Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon
Este artículo tiene como objetivo explicar el aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... y algunos algoritmos de aprendizaje profundo supervisados. Este artigo irá discutir os seguintes tópicos
- Definição de aprendizado profundo
- Como funciona o algoritmo de aprendizado profundo.
- Tipos de algoritmos de aprendizado profundo supervisionado
- As 5 principais aplicações de algoritmos de aprendizado profundo
Definição de aprendizado profundo
O aprendizado profundo é um subconjunto de um algoritmo de aprendizado de máquina que usa várias camadas de redes neurais para realizar processamento de dados e cálculos em uma grande quantidade de dados.. O algoritmo de aprendizado profundo é baseado na função e funcionamento do cérebro humano.
O algoritmo de aprendizado profundo é capaz de aprender sem supervisão humana e pode ser usado para tipos de dados estruturados e não estruturados. O aprendizado profundo pode ser usado em vários setores, como saúde, as finanças, para o banco, comércio eletrônico, etc.
Como funciona o algoritmo de aprendizado profundo
El funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la neuronal vermelhoAs redes neurais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano. Eles usam estruturas conhecidas como neurônios artificiais para processar e aprender com os dados. Essas redes são fundamentais no campo da inteligência artificial, permitindo avanços significativos em tarefas como reconhecimento de imagem, Processamento de linguagem natural e previsão de séries temporais, entre outros. Sua capacidade de aprender padrões complexos os torna ferramentas poderosas.., assim como o cérebro humano calcula informações usando milhões de neurônios.
Vamos analisar o tipo de camadas:
- Camada de entradao "camada de entrada" refere-se ao nível inicial em um processo de análise de dados ou em arquiteturas de redes neurais. Sua principal função é receber e processar informações brutas antes de serem transformadas por camadas subsequentes. No contexto do aprendizado de máquina, A configuração adequada da camada de entrada é crucial para garantir a eficácia do modelo e otimizar seu desempenho em tarefas específicas....: a camada de entrada tem recursos de entrada e um conjunto de dados que conhecemos.
- Manto oculto: camada escondida, assim como precisamos treinar o cérebro através de neurônios ocultos.
- Camada de saídao "Camada de saída" é um conceito utilizado no campo da tecnologia da informação e design de sistemas. Refere-se à última camada de um modelo ou arquitetura de software que é responsável por apresentar os resultados ao usuário final. Essa camada é crucial para a experiência do usuário, uma vez que permite a interação direta com o sistema e a visualização dos dados processados.... – valor que queremos classificar
Obtemos o recurso de entrada da observação e o colocamos em uma camada. Essa camada cria uma saída que se torna a entrada para a próxima camada, conhecida como camada oculta.. Isso acontece até obtermos o resultado final.
Separamos ainda mais a rede e adicionamos muitas camadas ocultas dependendo da complexidade do problema e conectamos tudo assim como o cérebro humano interliga tudo e é assim que os valores de entrada são processados por todas as camadas ocultas e então temos a saída. É por isso que esse processo de aprendizado é conhecido como aprendizado profundo, porque muitos cálculos são feitos entre as camadas de entrada e saída.
Tipos de algoritmos de aprendizado profundo:
Aqui está a classificação dos algoritmos de Deep Learning:
Basicamente, podemos classificar o aprendizado profundo em dois tipos e, em seguida, aprofundar cada tipo em vários algoritmos de aprendizado profundo.
Aqui, neste artigo, discutiremos algoritmos de aprendizado profundo supervisionado.
- Neuronal vermelho artificial
- Convolucional neuronal vermelhoRedes Neurais Convolucionais (CNN) son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñadas especialmente para el procesamiento de datos con una estructura de cuadrícula, como fotos. 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...
- Recorrente neuronal vermelhoLas redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de arquitectura de redes neuronales diseñadas para procesar secuencias de datos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNN utilizan conexiones internas que permiten recordar información de entradas anteriores. Esto las hace especialmente útiles en tareas como el procesamiento de lenguaje natural, la traducción automática y el análisis de series temporales, donde el contexto y la secuencia son fundamentales para la...
Agora, vamos analisar esses 3 algoritmos em resumo:
1. Neuronal vermelho artificial:
Uma rede neural artificial é o componente de um sistema de computador projetado de tal forma que o cérebro humano analisa e toma uma decisão. Ann é a pedra angular do aprendizado profundo e resolve o problema que parece impossível ou muito difícil para os humanos.
Redes neurais artificiais funcionam como um cérebro humano. O cérebro humano possui bilhões de neurônios e cada neurônio é composto por um corpo celular que é responsável por calcular as informações, transportando as informações para os neurônios ocultos e fornecendo a saída final..
ANN inicialmente en la fase de TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... aprende a identificar patrones basados en entradas dadas a la capa de entrada. Durante esta fase, A saída de Ann é comparada com a saída real, e a diferença entre esses dois é conhecida como um erro.
O objetivo é minimizar o erro ajustando o peso e a polarização da interconexão, o que é conhecido como retropropagação. Com o processo de retropropagação, a diferença entre a saída desejada e a saída real produz o menor erro.
