Wis pirang-pirang taun, sinau jero wis dadi berita utama ing teknologi. Lan, iku prasaja kanggo ngerti apa.
Cabang intelijen buatan iki ngowahi sektor wiwit saka perawatan kesehatan menyang perbankan menyang transportasi, ndadekake kemajuan sing sadurunge ora bisa dipikirake.
Pembelajaran jero dibangun ing sakumpulan algoritma canggih sing sinau kanggo ngekstrak lan prédhiksi pola rumit saka volume data sing akeh.
Kita bakal ndeleng 15 algoritma sinau jero sing paling apik ing kiriman iki, saka Jaringan Syaraf Konvolusi nganti Jaringan Adversarial Generatif nganti Jaringan Memori Jangka Pendek.
Kiriman iki bakal menehi wawasan penting babagan apa sampeyan a pamula utawa ahli ing sinau jero.
1. Jaringan Transformer
Jaringan transformator wis owah wahyu komputer lan aplikasi natural language processing (NLP). Dheweke nganalisa data sing mlebu lan nggunakake proses perhatian kanggo njupuk hubungan jarak jauh. Iki ndadekake dheweke luwih cepet tinimbang model urutan-kanggo-urutan konvensional.
Jaringan Transformer pisanan diterangake ing publikasi "Perhatian Iku Kabeh Sampeyan Perlu" dening Vaswani et al.
Iki kalebu encoder lan decoder (2017). Model trafo wis nuduhake kinerja ing macem-macem aplikasi NLP, kalebu analisis sentimen, kategorisasi teks, lan terjemahan mesin.
Model basis trafo uga bisa digunakake ing visi komputer kanggo aplikasi. Dheweke bisa nindakake pangenalan obyek lan captioning gambar.
2. Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) minangka wangun saka jaringan saraf utamané dibangun kanggo nangani input urutan. Dheweke diarani "jangka pendek sing dawa" amarga bisa ngeling-eling kawruh saka jaman biyen lan uga nglalekake informasi sing ora perlu.
LSTM beroperasi liwat sawetara "gerbang" sing ngatur aliran informasi ing jaringan. Gumantung apa informasi kasebut dianggep penting utawa ora, gerbang kasebut bisa mlebu utawa nyegah.
Teknik iki ngidini LSTM bisa ngelingi utawa nglalekake informasi saka langkah wektu kepungkur, sing penting kanggo tugas kaya pangenalan wicara, pangolahan basa alami, lan prediksi seri wektu.
LSTMs migunani banget yen sampeyan duwe data urutan sing kudu dievaluasi utawa diramal. Iki asring digunakake ing piranti lunak pangenalan swara kanggo ngowahi tembung sing diucapake dadi teks, utawa ing pasar Simpenan analisis kanggo prakiraan prices mangsa adhedhasar data sadurungé.
3. Self Organizing Maps (SOMs)
SOM minangka jinis buatan jaringan syaraf sing bisa sinau lan makili data rumit ing lingkungan kurang dimensi. Cara iki digunakake kanthi ngowahi data input dimensi dhuwur dadi kothak rong dimensi, kanthi saben unit utawa neuron makili bagean sing beda saka ruang input.
Neuron disambungake lan nggawe struktur topologis, supaya bisa sinau lan nyetel data input. Dadi, SOM adhedhasar pembelajaran tanpa pengawasan.
Algoritma ora perlu data labeled kanggo sinau saka. Nanging, nggunakake fitur statistik saka data input kanggo nemokake pola lan korélasi antarane variabel.
Sajrone tahap latihan, neuron saingan dadi indikasi paling apik kanggo data input. Lan, dheweke ngatur dhewe dadi struktur sing migunani. SOM duwe macem-macem aplikasi, kalebu pangenalan gambar lan ucapan, pertambangan data, lan pangenalan pola.
Padha migunani kanggo visualisasi data rumit, clustering titik data sing gegandhengan, lan ndeteksi kelainan utawa outlier.
