Algoritmi di deep learning supervisionati: tipi e applicazioni

Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati

Este artículo tiene como objetivo explicar el apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute... y algunos algoritmos de aprendizaje profundo supervisados. Questo articolo tratterà i seguenti argomenti

• Definizione di deep learning
• Come funziona l'algoritmo di deep learning.
• Tipi di algoritmi di Deep Learning supervisionati
• Il 5 principali applicazioni degli algoritmi di deep learning

Definizione di deep learning

Il deep learning è un sottoinsieme di un algoritmo di machine learning che utilizza più livelli di reti neurali per eseguire l'elaborazione e i calcoli dei dati su una grande quantità di dati.. L'algoritmo di deep learning si basa sulla funzione e sul funzionamento del cervello umano.

L'algoritmo di deep learning è in grado di apprendere senza supervisione umana e può essere utilizzato sia per tipi di dati strutturati che non strutturati. Il deep learning può essere utilizzato in vari settori come quello sanitario, finanza, attività bancaria, commercio elettronico, eccetera.

Come funziona l'algoritmo di deep learning

El funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la neuronale rossoLe reti neurali sono modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano. Usano strutture note come neuroni artificiali per elaborare e apprendere dai dati. Queste reti sono fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale, consentendo progressi significativi in attività come il riconoscimento delle immagini, Elaborazione del linguaggio naturale e previsione delle serie temporali, tra gli altri. La loro capacità di apprendere schemi complessi li rende strumenti potenti.., proprio come il cervello umano calcola le informazioni usando milioni di neuroni.

Analizziamo il tipo di livelli:

1. Livello di inputIl "livello di input" se refiere al nivel inicial en un proceso de análisis de datos o en arquitecturas de redes neuronales. Su función principal es recibir y procesar la información bruta antes de que esta sea transformada por capas posteriores. En el contexto de machine learning, una adecuada configuración de la capa de entrada es crucial para garantizar la efectividad del modelo y optimizar su rendimiento en tareas específicas....: Il livello di input dispone di funzionalità di input e di un set di dati che conosciamo.
2. Mantello nascosto: livello nascosto, proprio come abbiamo bisogno di allenare il cervello attraverso neuroni nascosti.
3. Livello di outputIl "capa de salida" es un concepto utilizado en el ámbito de la tecnología de la información y el diseño de sistemas. Se refiere a la última capa de un modelo de software o arquitectura que se encarga de presentar los resultados al usuario final. Esta capa es crucial para la experiencia del usuario, ya que permite la interacción directa con el sistema y la visualización de datos procesados.... – valore che vogliamo classificare

Otteniamo la funzione di input dell'osservazione e la posizioniamo in un livello. Tale livello crea un output che diventa l'input per il livello successivo noto come livello nascosto. Questo accade fino a quando non otteniamo il risultato finale.

Separiamo ulteriormente la rete e aggiungiamo molti livelli nascosti a seconda della complessità del problema e colleghiamo tutto proprio come il cervello umano interconnette tutto ed è così che i valori di input vengono elaborati attraverso tutti i livelli nascosti e quindi abbiamo l'output.. Ecco perché questo processo di apprendimento è noto come deep learning perché molti calcoli vengono eseguiti tra i livelli di input e output..

Tipi di algoritmi di deep learning:

Ecco la classificazione degli algoritmi di Deep Learning:

Fondamentalmente, possiamo classificare il deep learning in due tipi e quindi scavare più a fondo in ogni tipo in vari algoritmi di deep learning..

Qui, in questo articolo, analizzeremo gli algoritmi di deep learning supervisionati.

