Derin Öğrenme ve Yapay Ağ Nedir?

Neural Networks ve Deep Learning şu anda günümüzde Yapay Zeka ile kullanılan iki sıcak vızıltıdır. Yapay zekanın dünyasındaki son gelişmeler, bu zekaya dayandırılabilir çünkü bunlar AI`nın zekasını geliştirmede önemli bir rol oynamışlardır.

Çevrenize bakın ve etrafta daha fazla zeki makineler bulacaksınız. Nöral Ağlar ve Derin Öğrenme sayesinde, bir zamanlar insanların kalıpları olarak kabul edilen işler ve yetenekler artık makineler tarafından gerçekleştiriliyor. Bugün, Makineler artık daha karmaşık algoritmalar yemekten ibaret değil, bunun yerine, birçok endüstriyi devrim yaratan özerk, öz-öğretim sistemlerine dönüşmek için besleniyorlar.

Neural Networks ve Deep Öğrenme, araştırmacılara görüntü tanıma, konuşma tanıma, veri setlerinde daha derin ilişkiler bulma gibi görevlerde büyük başarılar vermiştir. Makineler, muazzam miktarda veri ve hesaplama gücünün bulunmasıyla, nesneleri tanıyabilir, konuşmayı tercüme edebilir, karmaşık kalıpları tanımlamak için kendilerini eğitebilir, stratejileri nasıl planlayacağını ve gerçek zamanlı olarak planlamalar yapmayı öğrenebilir.

Peki, tam olarak bu nasıl? iş? Hem Nötr Ağlar hem de Derin öğrenmenin, aslında, Derin öğrenmeyi anladığını biliyor musunuz, ilk önce Sinir Ağları`nı anlamalısınız? Daha fazla bilgi için okumaya devam edin.

Nöral Ağ Nedir?

Sinirsel Ağ, temel olarak, bir bilgisayarın gözlemsel verilerden öğrenmesini sağlayan bir programlama modeli veya bir dizi algoritmadır. Nöral bir ağ, kalıpları tanıyarak çalışan bir insan beynine benzer. Duyusal veriler, bir makine algısı, ham girişi etiketleme veya kümeleme kullanılarak yorumlanır. Tanınan desenler nümeriktir, vektörlere eklenmiştir, içine resim, ses, metin, vb. Veriler tercüme edilmiştir.

Düşünme Sinir Ağı! Bir insan beyninin nasıl çalıştığını düşünün

Yukarıda belirtildiği gibi, bir sinir ağı bir insan beynine benziyor; tüm bilgiyi bir öğrenme süreci ile edinir. Bundan sonra, sinaptik ağırlıklar edinilen bilgiyi saklar. Öğrenme süreci boyunca, ağın sinaptik ağırlıkları istenen hedefe ulaşmak için yeniden düzenlenir.

İnsan beyni gibi, Neural Networks, örüntü tanıma ve hesaplama gibi hızla hesaplamalar yapan doğrusal olmayan paralel bilgi işleme sistemleri gibi çalışır. algı. Sonuç olarak, bu ağlar ses, görüntü ve görüntü tanıma gibi alanlarda, giriş / sinyallerin doğası gereği doğrusal olmayan alanlarda çok iyi performans göstermektedir.

Basit bir şekilde, Neural Network`ü bir insan gibi bilgi birikimine sahip bir şey olarak hatırlayabilirsiniz. Beyin ve tahminler yapmak için kullanın.

Yapay Sinir Ağlarının Yapısı

(Görüntü Kredisi: Matematik)

Sinir Ağları üç katmandan oluşur,

1. Giriş katmanı,
2. Gizli katman ve
3. Çıkış katmanı

Her katman, aşağıdaki diyagramda gösterildiği gibi küçük daireler tarafından bir veya daha fazla düğümden oluşur. Düğümler arasındaki çizgiler, bir düğümden diğerine bilgi akışını gösterir. Bilgi girişten çıkışa, yani soldan sağa doğru akar (bazı durumlarda sağdan sola veya her iki yönden olabilir).

Giriş katmanının düğümleri pasiftir, yani verileri değiştirmezler.. Girişlerinde tek bir değer alır ve değeri çoklu çıktılarına kopyalar. Oysa, gizli ve çıkış katmanının düğümleri aktiftir. Böylece verileri değiştirebilirler.

Bağlantılı bir yapıda, giriş katmanından her bir değer kopyalanır ve tüm gizli düğümlere gönderilir. Gizli bir düğüme girilen değerler, ağırlıklar ile çarpılır, programda depolanan önceden belirlenmiş bir sayı kümesi. Tek bir sayı üretmek için ağırlıklı girdiler eklenir. Sinir ağları, katman başına herhangi bir sayıda katman ve herhangi bir sayıda düğüm içerebilir. Çoğu uygulama, üç katmanlı yapısını en fazla birkaç yüz giriş düğümü

ile kullanır.Sinir Ağı Örneği

Sonar sinyalindeki nesneleri tanıyan bir sinir ağını düşünün ve bilgisayarda saklanan 5000 adet sinyal örneği var. PC, bu örneklerin denizaltı, balina, buzdağı, deniz kayaları veya hiç bir şeyi temsil edip etmediğini anlamak zorunda mıdır? Konvansiyonel DSP yöntemleri bu problemi matematiksel ve algoritmalarla (korelasyon ve frekans spektrum analizi gibi) ele alacaktır.

