Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon
Este artículo tiene como objetivo explicar el tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit... y algunos algoritmos de aprendizaje profundo supervisados. In diesem Artikel werden die folgenden Themen behandelt
- Definición de aprendizaje profundo
- Cómo funciona el algoritmo de aprendizaje profundo.
- Tipos de algoritmos de Deep Learning supervisados
- Das 5 aplicaciones principales de los algoritmos de aprendizaje profundo
Definición de aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto de un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas de redes neuronales para realizar el procesamiento de datos y cálculos en una gran cantidad de datos. El algoritmo de aprendizaje profundo se basa en la función y el funcionamiento del cerebro humano.
El algoritmo de aprendizaje profundo es capaz de aprender sin supervisión humana y se puede utilizar para tipos de datos estructurados y no estructurados. El aprendizaje profundo se puede utilizar en diversas industrias como la salud, las finanzas, zur Bank, el comercio electrónico, etc.
Cómo funciona el algoritmo de aprendizaje profundo
El funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la rotes neuronalesNeuronale Netze sind Rechenmodelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie nutzen Strukturen, die als künstliche Neuronen bekannt sind, um Daten zu verarbeiten und daraus zu lernen. Diese Netze sind grundlegend im Bereich der künstlichen Intelligenz, Dies ermöglicht erhebliche Fortschritte bei Aufgaben wie der Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Vorhersage von Zeitreihen, unter anderen. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu erlernen, macht sie zu mächtigen Werkzeugen.., al igual que el cerebro humano calcula información utilizando millones de neuronas.
Analicemos el tipo de capas:
- EingabeebeneDas "Eingabeschicht" bezieht sich auf die Anfangsebene in einem Datenanalyseprozess oder in neuronalen Netzwerkarchitekturen. Seine Hauptfunktion besteht darin, Rohinformationen zu empfangen und zu verarbeiten, bevor sie von nachfolgenden Schichten transformiert werden. Im Kontext des maschinellen Lernens, Die richtige Konfiguration der Eingabeschicht ist entscheidend, um die Effektivität des Modells zu gewährleisten und seine Leistung bei bestimmten Aufgaben zu optimieren....: la capa de entrada tiene características de entrada y un conjunto de datos que conocemos.
- Versteckter Umhang: versteckte Schicht, al igual que necesitamos entrenar el cerebro a través de neuronas ocultas.
- AusgabeschichtDas "Ausgabe-Layer" ist ein Konzept, das im Bereich der Informationstechnologie und des Systemdesigns verwendet wird. Es bezieht sich auf die letzte Schicht eines Softwaremodells oder einer Architektur, die für die Präsentation der Ergebnisse für den Endbenutzer verantwortlich ist. Diese Schicht ist entscheidend für die Benutzererfahrung, Da es eine direkte Interaktion mit dem System und die Visualisierung der verarbeiteten Daten ermöglicht.... – valor que queremos clasificar
Obtenemos la característica de entrada de la observación y la colocamos en una capa. Esa capa crea una salida que se convierte en la entrada para la siguiente capa que se conoce como capa oculta. Esto sucede hasta que obtenemos el resultado final.
Separamos aún más la red y agregamos muchas capas ocultas dependiendo de la complejidad del problema y conectamos todo al igual que el cerebro humano interconecta todo y así es como los valores de entrada se procesan a través de todas las capas ocultas y luego tenemos la salida. Es por eso que este proceso de aprendizaje se conoce como aprendizaje profundo porque se realizan muchos cálculos entre las capas de entrada y salida.
Tipos de algoritmos de aprendizaje profundo:
Aquí está la clasificación de los algoritmos de Deep Learning:
Grundsätzlich, podemos clasificar el aprendizaje profundo en dos tipos y luego profundizamos más en cada tipo en varios algoritmos de aprendizaje profundo.
Hier, In diesem Artikel, analizaremos los algoritmos de aprendizaje profundo supervisados.