4. Learning Reinforcement jero
Deep Sinau Penguatan minangka jinis learning machine ing ngendi agen dilatih kanggo nggawe keputusan adhedhasar sistem ganjaran. Fungsine kanthi ngidini agen sesambungan karo lingkungane lan sinau liwat nyoba lan kesalahan.
Agen kasebut diganjar kanggo saben tumindak sing ditindakake, lan tujuane yaiku kanggo sinau babagan ngoptimalake keuntungan saka wektu. Iki bisa digunakake kanggo ngajari agen main game, nyopir mobil, lan malah ngatur robot.
Q-Learning minangka metode Deep Reinforcement Learning sing kondhang. Makaryakke kanthi netepake nilai nindakake tumindak tartamtu ing negara tartamtu lan nganyari perkiraan kasebut nalika agen sesambungan karo lingkungan.
Agen banjur nggunakake taksiran iki kanggo nemtokake tumindak sing paling mungkin ngasilake ganjaran paling gedhe. Q-Learning wis digunakake kanggo ngajari agen kanggo main game Atari, uga kanggo nambah panggunaan energi ing pusat data.
Deep Q-Networks minangka metode Deep Reinforcement Learning (DQN) liyane sing misuwur. DQN padha karo Q-Learning amarga ngira nilai tumindak nggunakake jaringan syaraf jero tinimbang tabel.
Iki ngidini dheweke bisa ngatasi setelan sing ageng lan rumit kanthi akeh tindakan alternatif. DQN wis digunakake kanggo nglatih agen kanggo main game kayata Go lan Dota 2, uga kanggo nggawe robot sing bisa sinau mlaku.
5. Recurrent Neural Networks (RNNs)
RNN minangka jinis jaringan saraf sing bisa ngolah data kanthi urutan nalika njaga kahanan internal. Coba padha karo wong sing maca buku, sing saben tembung dicerna ing hubungane karo sing sadurunge.
Mulane RNNs cocog kanggo tugas kaya pangenalan wicara, terjemahan basa, lan malah ramalan tembung sabanjure ing frasa.
RNN bisa digunakake kanthi nggunakake puteran umpan balik kanggo nyambungake output saben langkah bali menyang input langkah sabanjure. Iki mbisakake jaringan nggunakake informasi langkah wektu sadurunge kanggo ngandhani prediksi kanggo langkah wektu mbesuk. Sayange, iki uga tegese RNN rentan karo masalah kecerahan sing ilang, ing ngendi kecerunan sing digunakake kanggo latihan dadi cilik banget lan jaringan berjuang kanggo sinau hubungan jangka panjang.
Senadyan kendala sing katon iki, RNN wis nemokake panggunaan ing macem-macem aplikasi. Aplikasi kasebut kalebu pangolahan basa alami, pangenalan wicara, lan uga produksi musik.
Google Translate, contone, nggunakake sistem basis RNN kanggo nerjemahake antarane basa, nalika Siri, asisten virtual, nggunakke sistem basis RNN kanggo ndeteksi swara. RNN uga wis digunakake kanggo ramalan rega saham lan nggawe teks nyata lan grafis.
6. Jaringan Kapsul
Capsule Networks minangka desain jaringan saraf anyar sing bisa ngenali pola lan korélasi ing data kanthi luwih efektif. Dheweke ngatur neuron dadi "kapsul" sing nyandi aspek tartamtu saka input.
Kanthi cara iki, dheweke bisa nggawe ramalan sing luwih akurat. Capsule Networks ngekstrak properti sing luwih rumit saka data input kanthi nggunakake pirang-pirang lapisan kapsul.
Teknik Capsule Networks ngidini dheweke sinau perwakilan hierarkis saka input sing diwenehake. Padha bisa encode sambungan spasial ing antarane item ing gambar kanthi komunikasi antarane kapsul.
Identifikasi obyek, segmentasi gambar, lan pangolahan basa alami iku kabeh aplikasi saka Jaringan Kapsul.