2. Convolucional neuronal vermelho
CNN é um tipo supervisionado de aprendizado profundo, mais preferencialmente usado em reconhecimento de imagem e visão computacional.
A CNN possui várias camadas que processam e extraem recursos importantes da imagem.. Existem principalmente 4 Etapas de operação da CNN
Paso: 1 Operação de convolução com função de ativação Relu
O objetivo da operação de convolução é encontrar características na imagem usando detectores de características para preservar a relação especial entre os pixels.. o función de activación ReluA função de ativação do ReLU (Unidade linear retificada) É amplamente utilizado em redes neurais devido à sua simplicidade e eficácia. é definido como ( f(x) = máx.(0, x) ), o que significa que produz uma saída de zero para valores negativos e um incremento linear para valores positivos. Sua capacidade de mitigar o problema de desvanecimento de gradiente o torna a escolha preferida em arquiteturas profundas.... se utiliza para romper la linealidad y desea aumentar la no linealidad porque las imágenes en sí mismas son altamente no lineales.
Paso: 2 agrupamento
Binning é uma operação de downsampling que reduz dimensões e computação, reduce el sobreajuste ya que hay menos parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... y el modelo es tolerante a la variación y la distorsión.
Paso: 3 achatamento
El aplanamiento se utiliza para poner la salida de la agrupación en una matriz de dimensão"Dimensão" É um termo usado em várias disciplinas, como a física, Matemática e filosofia. Refere-se à extensão em que um objeto ou fenômeno pode ser analisado ou descrito. Em física, por exemplo, fala-se de dimensões espaciais e temporais, enquanto em matemática pode se referir ao número de coordenadas necessárias para representar um espaço. Compreendê-lo é fundamental para o estudo e... antes de continuar con el procesamiento.
Paso: 4 camada totalmente conectada
Uma camada totalmente conectada é formada quando a saída de nivelamento é alimentada a uma rede neural que classifica e reconhece ainda mais as imagens..
3. Redes neurais recorrentes (RNN)
RNN é um tipo de aprendizado profundo supervisionado em que a saída da etapa anterior é alimentada como entrada para a etapa atual. O algoritmo de aprendizado profundo da RNN é mais adequado para dados sequenciais. O RNN é mais preferencialmente usado em legendas de imagens, análise de séries temporais, processamento de linguagem natural, reconhecimento de caligrafia e tradução automática.
A característica mais importante do RNN é o estado oculto, que memoriza certas informações sobre uma sequência. Existem principalmente 4 passos de como o RNN funciona.
- A saída do estado oculto em t-1 foi alimentada na entrada no tempo t.
- Da mesma maneira, a saída no tempo t foi alimentada na entrada no tempo t + 1.
- A RNN pode processar entradas de qualquer comprimento considerável
- O cálculo do RNN depende dos dados da sequência histórica e o tamanho do modelo não aumenta com o tamanho da entrada.
Desta maneira, RNN converte ativações independentes em ativações dependentes, reduzindo assim a complexidade de incrementar parâmetros e lembrando cada saída anterior dando cada saída como entrada para a próxima camada oculta.
As 5 principais aplicações de algoritmos de aprendizado profundo
A seguir, mostra algumas maneiras pelas quais o aprendizado profundo é usado em vários setores.
1. Visão computacional
A visão computacional depende principalmente de métodos de processamento de imagem. Antes do aprendizado profundo, o melhor algoritmo de visão computacional baseado em aprendizado de máquina convencional e processamento de imagem rendeu uma taxa de erro de 25%. Mas, quando uma rede neural profunda foi usada para processamento de imagem, a taxa de erro foi reduzida para 16 por cento, e agora com o avanço nos algoritmos de aprendizado profundo, a taxa de erro foi reduzida para menos de 4%.
2. Análise e compreensão de textos
A análise de texto consiste na classificação de documentos, análise de sentimentos, tradução automática, etc. Redes neurais recorrentes são o algoritmo de aprendizado profundo mais útil aqui, devido ao tipo sequencial de dados textuais.
3. Reconhecimento de voz
O reconhecimento de fala permite que os computadores processem a fala humana em texto.. Tradicionalmente, reconhecimento de fala depende muito de um importante processo de extração de recursos, mas o aprendizado profundo está trabalhando diretamente em dados brutos e treinamento feito em um grande conjunto de dados de gravação de áudio.
4. Reconhecimento de padrões
O reconhecimento de padrões é a identificação automatizada de padrões e regularidades nos dados.. O tipo de dados pode variar de texto, imagens para sons ou áudio.
PayPal usa aprendizado profundo por meio de H2O, uma plataforma de análise preditiva, para ajudar a evitar transações fraudulentas de compra e pagamento e
5. veículos autônomos
O veículo autônomo conseguiu coletar dados sobre seu ambiente a partir de vários sensores, explique isso e, com base na explicação, escolha quais ações devem ser tomadas. O aprendizado profundo nos permite aprender a fazer o trabalho de forma tão eficiente quanto os humanos.
Obrigado pela leitura! No meu próximo artigo, Vou explicar várias funções de ativação com aplicativos.
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