Bilmeniz Gereken En İyi 10 Derin Öğrenme Tekniği

Tanıtım

Makine Öğrenimi ve AI, çığır açan inovasyonlarıyla son birkaç yıldır çevremizdeki dünyayı değiştirdi. Ayrıca, Makine Öğrenimini, insan beyninin sinir ağından esinlenerek, makinelerin görevleri ayırt etmeyi öğrenebileceği yepyeni bir düzeye taşıyan çeşitli derin öğrenme teknikleridir. Akıllı telefonlarımızda ve TV uzaktan kumandalarımızda ses kontrolüne sahip olmamızın nedeni budur.

İnsan beyni için çok karmaşık olan sorunları hem doğru hem de etkili bir şekilde çözen farklı türde derin öğrenme modelleri vardır. İşte nasıl:

En İyi 10 Derin Öğrenme Tekniği

1. Klasik Sinir Ağları

Tam Bağlantılı Sinir Ağları olarak da bilinir, genellikle nöronların sürekli katmana bağlı olduğu çok katmanlı algılayıcıları tarafından tanımlanır. 1958'de Amerikalı psikolog Fran Rosenblatt tarafından tasarlandı . Modelin temel ikili veri girişlerine uyarlanmasını içeriyor. Bu modelde yer alan üç işlev vardır: bunlar:

• Doğrusal fonksiyon: Doğru olarak adlandırılır, girdilerini sabit bir çarpanla çarpan tek bir satırı temsil eder.
• Doğrusal olmayan fonksiyon: Ayrıca üç alt gruba ayrılır:

1. Sigmoid Eğrisi: 0 ile 1 aralığında S şeklinde bir eğri olarak yorumlanan bir fonksiyondur.
2. Hiperbolik tanjant (tanh) , -1 ila 1 aralığına sahip S-şekilli eğriyi ifade eder.
3. Rektifiye Lineer Birim (ReLU): Giriş değeri set değerinden küçük olduğunda 0, girişin set değerinden büyük olması durumunda lineer kat veren tek noktalı bir fonksiyondur.

En İyi Çalışır:

1. CSV'de biçimlendirilmiş satırları ve sütunları olan herhangi bir tablo veri kümesi
2. Gerçek değerlerin girişi ile Sınıflandırma ve Regresyon sorunları
3. ANNS gibi en yüksek esnekliğe sahip herhangi bir model

2. Evrişimli Sinir Ağları

CNN, klasik yapay sinir ağı modelinin gelişmiş ve yüksek potansiyelli bir türüdür. Daha yüksek karmaşıklık, ön işleme ve veri derlemenin üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Bir hayvan beyninin görsel korteksinde bulunan nöronların düzenlenme sırasından referans alır.

CNN'ler, görüntü ve görüntü olmayan verilerde uzmanlaşmak için en verimli esnek modellerden biri olarak kabul edilebilir. Bunların dört farklı organizasyonu vardır:

• Fotoğraf piksellerine benzer şekilde birincil görüntü verilerini analiz etmek için genellikle iki boyutlu bir nöron düzenlemesi olan tek bir giriş katmanından oluşur.
• Bazı CNN'ler ayrıca, dağınık bağlı evrişim katmanları aracılığıyla girdileri üzerindeki görüntüleri işleyen tek boyutlu bir nöron çıktı katmanından oluşur.
• CNN'ler ayrıca, karşılık gelen ağ katmanlarında yer alan nöronların sayısını sınırlamak için örnekleme katmanı olarak bilinen üçüncü bir katmanın varlığına sahiptir.
• Genel olarak, CNN'ler, örneklemeyi çıktı katmanlarına bağlayan tek veya çoklu bağlı katmanlara sahiptir.

Bu ağ modeli, ilgili görüntü verilerinin daha küçük birimler veya parçalar biçiminde türetilmesine yardımcı olabilir. Evrişim katmanlarında bulunan nöronlar, önceki katmandaki nöronların kümesinden sorumludur.

Girdi verileri evrişimsel modele aktarıldığında, CNN'nin oluşturulmasında dört aşama vardır:

• Evrişim: İşlem, girdi verilerinden özellik haritaları türetir, ardından bu haritalara uygulanan bir işlev.
• Max-Pooling: CNN'nin verilen değişikliklere dayalı olarak bir görüntüyü algılamasına yardımcı olur.
• Düzleştirme: Bu aşamada, üretilen veriler daha sonra bir CNN'nin analiz etmesi için düzleştirilir.
• Tam Bağlantı: Genellikle bir model için kayıp fonksiyonunu derleyen gizli bir katman olarak tanımlanır.

CNN'ler, görüntü tanıma, görüntü analizi, görüntü bölütleme, video analizi ve doğal dil işleme gibi görevler için yeterlidir. Bununla birlikte, CNN ağlarının aşağıdaki gibi yararlı olabileceğini kanıtlayabileceği başka senaryolar da olabilir:

• OCR belge analizini içeren görüntü veri kümeleri
• Daha hızlı analiz için tek boyutluya dönüştürülebilen iki boyutlu girdi verileri
• Çıktı elde etmek için modelin mimarisine dahil edilmesi gerekir.

