Perceptron Öğrenme Algoritması: Nasıl çalışır?

İnsan beyni karmaşık ve ilgi çekici bir organdır. Yetenekleri görünenin çok ötesine geçiyor. Konu insan beyninin yapabilecekleri olduğunda, karmaşık fizyolojik, psikolojik ve duygusal işlevler buzdağının sadece görünen kısmını oluşturur. Bilime ilham veren de bu çok büyüleyici doğasıdır.

İnsanlar doğayı kopyalamak için olağanüstü bir eğilime sahiptir. Uçan kuşları gördük ve kendi uçan cisimlerimiz olsun istedik. İlk önce uçabilen nesneler olan uçaklar, bu gözlemin ve gördüklerimizi ve değerli bulduklarımızı çoğaltma isteğinin doğrudan bir sonucuydu. Doğa, bu tür her yeniliğin merkezindedir.

Bilim, tüm sınırlamaları aştı ve insan beynini kopyalamaya çalıştı. İnsan beyninin nasıl çalıştığını ve bu kadar çok bilgiyi ne kadar kolay tuttuğunu, yorumladığını ve yönettiğini anlamak için birçok araştırma yapıldı. Yapay sinir ağları kavramı ilham alır ve beynimizin biyolojik sinir ağlarının küçük ama doğru bir temsili olduğu bulunmuştur.

Artık bir beynin çalışmasını, en azından birkaç işlevi yerine getiren makinelerimiz var. Yapay zeka bize nesneleri sınıflandırabilecek, bizimle iletişim kurabilecek, geleceği öngörebilecek ve bizden daha iyi oyun oynayabilecek makineler verdi.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Çevrimiçi Kursu Alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

• İçindekiler

  Sinir ağı nedir?

Bir sinir ağı, bir düğüm veya nöron topluluğu sinaptik bağlantılar yoluyla birbirine bağlandığında oluşur. Her yapay sinir ağında giriş katmanı, gizli katman ve çıkış katmanı olmak üzere üç katman vardır. Birkaç düğüm veya nöron koleksiyonundan oluşan girdi katmanı girdileri alır. Ağdaki her nöronun bir işlevi vardır ve her bağlantının onunla ilişkili bir ağırlık değeri vardır. Girdiler daha sonra girdi katmanından ayrı bir nöron kümesinden (gizli katman) oluşan katmana geçer. Çıktı katmanı nihai çıktıları verir.

• Öğrenme algoritması nedir?

Gerekli davranışı uygulamak için bir bilgi işlem birimleri ağını kendi kendine düzenleyen uyarlanabilir bir yöntemdir. Bu algoritmalardan bazıları bunu, gerekli girdi-çıktı eşlemesinin birkaç örneğini ağın önüne getirerek yapar. Ağ gerekli yanıtı üretene kadar düzeltme adımının bir yinelemesi sürekli olarak yürütülür. Bir öğrenme algoritması, ağa getirilen düzeltmeleri ve örnekleri içeren bir kapalı döngü olarak da adlandırılabilir.

• Algılayıcı öğrenme algoritması nedir?

Bir nöronun hesaplama prototipi olan bir algılayıcı, bir sinir ağının en basit biçimi olarak kategorize edilir. Frank Rosenblatt algılayıcıyı 1957'de Cornell Havacılık Laboratuvarı'nda icat etti. Bir algılayıcının bir veya birden fazla girdisi, bir süreci ve yalnızca bir çıktısı vardır.

Perceptron kavramı, makine öğrenmesinde kritik bir role sahiptir. İkili sınıflandırıcıların denetimli öğrenmesini kolaylaştırmak için bir algoritma veya doğrusal sınıflandırıcı olarak kullanılır. Denetimli öğrenme, en çok araştırılan öğrenme problemlerinden biridir. Denetimli öğrenme örneği her zaman bir girdi ve bir doğru/açık çıktıdan oluşur. Bu öğrenme probleminin amacı, bir modeli eğitmek için gelecekteki veriler üzerinde tahminler yapmak için doğru etiketli verileri kullanmaktır. Denetimli öğrenmenin yaygın sorunlarından bazıları, sınıf etiketlerini tahmin etmek için sınıflandırmayı içerir.

Algılayıcının kategorize edildiği doğrusal bir sınıflandırıcı, tahmin yapmak için doğrusal bir tahmin işlevine dayanan bir sınıflandırma algoritmasıdır. Tahminleri, ağırlıkları ve özellik vektörünü içeren bir kombinasyona dayanmaktadır. Doğrusal sınıflandırıcı, eğitim verilerinin sınıflandırılması için iki kategori önerir. Bu, iki kategori için sınıflandırma yapılırsa, tüm eğitim verilerinin bu iki kategorinin altına düşeceği anlamına gelir.

Algılayıcı algoritması, en temel biçiminde, kullanımını verilerin ikili sınıflandırmasında bulur. Perceptron, adını aynı adı taşıyan bir nöronun temel biriminden alır.

Bazı senaryolarda ve makine öğrenmesi problemlerinde dilerseniz algılayıcı öğrenme algoritmasını da öğrenebilirsiniz. Var olduğunu asla bilmediğiniz sınırlamaları gösterebilir. Ancak hepsinde olmasa da öğrenme algoritmalarının çoğunda sorun budur. Bazı problemler için idealdirler, diğerleri için öyle değildir. Bir noktada, algılayıcı ağlarının da bazı temel işlevleri yerine getirme konusunda yeterince yetenekli olmadığı bulundu. Ancak, çok katmanlı algılayıcı ağları ve gelişmiş öğrenme kuralları devreye girer girmez bu sorun ele alındı.

