; ნეირონული ქსელის შესავალი და საფუძვლიანი სწავლება დამწყებთათვის - IT Academy STEP Tbilisi ნეირონული ქსელის შესავალი და საფუძვლიანი სწავლება დამწყებთათვის - IT Academy STEP Tbilisi

თბილისი, ჯანო ბაგრატიონის 6

ნეირონული ქსელის შესავალი და საფუძვლიანი სწავლება დამწყებთათვის

ნეირონული ქსელები და საფუძვლიანი სწავლება, ეს სიტყვები ხიბლავს მაყურებლებს, ორივე ავსებს ერთმანეთს, როცა ხელოვნურ ინტელექტზეა საუბარი. ეს სტატია კონცენტრირებულია ზემოაღნიშნული ტენდენციური და წარმატებული ტექნოლოგიების განხილვაზე. თქვენ მიიღებთ გარკვეულ საბაზისო ცოდნას, რაც დაგეხმარებათ კარიერის შესაქმნელად ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანების სფეროში.

რა არის ნეირონული ქსელი?

ძირითადად, ნეირონული ქსელი არის ალგორითმების ჯაჭვი / სერია, რომლის მიზანია ამოიცნოს ინფორმაცია ჩვენთვის მოწოდებული ცნობილი მონაცემების მიხედვით, რომელიც ადამიანის ტვინის მუშაობის და ანალიზის იმიტაციას ახდენს. ნეირონულ ქსელებს შეუძლიათ ადაპტირება შეტანილი ინფორმაციის შეცვლით, ამგვარად ქსელის გენერირება საუკეთესო შედეგი იქნება. ეს მექანიზმი გადააკეთებს გამომავალი ინფორმაციის კრიტერიუმებს. ეს ტექნოლოგია სწრაფად ხდება პოპულარული სავაჭრო სისტემების სფეროში, სამედიცინო ოპერაციებში, ხელოვნურ ინტელექტში, სიგნალის მუშაობაში, ნიმუშის აღიარებაში და სხვ.

შეიძლება ითქვას, რომ ის არის კლასტერული ფენა ერთი მაღაზია და მართვა მონაცემების თავში. ნეირონულ ქსელებს ასევე შეუძლიათ ამოიღონ და აჩვენონ ისეთი თვისებები, რომლებიც იკვებება სხვა ალგორითმებით დაჯგუფებისა და კლასიფიკაციისთვის. ასე რომ ნეირონული ქსელები შეიძლება განვიხილოთ, როგორც უფრო დიდი მანქანების შესწავლის აპლიკაციები, რომლებსაც აქვთ ალგორითმები გაძლიერებული სწავლისთვის, კლასიფიკაციისთვის და რეგრესიისთვის.

ნეირონული ქსელების ყველაზე მნიშვნელოვანი თვისება არის ის, რომ ისინი ადაპტირებულია, რაც იმას ნიშნავს, რომ მათ შეუძლიათ შეცვლა ან ადაპტაცია, რადგან ისინი სწავლობენ  მუდმივი ტრენინგიდან. ტრენინგის თითოეული ციკლი უფრო მეტ ინფორმაციას უზრუნველყოფს მსოფლიოს შესახებ.

ნეირონული ქსელების არქიტექტურის ტიპები:

ნეირონულ ქსელებს, ან როგორც ზოგადად ეძახიან ხელოვნურ ნეირონულ ქსელებს აქვთ საფუძვლიანი სასწავლო ალგორითმების მრავალფეროვნება.

ნეირონული ქსელების ტიპები ძალიან არის ასევე დამოკიდებული იმ ფაქტორზე, თუ როგორ ასწავლიან მანქანების შესწავლის მოდელს. სხვანაირად რომ ვთქვათ, თქვენ ასწავლით რაღაცის პირველად თქმით თუ ისინი სწავლობენ ნიმუშების კომპლექტს. ქვემოთ მოყვანილია ზოგიერთი ტიპი:

1 Feed-forward ნერვული ქსელი:

ეს არის არქიტექტურის ყველაზე მთავარი და ზოგადი ტიპი, რომელიც გამოიყენება ნეირონული ქსელების პრაქტიკულ აპლიკაციებში. პირველი ფენა არის შეყვანის ფენა, ბოლო ფენა არის გამომავალი ფენა და შუაში გვაქვს რამდენიმე დაფარული ფენა. თუ დაფარული ფენა ერთზე მეტია, მაშინ ასეთ ქსელს ჰქვია ღრმა ნერვული ქსელი. აქ, ნეირონების მოქმედებები (მათემატიკური ფუნქცია) თითოეულ ფენაში არის მოქმედებების არა წრფივი ფუნქცია ქვედა ფენაში.