Bir sinir ağı ile birlikte, 5000 katmanın giriş katmanına beslenerek çıktı katmanından çıkan değerlere neden olur. Uygun ağırlıkları seçerek, çıktı geniş bir bilgi yelpazesini rapor edecek şekilde yapılandırılabilir. Örneğin, çıktılar olabilir: denizaltı (evet / hayır), deniz kayası (evet / hayır), balina (evet / hayır), vb.

Diğer ağırlıklar ile, çıkışlar nesneleri metal veya -metal, biyolojik veya biyolojik olmayan, düşman veya müttefiki, vb. Hiçbir algoritma, kural yok, prosedür yok; sadece girdi ve çıktı arasındaki ilişki seçilen ağırlıkların değerleri tarafından belirlenir.

Şimdi, Derin Öğrenme kavramını anlayalım.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme temel olarak Neural Networks`ün bir alt kümesidir.; Belki de içinde birçok gizli katmanı olan karmaşık bir Sinir Ağı diyebilirsiniz.

Teknik olarak konuşan Derin öğrenme, sinir ağlarında öğrenim için güçlü bir teknik kümesi olarak da tanımlanabilir. Karmaşık bir eğitim modeli oluşturmak için birçok katmandan, masif veri kümelerinden, güçlü bilgisayar donanımından oluşan yapay sinir ağlarına (YSA) başvurur. Yapay sinir ağlarını kullanan çok sayıda katmanı giderek daha fazla işlevselliğe sahip yöntem ve tekniklerin sınıfını içerir.

Derin öğrenme ağının yapısı

Derin öğrenme ağları çoğunlukla sinir ağı mimarilerini kullanır ve bu nedenle genellikle derin sinir ağları olarak adlandırılır.. İşin “derin” kullanımı, sinir ağındaki gizli katmanların sayısını ifade eder. Bir geleneksel sinir ağı üç gizli katman içerirken, derin ağlar 120-150 kadar olabilir.

Derin Öğrenme, bir bilgisayar sistemini diğer veriler hakkında karar vermek için kullanabileceği çok fazla veriyi beslemeyi içerir. Bu veri, makine öğrenmesinde olduğu gibi sinir ağları aracılığıyla beslenir. Derin öğrenme ağları, el ile özellik çekimine gerek kalmadan doğrudan veriden bilgi edinebilir.

Derin Öğrenme Örnekleri

Şu an için, Automobile, Aerospace ve Automation`tan Medical`e kadar hemen hemen her sektörde derin bir öğrenme kullanılmaktadır. Örneklerden bazıları şunlardır:

• Google, Netflix ve Amazon: Google, bunu ses ve görüntü tanıma algoritmalarında kullanır. Netflix ve Amazon, neyi izlemek istediğinizi veya satın almak istediğinize karar vermek için derin öğrenmeyi de kullanıyorlar
• Şoförsüz sürüş: Araştırmacılar, dur işaretleri ve trafik ışıkları gibi nesneleri otomatik olarak algılamak için derin öğrenme ağlarından yararlanıyor. Derin öğrenme, kazaları azaltmaya yardımcı olan yayaları tespit etmek için de kullanılır.
• Havacılık ve Savunma: Derin öğrenme, ilgilenilen alanları konumlandıran uydulardan nesneleri tanımlamak ve askerlerin güvenli veya güvensiz bölgelerini tanımlamak için kullanılır.
• Derin Öğrenme, Facebook fotoğraflarınızdaki arkadaşlarını otomatik olarak bulur ve etiketler. Skype konuşulan iletişimi gerçek zamanlı ve çok doğru bir şekilde tercüme edebilir.
• Tıbbi Araştırmalar: Tıbbi araştırmacılar kanser hücrelerini otomatik olarak tespit etmek için derin öğrenmeyi kullanıyorlar
• Endüstriyel Otomasyon: Derin öğrenme, otomatik olarak ağır makinelerin etrafındaki çalışan güvenliğini artırmaya yardımcı oluyor İnsanların ya da nesnelerin makinelerin güvensiz bir mesafede olduğu zamanların algılanması.
• Elektronik: Derinlemesine öğrenme, otomatik işitme ve konuşma çevirisi için kullanılmaktadır.

Sonuç

Sinir Ağları kavramı yeni değildir ve araştırmacılar bir araya gelmiştir. Son on yılda ılımlı başarı ile. Ama gerçek oyun değiştirici, Derin sinir ağlarının evrimi oldu.

Geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarını yoklayarak derin sinir ağlarının sadece az sayıda araştırmacı tarafından değil, sadece birkaç araştırmacı tarafından eğitilebildiğini ve yargılanabileceğini gösterdi. Çok uluslu teknoloji şirketleri tarafından yakın gelecekte daha iyi yeniliklerle gelmek için benimsenmelidir.

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağı sayesinde, AI sadece görevleri yapmak değil, düşünmeye başladı!