Devamını oku: Konvülasyonel sinir ağı

3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler)

RNN'ler ilk olarak dizileri tahmin etmeye yardımcı olmak için tasarlandı; örneğin, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) algoritması, çoklu işlevleriyle bilinir. Bu tür ağlar tamamen değişken giriş uzunluğundaki veri dizileri üzerinde çalışır.

RNN, önceki durumundan elde edilen bilgiyi mevcut tahmin için bir girdi değeri olarak koyar. Bu nedenle, bir ağda kısa süreli belleğe ulaşılmasına yardımcı olabilir, bu da hisse senedi fiyat değişikliklerinin veya diğer zamana dayalı veri sistemlerinin etkin yönetimine yol açar.

Daha önce de belirtildiği gibi, sorunları analiz etmeye yardımcı olan iki genel RNN tasarımı türü vardır. Onlar:

• LSTM'ler: Hafızayı kullanarak zaman dizilerindeki verilerin tahmininde faydalıdır. Üç kapısı vardır: Girdi, Çıktı ve Unut.
• Kapılı RNN'ler: Bellek yoluyla zaman dizilerinin veri tahmininde de faydalıdır. İki kapısı vardır - Güncelle ve Sıfırla.

En İyi Çalışır:

• Bire Bir: Görüntü sınıflandırması gibi tek bir çıkışa bağlı tek bir giriş.
• Birden çoğa: Tek bir görüntüden birkaç kelime içeren Resim yazısı gibi, çıktı dizilerine bağlı tek bir giriş.
• Çoktan Bire: Duyarlılık Analizi gibi tek bir çıktı üreten girdiler dizisi.
• Çoktan çoğa : Video sınıflandırması gibi bir dizi çıktı veren girdi dizisi.

Ayrıca dil çevirisi, konuşma modelleme ve daha pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarak en iyi makine öğrenimi kursunu alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

4. Üretken Düşman Ağları

Sinir ağlarının iki derin öğrenme tekniğinin bir birleşimidir - bir Üretici ve bir Ayırıcı. Jeneratör Ağı yapay veriler üretirken, Ayırt Edici gerçek ve yanlış veriler arasında ayrım yapılmasına yardımcı olur.

Jeneratör gerçek verilerle aynı yapay verileri üretmeye devam ettiğinden ve Discriminator sürekli olarak gerçek ve gerçek olmayan verileri tespit ettiğinden, her iki ağ da rekabetçidir. Bir görüntü kitaplığı oluşturma gereksiniminin olduğu bir senaryoda, Jeneratör ağı, gerçek görüntülere benzetilmiş veriler üretecektir. Daha sonra bir dekonvolüsyon sinir ağı oluşturur.

Daha sonra, gerçek ve sahte görüntüler arasında ayrım yapmak için bir Görüntü Dedektör ağı tarafından takip edilecektir. %50 doğruluk şansı ile başlayarak, üreteç yapay görüntü üretiminde daha iyi büyüyeceğinden dedektörün sınıflandırma kalitesini geliştirmesi gerekir. Bu tür bir rekabet, ağa etkinliği ve hızı açısından genel olarak katkıda bulunacaktır.

En İyi Çalışır:

• Görüntü ve Metin Oluşturma
• Görüntü Geliştirme
• Yeni İlaç Keşfi süreçleri

5. Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar

SOM'lar veya Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar , bir modeldeki rastgele değişkenlerin sayısını azaltan denetimsiz verilerin yardımıyla çalışır. Bu tür derin öğrenme tekniğinde , her sinaps kendi girdi ve çıktı düğümlerine bağlandığından çıktı boyutu iki boyutlu bir model olarak sabitlenir.

Her veri noktası kendi model temsili için rekabet ederken, SOM en yakın düğümlerin veya En İyi Eşleşen Birimlerin (BMU'lar) ağırlığını günceller. Bir BMU'nun yakınlığına bağlı olarak, ağırlıkların değeri değişir. Ağırlıklar kendi içinde bir düğüm özelliği olarak kabul edildiğinden değer, düğümün ağdaki konumunu temsil eder.

En iyi şekilde çalışır:

• Veri kümeleri Y ekseni değerleriyle gelmediğinde
• Veri kümesi çerçevesini analiz etmek için proje keşifleri
• AI yardımıyla Müzik, Videolar ve Metinde yaratıcı projeler

6. Boltzmann Makineleri

Bu ağ modeli önceden tanımlanmış herhangi bir yöne sahip değildir ve bu nedenle düğümlerini dairesel bir düzende birbirine bağlamıştır. Bu benzersizlik nedeniyle, bu derin öğrenme tekniği , model parametreleri üretmek için kullanılır.

Önceki tüm deterministik ağ modellerinden farklı olarak, Boltzmann Machines modeline stokastik denir.