Jaringan Kapsul duweni potensi kanggo digunakake ing nyopir otonom teknologi. Dheweke mbantu sistem kanggo ngenali lan mbedakake barang kayata mobil, wong, lan rambu lalu lintas. Sistem kasebut bisa nyegah tabrakan kanthi nggawe prediksi sing luwih tepat babagan prilaku obyek ing lingkungane.
7. Variational Autoencoders (VAEs)
VAE minangka alat sinau jero sing digunakake kanggo sinau tanpa pengawasan. Kanthi ngodhe data menyang ruang dimensi ngisor banjur dekoding maneh menyang format asline, dheweke bisa sinau kanggo nemtokake pola ing data.
Padha kaya tukang sulap sing bisa ngowahi terwelu dadi topi lan banjur bali menyang terwelu! VAE migunani kanggo ngasilake visual utawa musik sing nyata. Lan, bisa digunakake kanggo ngasilake data anyar sing bisa dibandhingake karo data asli.
VAE padha karo pemecah kode rahasia. Dheweke bisa nemokake dhasar struktur data kanthi dipérang dadi potongan-potongan sing luwih prasaja, kaya cara teka-teki dipecah. Dheweke bisa nggunakake informasi kasebut kanggo nggawe data anyar sing katon kaya asline sawise ngurutake bagean kasebut.
Iki bisa migunani kanggo ngompres file sing gedhe banget utawa ngasilake grafis utawa musik seger kanthi gaya tartamtu. VAE uga bisa ngasilake konten anyar, kayata crita berita utawa lirik musik.
8. Generative Adversarial Networks (GAN)
GANs (Generative Adversarial Networks) minangka wangun sistem pembelajaran jero sing ngasilake data anyar sing meh padha karo asline. Padha operate kanthi latihan rong jaringan: generator lan jaringan diskriminator.
Generator ngasilake data anyar sing bisa dibandhingake karo asline.
Lan, diskriminator nyoba mbedakake antarane data asli lan digawe. Jaringan loro kasebut dilatih bebarengan, kanthi generator nyoba ngapusi diskriminator lan diskriminator nyoba ngenali data asli kanthi bener.
Coba GAN minangka persilangan antarane pemalsu lan detektif. Fungsi generator padha karo pemalsu, ngasilake karya seni anyar sing meh padha karo asline.
Diskriminator tumindak minangka detektif, nyoba mbedakake antarane karya seni asli lan pemalsuan. Jaringan loro kasebut dilatih kanthi tandem, kanthi generator nambah nggawe palsu sing bisa dipercaya lan diskriminator bisa ngerteni.
GAN duwe sawetara kegunaan, wiwit saka ngasilake gambar nyata manungsa utawa kewan kanggo nggawe musik utawa tulisan anyar. Bisa uga digunakake kanggo nambah data, sing kalebu nggabungake data sing diasilake karo data nyata kanggo nggawe set data sing luwih gedhe kanggo nglatih model pembelajaran mesin.
9. Deep Q-Networks (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) minangka algoritma pembelajaran penguatan nggawe keputusan. Padha operate dening sinau Q-fungsi sing prédhiksi ganjaran samesthine kanggo nindakake tumindak tartamtu ing kondisi tartamtu.
Fungsi Q diwulang kanthi nyoba lan kesalahan, kanthi algoritma nyoba macem-macem tumindak lan sinau saka asil.
Dianggep kaya a video game karakter eksperimen karo macem-macem tumindak lan nemokake endi sing mimpin kanggo sukses! DQN nglatih fungsi Q nggunakake jaringan syaraf jero, nggawe alat sing efektif kanggo tugas nggawe keputusan sing angel.
Dheweke malah wis ngalahake juara manungsa ing game kayata Go lan catur, uga ing robotika lan mobil nyopir. Dadi, kabeh, DQN makarya kanthi sinau saka pengalaman kanggo nambah katrampilan nggawe keputusan sajrone wektu.