1. Artificiale neuronale rosso
2. Convolucional neuronale rossoReti neurali convoluzionali (CNN) son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñadas especialmente para el procesamiento de datos con una estructura de cuadrícula, come immagini. Utilizan capas de convolución para extraer características jerárquicas, lo que las hace especialmente efectivas en tareas de reconocimiento de patrones y clasificación. Gracias a su capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos, las CNN han revolucionado campos como la visión por computadora...
3. Ricorrente neuronale rossoReti neurali ricorrenti (RNN) sono un tipo di architettura di rete neurale progettata per elaborare flussi di dati. A differenza delle reti neurali tradizionali, Le RNN utilizzano connessioni interne che consentono di ricordare le informazioni delle voci precedenti. Questo li rende particolarmente utili in attività come l'elaborazione del linguaggio naturale, Traduzione automatica e analisi di serie storiche, dove il contesto e la sequenza sono centrali per il...

Ora, analizziamo questi 3 algoritmi in breve:

1. Artificiale neuronale rosso:

Una rete neurale artificiale è il componente di un sistema informatico progettato in modo tale che il cervello umano analizzi e prenda una decisione.. Ann è la pietra angolare del deep learning e risolve il problema che sembra impossibile o molto difficile per gli esseri umani..

Le reti neurali artificiali funzionano come un cervello umano. Il cervello umano ha miliardi di neuroni e ogni neurone è costituito da un corpo cellulare che è responsabile del calcolo delle informazioni trasportando informazioni ai neuroni nascosti e fornendo l'output finale..

ANN inicialmente en la fase de addestramentoLa formazione è un processo sistematico volto a migliorare le competenze, conoscenze o abilità fisiche. Viene applicato in vari ambiti, come lo sport, Formazione e sviluppo professionale. Un programma di allenamento efficace include la pianificazione degli obiettivi, Pratica regolare e valutazione dei progressi. L'adattamento alle esigenze individuali e la motivazione sono fattori chiave per ottenere risultati di successo e sostenibili in qualsiasi disciplina.... aprende a identificar patrones basados ​​en entradas dadas a la capa de entrada. Durante esta fase, L'output di Ann viene confrontato con l'output effettivo, e la differenza tra questi due è nota come errore.

L'obiettivo è ridurre al minimo gli errori regolando il peso e la distorsione dell'interconnessione, ciò che è noto come backpropagation. Con il processo di backpropagation, La differenza tra l'output desiderato e l'output effettivo produce il minimo errore.

2. Convolucional neuronale rosso

CNN è un tipo supervisionato di deep learning, più preferibilmente utilizzato nel riconoscimento delle immagini e nella visione artificiale.

CNN ha più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche importanti dall'immagine. Ci sono principalmente 4 passaggi per il funzionamento della CNN

passo: 1 Operazione di convoluzione con funzione di attivazione Relu

L'obiettivo dell'operazione di convoluzione è quello di trovare le caratteristiche nell'immagine utilizzando rilevatori di funzionalità per preservare la relazione speciale tra i pixel.. Il función de activación ReluLa función de activación ReLU (Rectified Linear Unit) es ampliamente utilizada en redes neuronales debido a su simplicidad y eficacia. è definito come ( F(X) = max(0, X) ), lo que significa que produce una salida de cero para valores negativos y un incremento lineal para valores positivos. Su capacidad para mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente la convierte en una opción preferida en arquitecturas profundas.... se utiliza para romper la linealidad y desea aumentar la no linealidad porque las imágenes en sí mismas son altamente no lineales.

passo: 2 raggruppamento

Il raggruppamento è un'operazione di campionamento a valle che riduce le dimensioni e il calcolo, reduce el sobreajuste ya que hay menos parametriIl "parametri" sono variabili o criteri che vengono utilizzati per definire, misurare o valutare un fenomeno o un sistema. In vari campi come la statistica, Informatica e Ricerca Scientifica, I parametri sono fondamentali per stabilire norme e standard che guidano l'analisi e l'interpretazione dei dati. La loro corretta selezione e gestione sono fondamentali per ottenere risultati accurati e pertinenti in qualsiasi studio o progetto.... y el modelo es tolerante a la variación y la distorsión.