- Rote neuronale künstliche
- Rote neuronale FaltungFaltungsneurale Netze (CNN) sind eine Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, die speziell für die Datenverarbeitung mit einer Gitterstruktur entwickelt wurde, als Bilder. Sie verwenden Faltungsschichten, um hierarchische Merkmale zu extrahieren, Dies macht sie besonders effektiv bei Mustererkennungs- und Klassifizierungsaufgaben. Dank seiner Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen, CNNs haben Bereiche wie Computer Vision revolutioniert..
- Rotes neuronales RezidivRekurrente neuronale Netze (RNN) sind eine Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, die für die Verarbeitung von Datenströmen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, RNNs verwenden interne Verbindungen, die es ermöglichen, Informationen aus früheren Einträgen zu speichern. Dies macht sie besonders nützlich für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelle Übersetzung und Zeitreihenanalyse, wo Kontext und Reihenfolge für die...
Jetzt, analicemos estos 3 algoritmos en breve:
1. Rote neuronale künstliche:
Una red neuronal artificial es el componente de un sistema informático diseñado de tal manera que el cerebro humano analiza y toma una decisión. Ann es la piedra angular del aprendizaje profundo y resuelve el problema que parece imposible o muy difícil para los humanos.
Las redes neuronales artificiales funcionan como un cerebro humano. El cerebro humano tiene miles de millones de neuronas y cada neurona está formada por un cuerpo celular que es responsable de calcular la información al llevar la información hacia las neuronas ocultas y proporcionar la Salida final.
ANN inicialmente en la fase de AusbildungTraining ist ein systematischer Prozess zur Verbesserung der Fähigkeiten, körperliche Kenntnisse oder Fähigkeiten. Es wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie Sport, Aus- und Weiterbildung. Zu einem effektiven Trainingsprogramm gehört auch die Zielplanung, Regelmäßiges Üben und Bewerten der Fortschritte. Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Motivation sind Schlüsselfaktoren, um in jeder Disziplin erfolgreiche und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.... aprende a identificar patrones basados en entradas dadas a la capa de entrada. Während dieser Phase, la salida de Ann se compara con la salida real, y la diferencia entre estos dos se conoce como un error.
El objetivo es minimizar el error ajustando el peso y el sesgo de la interconexión, lo que se conoce como retropropagación. Con el proceso de retropropagación, la diferencia entre la salida deseada y la salida real produce el menor error.
2. Rote neuronale Faltung
CNN es un tipo supervisado de aprendizaje profundo, más preferiblemente utilizado en reconocimiento de imágenes y visión por computadora.
CNN tiene múltiples capas que procesan y extraen características importantes de la imagen. Es gibt hauptsächlich 4 pasos para el funcionamiento de CNN
Paso: 1 Operación de convolución con función de activación Relu
El objetivo de la operación de convolución es encontrar características en la imagen utilizando detectores de características para preservar la relación especial entre píxeles. Das función de activación ReluDie Aktivierungsfunktion von ReLU (Gleichgerichtete Lineareinheit) Es wird aufgrund seiner Einfachheit und Effektivität häufig in neuronalen Netzen verwendet. ist definiert als ( F(x) = max(0, x) ), Das bedeutet, dass es eine Ausgabe von Null für negative Werte und ein lineares Inkrement für positive Werte erzeugt. Seine Fähigkeit, das Problem des Gradient Fading zu mildern, macht es zu einer bevorzugten Wahl in tiefen Architekturen.... se utiliza para romper la linealidad y desea aumentar la no linealidad porque las imágenes en sí mismas son altamente no lineales.
Paso: 2 Gruppierung
La agrupación es una operación de muestreo descendente que reduce las dimensiones y el cálculo, reduce el sobreajuste ya que hay menos ParameterDas "Parameter" sind Variablen oder Kriterien, die zur Definition von, ein Phänomen oder System zu messen oder zu bewerten. In verschiedenen Bereichen wie z.B. Statistik, Informatik und naturwissenschaftliche Forschung, Parameter sind entscheidend für die Etablierung von Normen und Standards, die die Datenanalyse und -interpretation leiten. Ihre richtige Auswahl und Handhabung sind entscheidend, um genaue und relevante Ergebnisse in jeder Studie oder jedem Projekt zu erhalten.... y el modelo es tolerante a la variación y la distorsión.