2 განმეორებითი ქსელები:

უფრო ძლიერი და რთული, ვიდრე feed-forward ქსელი, ქსელის ეს ტიპი შეიცავს მიმართულ ციკლებს თავის კავშირის გრაფაში. ეს იმას ნიშნავს, რომ ადამიანი შეიძლება აღმოჩნდეს იგივე ადგილას, საიდანაც დაიწყო ინსტრუქციების შესრულებით, რომელსაც შეუძლია ძალიან გაართულოს მანქანების შესწავლის მოდელის ტრენინგი. მათი უმეტესობა ბიოლოგიურად რეალურია.

3 სიმეტრიულად დაკავშირებული ქსელი:

ეს რაღაცით ჰგავს ზემოთ ნახსენებ ქსელს, მაგრამ პუნქტებს შორის კავშირი არის სიმეტრიული. ეს იმას ნიშნავს, რომ მათ აქვთ იგივე წონა ორივე მიმართულებით. თუ ასიმეტრიული კვანძი გამოჩნდება, ასეთი ტიპის ნიმუშის გაანალიზება და სწავლა უფრო ადვილია.

4 კონვოლუციური ნერვული ქსელი:

ეს არის ერთერთი ყველაზე პოპულარული ტიპი, რომელსაც იყენებენ განსაკუთრებით იმიჯის ამოცნობის სფეროში. ნეირონული ქსელის ალგორითმის ეს კონკრეტული ტიპი გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის ძალიან ბევრ წარმატებულ აპლიკაციაში, ასევე სახის ამოცნობაში, ტექსტის გარდაქმნაში და ნერვული ენის დამუშავებაში.

რა არის სიღრმისეული შესწავლა?

სინამდვილეში საფუძვლიანი შესწავლა არის სახელი, რომელსაც ადამიანი იყენებს ‘აწყობილი ნერვული ქსელების’ -თვის. ეს გულისხმობს ქსელებს, რომლებიც რამდენიმე ფენისგან შედგება. ის არის მანქანების შესწავლის ალგორითმებით ორიენტირებული პატარა სფერო, რომელიც შთაგონებულია ტვინის სტრუქტურით და ფუნქციით და მას ხელოვნური ნეირონული ქსელები ჰქვია. ამიტომ ორივე ტერმინი ერთმანეთთან არის დაკავშირებული.

თუ თქვენ საფუძვლიან შესწავლაში დამწყები ხართ ან ნაკლები გამოცდილება გაქვთ ნეირონულ ქსელებში, შეიძლება დაიბნეთ, როგორც სხვა დანარჩენი ადამიანები იბნევიან დასაწყისში, მაგრამ მერწმუნეთ, ეს არის ერთერთი თემა, რომელიც გაიძულებთ უფრო ღრმად იფიქროთ გამოთვლით სფეროში.

საფუძვლიან შესწავლას შეუძლია გადაჭრას თითქმის ყველა პრობლემა, რომელიც დაკავშირებულია მანქანების გაგებასთან, მონაცემების კლასიფიკაციასთან, მათ დაჯგუფებასთან ან მათ შესახებ წინასწარ პროგრნოზირებასთან.

 

კლასიფიკაცია:  გულისხმობს შეგროვებული ინფორმაციის კლასიფიკაციას ან დახარისხებას მაგალითად, გამოსახულებაზე ნაჩვენებია ძაღლი; ეს ელექტრონული წერილი სპამს ჰგავს; ეს მოქმედება ჭეშმარიტია.

დაჯგუფება: ესეც კლასიფიკაციის მსგავსია, მაგალითად, ეს ვფიქრობ ის დოკუმენტია, რომელსაც მომხმარებელი X ეძებს.

პროგნოზირება: წინასწარი ვარაუდი რამე თემაზე, მაგალითად, მათი ვებ აქტივობის გათვალისწინებით მომხმარებელი ‘ABC’ შეიძენს ამ პროდუქტს.

ზემოთ მოყვანილ დიაგრამაში ფენები კვანძებისგან არის გაკეთებული. აქ კვანძი ასრულებს ადგილსამყოფელის ფუნქციას, სადაც ხდება ყველა გამოთვლა და ინფორმაცია ინახება. კვანძი ამატებს შესაყვან ინფორმაციას კოეფიციენტების კომპლექტით ან წონის, რაც ან ზრდის ან ამცირებს შესაყვან ინფორმაციას. ასეთი გზით დავალებისთვის შესაყვან ინფორმაციაზე მნიშვნელობის მინიჭებითალგორითმი ცდილობს ისწავლოს. აქ ერთი რამე უნდა დაიმახსოვროთ:

რა ტიპის პრობლემებს აგვარებს საფუძვლიანი ცოდნა და გადაჭრის თუ არა ის პრობლემას, რომელსაც ჩვენ ვეძებთ?