passo: 3 Appiattimento

El aplanamiento se utiliza para poner la salida de la agrupación en una matriz de dimensione"Dimensione" È un termine che viene utilizzato in varie discipline, come la fisica, Matematica e filosofia. Si riferisce alla misura in cui un oggetto o un fenomeno può essere analizzato o descritto. In fisica, ad esempio, Si parla di dimensioni spaziali e temporali, mentre in matematica può riferirsi al numero di coordinate necessarie per rappresentare uno spazio. Comprenderlo è fondamentale per lo studio e... antes de continuar con el procesamiento.

passo: 4 livello completamente connesso

Un livello completamente connesso si forma quando l'output di appiattimento viene alimentato a una rete neurale che classifica e riconosce ulteriormente le immagini.

3. Reti neurali ricorrenti (RNN)

RNN è un tipo di deep learning supervisionato in cui l'output del passaggio precedente viene alimentato come input al passaggio corrente. L'algoritmo di deep learning di RNN è più adatto per i dati sequenziali. RNN è preferibilmente utilizzato nelle didascalie delle immagini, analisi delle serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento della grafia e traduzione automatica.

La caratteristica più importante di RNN è lo stato nascosto, che memorizza determinate informazioni su una sequenza. Ci sono principalmente 4 passaggi di come funziona RNN.

1. L'output dello stato nascosto in t-1 è stato introdotto nell'input al tempo t.
2. Nello stesso modo, L'output al momento T è stato immesso nell'ingresso al tempo T + 1.
3. rnn può elaborare input di qualsiasi lunghezza considerevole
4. Il calcolo RNN dipende dai dati storici della sequenza e la dimensione del modello non aumenta con la dimensione dell'input.

In questo modo, RNN rende dipendenti le attivazioni indipendenti, riducendo così la complessità di aumentare i parametri e ricordando ogni output precedente dando ogni output come input al successivo livello nascosto.

Il 5 principali applicazioni degli algoritmi di deep learning

Prossimo, mostra alcuni modi in cui il deep learning viene utilizzato in vari settori.

1. Visione computerizzata

La visione artificiale dipende principalmente dai metodi di elaborazione delle immagini. Prima del deep learning, il miglior algoritmo di visione artificiale basato sull'apprendimento automatico convenzionale e sull'elaborazione delle immagini ha ottenuto un tasso di errore di 25%. Ma, Quando una rete neurale profonda è stata utilizzata per l'elaborazione delle immagini, Il tasso di errore è stato ridotto a 16 per cento, e ora con il progresso degli algoritmi di deep learning, Il tasso di errore è stato ridotto a meno di 4%.

2. Analisi e comprensione dei testi

L'analisi del testo consiste nella classificazione dei documenti, analisi del sentimento, traduzione automatica, eccetera. Le reti neurali ricorrenti sono l'algoritmo di deep learning più utile qui, a causa del tipo sequenziale di dati testuali.

3. Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale consente di elaborare il parlato umano in testo utilizzando i computer. Tradizionalmente, Il riconoscimento vocale si basa principalmente su un importante processo di estrazione delle funzionalità, ma il deep learning sta lavorando direttamente sui dati grezzi e la formazione viene eseguita su un ampio set di dati di registrazione audio.

4. Riconoscimento del modello

Il riconoscimento dei modelli è l'identificazione automatica di modelli e regolarità nei dati. Il tipo di dati può variare dal testo, immagini fino a suoni o audio.

PayPal utilizza il deep learning tramite H2O, una piattaforma di analisi predittiva, per contribuire a prevenire transazioni di pagamento e acquisti fraudolenti, e

5. Veicoli autonomi

Il veicolo autonomo è riuscito a raccogliere dati sul suo ambiente da vari sensori, spiegarlo e, sulla base della spiegazione, scegliere quali azioni intraprendere. Il deep learning ci consente di imparare a svolgere il lavoro con la stessa efficacia degli esseri umani.

Grazie per aver letto! Nel mio prossimo articolo, Spiegherò diverse funzioni di attivazione con le applicazioni.

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