Paso: 3 Aplanamiento
El aplanamiento se utiliza para poner la salida de la agrupación en una matriz de Abmessungen"Dimension" Es handelt sich um einen Begriff, der in verschiedenen Disziplinen verwendet wird, wie z.B. Physik, Mathematik und Philosophie. Er bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Objekt oder Phänomen analysiert oder beschrieben werden kann. In der Physik, zum Beispiel, Es ist die Rede von räumlichen und zeitlichen Dimensionen, während es sich in der Mathematik auf die Anzahl der Koordinaten beziehen kann, die notwendig sind, um einen Raum darzustellen. Es zu verstehen, ist grundlegend für das Studium und... antes de continuar con el procesamiento.
Paso: 4 vollständig verbundene Schicht
Se forma una capa completamente conectada cuando la salida de aplanamiento se alimenta a una red neuronal que clasifica y reconoce aún más las imágenes.
3. Rekurrente neuronale Netze (RNN)
RNN es un tipo de aprendizaje profundo supervisado en el que la salida del paso anterior se alimenta como entrada al paso actual. El algoritmo de aprendizaje profundo de RNN es el más adecuado para datos secuenciales. El RNN se usa más preferiblemente en subtítulos de imágenes, análisis de series de tiempo, Verarbeitung natürlicher Sprache, reconocimiento de escritura a mano y traducción automática.
La característica más importante de RNN es el estado Oculto, que memoriza cierta información sobre una secuencia. Es gibt hauptsächlich 4 pasos de cómo funciona RNN.
- La salida del estado oculto en t-1 se introdujo en la entrada en el tiempo t.
- Auf die gleiche Weise, la salida en el momento t se introdujo en la entrada en el momento t + 1.
- RNN puede procesar entradas de cualquier longitud considerable
- El cálculo de RNN depende de los datos de secuencia histórica y el tamaño del modelo no aumenta con el tamaño de entrada.
Diesen Weg, RNN convierte las activaciones independientes en dependientes, reduciendo así la complejidad de incrementar los parámetros y recordando cada salida anterior dando cada salida como entrada a la siguiente capa oculta.
Das 5 aplicaciones principales de los algoritmos de aprendizaje profundo
Dann, se muestran algunas formas en las que se utiliza el aprendizaje profundo en diversas industrias.
1. Computer Vision
La visión por computadora depende principalmente de los métodos de procesamiento de imágenes. Antes del aprendizaje profundo, el mejor algoritmo de visión por computadora en función del aprendizaje automático convencional y el procesamiento de imágenes obtenía una tasa de error del 25%. Aber, cuando se utilizó una red neuronal profunda para el procesamiento de imágenes, la tasa de error se redujo al 16 Prozent, y ahora con el avance en los algoritmos de aprendizaje profundo, la tasa de error se redujo a menos del 4%.
2. Análisis y comprensión de textos
El análisis de texto consiste en la clasificación de documentos, Stimmungsanalyse, automatische Übersetzung, etc. Las redes neuronales recurrentes son el algoritmo de aprendizaje profundo más útil aquí, debido al tipo secuencial de datos textuales.
3. Spracherkennung
El reconocimiento de voz permite procesar el habla humana en texto mediante computadoras. Traditionell, el reconocimiento de voz se basa principalmente en un importante proceso de extracción de características, pero el aprendizaje profundo está trabajando directamente en datos sin procesar y el entrenamiento realizado en un gran conjunto de datos de grabación de audio.
4. Mustererkennung
El reconocimiento de patrones es la identificación automatizada de patrones y regularidades en los datos. El tipo de datos puede variar desde texto, imágenes hasta sonidos o audio.
PayPal utiliza el aprendizaje profundo a través de H2O, una plataforma de análisis predictivo, para ayudar a prevenir transacciones de pago y compras fraudulentas y
5. Vehículos autónomos
El vehículo autónomo logró recopilar datos sobre su entorno de varios sensores, explicarlo y, en base a la explicación, elegir qué acciones deben tomarse. El aprendizaje profundo nos permite aprender a realizar el trabajo con la misma eficacia que los humanos.
Danke fürs Lesen! In meinem nächsten Artikel, explicaré varias funciones de activación con aplicaciones.
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