Perceptron, günümüzde yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında önemli bir öğrenme algoritması haline geldi. Çözme kabiliyetine sahip olduğu problemler kategorisi için güvenilir ve hızlı bir çözüm olarak kabul edilir. Ayrıca, algılayıcının nasıl çalıştığına dair bir anlayış geliştirirseniz, daha karmaşık ağları anlama işini çok daha kolay bulacaksınız.

• Bir algılayıcının temel bileşenleri nelerdir?

1. Girdi: Algılayıcı algoritmasında özellikler girdi olarak alınır. Girişler x1, x2, x3, x4, .xn olarak gösterilir – bu girişlerdeki 'x', özellik değerini ve 'n' bu özelliklerin toplam oluşumlarını gösterir. Bias olarak adlandırılan özel bir girdi türü de vardır. Önyargıyı biraz sonra tanımlayacağız.
2. Ağırlıklar: Modelin eğitimi sırasında hesaplanan değerlerdir. Ağırlıklara başlangıçta bir başlangıç ​​değeri verilir. Her eğitim hatası oluşumunda ağırlık değerleri güncellenir. Ağırlıklar w1, w2, w3, w4, ..wn olarak gösterilir.
3. Önyargı: Daha önce bahsettiğimiz gibi, önyargı özel bir girdi türüdür. Sınıflandırıcının karar sınırını orijinal konumundan sağa, sola, yukarı veya aşağı hareket ettirmesine izin verir. Cebir açısından, önyargı, sınıflandırıcının karar sınırını tersine çevirmesine izin verir. Önyargının amacı, belirli bir mesafe için her noktayı belirli bir yöne kaydırmaktır. Bias, daha kaliteli ve daha hızlı model eğitimi sağlar. Algılayıcı algoritmaları, tek katmanlı ve çok katmanlı algılayıcılar olarak kategorize edilebilir. Tek katmanlı tür, nöronları tek bir katmanda düzenlerken, çok katmanlı tür, nöronları birden çok katmanda düzenler. Çok katmanlı senaryoda, ilk katmanın her bir nöronu girdi alır ve ikinci katmanda bulunan nöron grubuna bir yanıt verir. Bu işlem son katmana ulaşılana kadar devam eder.
4. Etkinleştirme/adım işlevi: Doğrusal olmayan sinir ağları oluşturmak için etkinleştirme veya adım işlevleri kullanılır. Bu işlevler, sinir ağlarının değerini 0 veya 1 olarak değiştirebilir. Değerin dönüştürülmesi, bir veri kümesinin sınıflandırılmasını kolaylaştırmak için yapılır. Gerekli değere bağlı olarak step fonksiyonunu kullanabiliriz. Sigmoid işlevi ve işaret işlevleri, sırasıyla 0 ile 1 ve 1 ile -1 arasındaki değerler için kullanılabilir. İşaret işlevi, çok katmanlı sinir ağları için ideal olan hiperbolik bir tanjant işlevidir. Doğrultulmuş doğrusal birim (ReLu), sıfıra yaklaşan değerler için kullanılabilen başka bir adım işlevidir - sıfırdan büyük veya küçük bir değer. Bununla birlikte, doğrusal sınıflandırma, algılayıcının doğrusal olmasını gerektirir.
5. Ağırlıklı toplama: Karşılık gelen ağırlık değerleriyle (w) ilişkili her özelliğin veya girdi değerinin (xn) çarpımı bize ağırlıklı toplama adı verilen değerlerin bir toplamını verir. Ağırlıklı toplam, tüm i -> [1 ila n] için ∑wixi olarak temsil edilir.

• Bir algılayıcı öğrenme algoritması gerçekleştirme adımları

1. Modelin eğitim alması gereken özelliklerini ilk katmanda girdi olarak besleyin.
2. Tüm ağırlıklar ve girdiler çarpılacak - her ağırlık ve girdinin çarpımı sonucu toplanacak
3. Çıkış fonksiyonunu kaydırmak için Bias değeri eklenecektir.
4. Bu değer aktivasyon fonksiyonuna sunulacaktır (aktivasyon fonksiyonunun türü ihtiyaca göre değişecektir)
5. Son adımdan sonra alınan değer çıkış değeridir.

Bu öğrenme problemlerinde kullanabileceğimiz KNN gibi başka sınıflandırma algoritmaları varsa neden algılayıcı öğrenme algoritması?

Perceptron algoritması, görüntü tanıma gibi karmaşık veri kümeleriyle uğraşan problemler için en uygunudur. Bu durumlarda algoritmayı KNN ve diğer genel sınıflandırma yöntemleri ile eğitmek zor bir iştir. Çok katmanlı algılayıcılar, karmaşık veri kümeleriyle ilgili sorunlar için idealdir. Aktivasyon işlevi, algılayıcı öğrenme algoritmasında kritik bir bileşendir. Öğrenme hızı yavaşsa farklı aktivasyon fonksiyonları kullanabiliriz.

Makine Öğreniminde mükemmel olmak istiyorsanız, bu tür makine öğrenimi projeleriyle uygulamalı deneyim edinmelisiniz. Makine öğrenimi altyapılarının gerçekte nasıl çalıştığını yalnızca makine öğrenimi araçları ve makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışarak anlayabilirsiniz. Şimdi devam edin ve kendi makine öğrenimi projelerinizi oluşturmak için ders kitapları ve öğreticiler aracılığıyla topladığınız tüm bilgileri test edin!

Tutkunuz varsa ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın 400+ saatlik öğrenme, pratik oturumlar, iş yardımı ve çok daha fazlasını sunan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Diplomasını alabilirsiniz.