10. Radial Basis Function Networks (RBFNs)
Radial Basis Function Networks (RBFNs) minangka jinis jaringan saraf sing digunakake kanggo ngira-ngira fungsi lan nindakake tugas klasifikasi. Padha operate kanthi ngowahi data input menyang ruang dimensi sing luwih dhuwur nggunakake koleksi fungsi basis radial.
Output jaringan minangka kombinasi linier saka fungsi basis, lan saben fungsi basis radial nggambarake titik tengah ing ruang input.
RBFNs utamané efektif kanggo kahanan karo interaksi input-output rumit, lan padha bisa diwulang nggunakake sawetara saka sudhut Techniques, kalebu learning diawasi lan unsupervised. Dheweke wis digunakake kanggo apa wae saka prediksi finansial nganti gambar lan pangenalan wicara nganti diagnostik medis.
Coba RBFN minangka sistem GPS sing nggunakake serangkaian titik jangkar kanggo nggoleki dalan ing medan sing tantangan. Output saka jaringan minangka kombinasi saka titik anchor, sing dadi fungsi basis radial.
Kita bisa nelusuri informasi sing rumit lan ngasilake prediksi sing tepat babagan kepiye skenario bakal ditindakake kanthi nggunakake RBFN.
11. Multilayer Perceptrons (MLPs)
Bentuk khas jaringan saraf sing disebut multilayer perceptron (MLP) digunakake kanggo tugas sinau sing diawasi kaya klasifikasi lan regresi. Padha operate kanthi numpuk sawetara lapisan kelenjar sing disambung, utawa neuron, kanthi saben lapisan ngganti data sing mlebu kanthi nonlinier.
Ing MLP, saben neuron entuk input saka neuron ing lapisan ngisor lan ngirim sinyal menyang neuron ing lapisan ndhuwur. Saben output neuron ditemtokake nggunakake fungsi aktivasi, sing menehi nonlinearitas jaringan.
Dheweke bisa sinau perwakilan data input sing canggih amarga bisa duwe sawetara lapisan sing didhelikake.
MLP wis ditrapake kanggo macem-macem tugas, kayata analisis sentimen, deteksi penipuan, lan pangenalan swara lan gambar. MLP bisa dibandhingake karo klompok penyidik makarya bebarengan kanggo ngrampungake kasus sing angel.
Bebarengan, padha bisa ngumpulake fakta lan ngatasi kejahatan sanajan kasunyatane saben duwe spesialisasi khusus.
12. Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN)
Gambar lan video diproses nggunakake jaringan syaraf convolutional (CNN), sawijining wangun jaringan syaraf. Fungsi kasebut kanthi nggunakake saringan sing bisa dipelajari, utawa kernel, kanggo ngekstrak karakteristik sing penting saka data input.
Filter-filter ngleyang liwat gambar input, nglakokaké convolutions kanggo mbangun peta fitur sing njupuk aspèk penting saka gambar.
Amarga CNN bisa sinau perwakilan hierarkis saka karakteristik gambar, iku utamané mbiyantu kanggo kahanan nglibatno volume gedhe tenan saka data visual. Sawetara aplikasi wis digunakake, kayata deteksi obyek, kategorisasi gambar, lan deteksi pasuryan.
Coba CNN minangka pelukis sing nggunakake sawetara sikat kanggo nggawe karya. Saben sikat minangka kernel, lan seniman bisa nggawe gambar sing rumit lan nyata kanthi nyampur akeh kernel. Kita bisa ngekstrak karakteristik sing penting saka foto lan digunakake kanggo ramalan kanthi akurat babagan isi gambar kanthi nggunakake CNN.
13. Deep Belief Networks (DBNs)
DBN minangka wangun jaringan saraf sing digunakake kanggo tugas sinau sing ora diawasi kayata pengurangan dimensi lan sinau fitur. Fungsi kasebut kanthi numpuk sawetara lapisan Mesin Boltzmann (RBMs), yaiku jaringan saraf rong lapisan sing bisa sinau kanggo nyusun ulang data input.
