Mreže dubokih vjerovanja, neka vrsta neuronske mreže koja se koristi za prepoznavanje glasa i slike, također koriste RBM-ove. The Deep Belief Network Toolbox, TensorFlow, I Theano su neki konkretni primjeri softvera ili tehnologije koja koristi RBM-ove.
Zamotati
Modeli dubokog učenja postaju sve važniji u raznim industrijama, uključujući prepoznavanje govora, obradu prirodnog jezika i kompjuterski vid.
Konvolucione neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN) pokazale su najviše obećanja i naširoko se koriste u mnogim aplikacijama, međutim, svi modeli dubokog učenja imaju svoje prednosti i nedostatke.
Međutim, istraživači još uvijek istražuju ograničene Boltzmannove mašine (RBM) i druge varijante modela dubokog učenja jer i oni imaju posebne prednosti.
Očekuje se stvaranje novih i kreativnih modela kako područje dubokog učenja nastavlja napredovati kako bi se riješilo teže probleme
Ostavite odgovor