რა შედეგების მიღწევა გვსურს? ამ შედეგებს იარლიყები ჰქვია, რომლებიც შეიძლება მონაცემებთან გამოვიყენოთ: მაგალითად, true ან false GATE აპლიკაციებში, Rose ან not_Rose ყვავილების გამოვლენის დროს, healthy_patient ან unhealthy_patient პაციენტის შემოწმების დროს.

გვაქვს თუ არა მონაცემები, რომლებიც ამ იარლიყებს თან ახლავს? შეიძლება მოვძებნო იარლიყიანი მონაცემები ან უიარლიყო მონაცემები ან შეიძლება შევქმნათ იარლიყიანი მონაცემების ჯგუფი, სადაც Rose-ს მიანიჭება Rose-ის იარლიყი, იმისთვის რომ ასწავლონ ალგორითმს კორელაცია იარლიყებს და შემავალ ინფორმაციას შორის?

Eclipse Deeplearning4 არის კომერციულად გამოყენებული ბიბლიოთეკა საფუძვლიან სწავლებაში, რომელიც გავრცელებულია ბუნებაში და დაწერილია Java-თვის და Scala-თვის.

DL4J-ს ხელოვნური ინტელექტი ბიზნესში შემოაქვს გავრცელებულ GPU და CPU-ზე გამოსაყენებლად. Eclipse Deeplearning4 თავდაპირველად დაიწერა Skymind-ის მიერ 2014 წელს და 2017 წელს ის შეუერთდა Eclipse foundation-ს ღია პროგრამული უზრუნველყოფისთვის.

მონაცემების გამოყენება საფუძვლიანი სწავლებისთვის

რადგან ყველაფერი სწორი ინფორმაციის ამორჩევაზეა დამოკიდებული, იმისთვის რომ მიმართოთ საფუძვლიან სწავლებას მანქანების შესწავლის სხვადასხვა მოდელებზე, ის უმეტეს შემთხვევაში დამოკიდებულია პრობლემაზე, რომლის გადაჭრაც გსურთ.

საფუძვლიანი სწავლება შეგიძლიათ მონაცემების ნებისმიერ ტიპთან გამოიყენოთ. მონაცემთა ტიპებთან, რომელთანაც მუშაობთ, მონაცემებთან, რომელსაც აგროვებთ ან ნებისმიერ მონაცემებებთან მანქანების შესწავლის მოდელისთვის. ზოგიერთი მონაცემი, რომლის გამოყენებაც შეგიძლიათ ქვემოთ არის მოცემული.

1 ხმა(ხმის ამოცნობა)

2 ტექსტი(მიმოხილვის კლასიფიკაცია)

3 გამოსახულებები(კომპიუტერული ხედვა)

4 დროის სერია(მონაცემების სენსორი, ვებ აქტიურობა)

5 ვიდეო(მოძრაობის დაფიქსირება)

საფუძვლიანი ცოდნის მნიშვნელოვანი თავისებურებები

საფუძვლიანი შესწავლა არის დიდი ნეირონული ქსელი

საფუძვლიანი სწავლება არის იერარქიული ფუნქციის სწავლა

ის სხვადასხვა დომენების მასშტაბით არის შესაძლებელი

საფუძვლიანი სწავლა ძირითადად ხელოვნური ნეირონული ქსელისთვის მუშაობს

დასკვნა

მსოფლიო გადადის ისეთ ეპოქაში, სადაც ხელოვნური ინტელექტი კაცობრიობისთვის გამორჩეული იქნება. საფუძველი ჩაყრილია იმისთვის, რომ მომავალში ეს რეალობა გახდეს. რადგან ჩვენ წინ წავალთ და უფრო მეტ ცოდნას დავაგროვებთ ტრენინგის სხვადასხვა ტექნიკის შესახებ მანქანების შესწავლის მოდელისთვის, მანქანების ინტელექტიც გაიზრდება და ყველა დავალებას თუ სამუშაოს, რაც ადამიანის მეთვალყურეობის ქვეშ არის ახლა, მომავალში კონტროლი აღარ დასჭირდება.

მიიღეთ საჭირო ცოდნა

შემოგვიერთდით მსოფლიო ბრენდ  IT აკადემია STEP-ში!

თბილისი,
ჯანო ბაგრატიონი #6
+995 (32) 215-55-51
+995 (32) 215-50-05

დარეკეთ ან დარეგისტრირდით ეხლავე, ჩვენი კვალიფიციური სპეციალისტები დაგიკავშირდებიან უმოკლეს დროში

რეგისტრაცია

სახელი, გვარი*
ტელეფონი*
E-mail*
სად გაეცანით ინფორმაციას ღია კარის დღის შესახებ?*


ახალი ამბები