DBN migunani banget kanggo masalah data dimensi dhuwur amarga bisa sinau perwakilan input sing kompak lan efisien. Dheweke wis digunakake kanggo apa wae saka pangenalan swara menyang kategorisasi gambar nganti panemuan obat.
Contone, peneliti makaryakke DBN kanggo ngira karemenan naleni calon pengobatan kanggo reseptor estrogen. DBN iki dilatih ing koleksi karakteristik kimia lan affinities naleni, lan iku bisa kanggo prédhiksi kanthi akurat karemenan naleni calon tamba novel.
Iki nyorot panggunaan DBN ing pangembangan obat lan aplikasi data dimensi dhuwur liyane.
14. Autoencoders
Autoencoders minangka jaringan saraf sing digunakake kanggo tugas sinau sing ora diawasi. Iki dimaksudake kanggo mbangun maneh data input, sing nuduhake yen dheweke bakal sinau ngodhe informasi kasebut dadi perwakilan sing kompak lan banjur decode maneh menyang input asli.
Autoencoders efektif banget kanggo kompresi data, mbusak gangguan, lan deteksi anomali. Uga bisa digunakake kanggo sinau fitur, ing ngendi perwakilan kompak autoencoder diwenehake menyang tugas sinau sing diawasi.
Coba autoencoders dadi siswa sing njupuk cathetan ing kelas. Siswa ngrungokake ceramah lan nulis poin sing paling relevan kanthi ringkes lan efisien.
Mengko, siswa bisa sinau lan ngelingi pelajaran kasebut kanthi nggunakake cathetan. Autoencoder, ing sisih liya, ngodhe data input dadi perwakilan kompak sing bisa digunakake kanggo macem-macem tujuan kayata deteksi anomali utawa kompresi data.
15. Mesin Boltzmann Watesan (RBM)
RBMs (Restricted Boltzmann Machines) minangka jinis jaringan saraf generatif sing digunakake kanggo tugas sinau sing ora diawasi. Iki digawe saka lapisan sing katon lan lapisan sing didhelikake, kanthi neuron ing saben lapisan, disambung nanging ora ana ing lapisan sing padha.
RBM dilatih nggunakake teknik sing dikenal minangka divergensi kontrastif, sing mbutuhake ngganti bobot antarane lapisan sing katon lan didhelikake kanggo ngoptimalake kemungkinan data latihan. RBM bisa nggawe data anyar sawise dilatih kanthi sampling saka distribusi sing dipelajari.
Pangenalan gambar lan wicara, panyaring kolaborasi, lan deteksi anomali iku kabeh aplikasi sing nggunakake RBM. Dheweke uga wis digunakake ing sistem rekomendasi kanggo nggawe rekomendasi sing disesuaikan kanthi sinau pola saka prilaku pangguna.
RBM uga wis digunakake ing fitur learning kanggo nggawe perwakilan kompak lan efisien data dhuwur-dimensi.
Wrap-Up lan Perkembangan Janji ing Horizon
Cara sinau jero, kayata Convolutional Neural Networks (CNNs) lan Recurrent Neural Networks (RNNs), minangka salah sawijining pendekatan intelijen buatan sing paling maju. CNN wis ngowahi pangenalan gambar lan audio, dene RNN wis maju sacara signifikan ing pangolahan basa alami lan analisis data berurutan.
Langkah sabanjure ing evolusi pendekatan kasebut cenderung fokus kanggo ningkatake efisiensi lan skalabilitas, supaya bisa nganalisa set data sing luwih gedhe lan luwih rumit, uga nambah interpretasi lan kemampuan kanggo sinau saka data sing kurang label.
Sinau jero duwe kemungkinan ngidini terobosan ing bidang kayata kesehatan, keuangan, lan sistem otonomi nalika maju.
Ninggalake a Reply