En İyi Çalışır:

• Sistem izleme
• İkili bir öneri platformunun kurulması
• Belirli veri kümelerini analiz etme

Okuyun: Kendi Yapay Zeka Sisteminizi Bugün Oluşturmak İçin Adım Adım Yöntemler

7. Derin Takviyeli Öğrenme

Derin Güçlendirmeli Öğrenme tekniğini anlamadan önce, pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın durumunu değiştirmek için bir ortamla etkileşime girdiği süreci ifade eder. Ajan gözlemleyebilir ve buna göre harekete geçebilir, ajan durumla etkileşime girerek bir ağın amacına ulaşmasına yardımcı olur.

Burada, bu ağ modelinde bir girdi katmanı, çıktı katmanı ve birkaç gizli çoklu katman vardır – burada ortamın durumu girdi katmanının kendisidir. Model, durumun verilen durumunda yapılan her eylemin gelecekteki ödülünü tahmin etmeye yönelik sürekli girişimler üzerinde çalışır.

En İyi Çalışır:

• Satranç, Poker gibi Masa Oyunları
• Sürücüsüz Arabalar
• robotik
• Envanter yönetimi
• Varlık fiyatlandırması gibi finansal görevler

8. Otomatik kodlayıcılar

Derin öğrenme tekniklerinin en yaygın kullanılan türlerinden biri olan bu model, bir etkinleştirme işlevi ve nihai çıktı kodunu çözmeden önce girdilerine göre otomatik olarak çalışır. Böyle bir darboğaz oluşumu, daha az veri kategorisinin elde edilmesine ve doğal veri yapılarının çoğundan yararlanılmasına yol açar.

Otomatik Kodlayıcı Türleri şunlardır:

• Seyrek – Gizli katmanların, fazla uydurmayı azaltmak için gerçekleşecek genelleme yaklaşımı için giriş katmanından sayıca fazla olduğu durumlarda. Kayıp işlevini sınırlar ve otomatik kodlayıcının tüm düğümlerini aşırı kullanmasını önler.
• Gürültü Giderme – Burada, girdilerin değiştirilmiş bir versiyonu rastgele 0'a dönüştürülür.
• Büzülme - Gizli katmanın giriş katmanından fazla olması durumunda, fazla takmayı ve veri kopyalamayı sınırlamak için kayıp işlevine bir ceza faktörü eklenmesi.
• Yığılmış - Bir otomatik kodlayıcıya, başka bir gizli katman eklendiğinde, bir kod çözme aşamasına iki kodlama aşamasına yol açar.

En İyi Çalışır:

• Özellik algılama
• Zorlayıcı bir öneri modeli oluşturma
• Büyük veri kümelerine özellikler ekleyin

Okuyun: Derin Öğrenmede Düzenleme

9. Geri yayılım

Derin öğrenmede , geri yayılım veya geri-prop tekniği, sinir ağlarının veri tahminindeki herhangi bir hatayı öğrenmesi için merkezi mekanizma olarak adlandırılır. Yayılma ise, verilerin belirli bir yönde özel bir kanal aracılığıyla iletilmesini ifade eder. Tüm sistem, karar anında ileri yönde sinyal yayılımına göre çalışabilir ve ağdaki eksikliklerle ilgili herhangi bir veriyi ters olarak geri gönderir.

• İlk olarak, ağ parametreleri analiz eder ve verilere karar verir.
• İkincisi, bir kayıp fonksiyonu ile ağırlıklandırılır.
• Üçüncüsü, tanımlanan hata, herhangi bir yanlış parametreyi kendi kendine ayarlamak için geri yayılır.

En İyi Çalışır:

• Veri Hata Ayıklama

10. Gradyan İniş

Matematiksel bağlamda gradyan, ölçülebilir bir açıya sahip olan ve değişkenler arasında bir ilişki olarak temsil edilebilen bir eğimi ifade eder. Bu derin öğrenme tekniğinde , sinir ağında üretilen hata ile veri parametreleri arasındaki ilişki “x” ve “y” olarak gösterilebilir. Bir sinir ağında değişkenler dinamik olduğundan, küçük değişikliklerle hata artırılabilir veya azaltılabilir.

Birçok profesyonel, tekniği dağ yamaçlarından inen bir nehir yolu olarak görselleştirir. Böyle bir yöntemin amacı - optimum çözümü bulmaktır. Bir sinir ağında, verilerin sıkışıp kalabileceği ve daha yavaş, yanlış derlemelere yol açabileceği birkaç yerel minimum çözüm bulunduğundan, bu tür olaylardan kaçınmanın yolları vardır.

Dağın arazisi olarak, sinir ağında , verilerin beklenen hızlarda akmasını ve en düşük seviyeye ulaşmasını sağlayan Dışbükey İşlevler adı verilen belirli işlevler vardır . Fonksiyonun başlangıç ​​değerlerindeki değişkenlik nedeniyle son varış noktasına giren verilerin aldığı yöntemlerde farklılıklar olabilir.

En İyi Çalışır:

• Belirli bir modeldeki parametreleri güncelleme

Ayrıca okuyun: Yeni Başlayanlar İçin 15 İlginç Makine Öğrenimi Projesi Fikri

toparlamak

İşlevleri ve pratik yaklaşımıyla birlikte gelen birden fazla derin öğrenme tekniği vardır. Bu modeller belirlendikten ve doğru senaryolara yerleştirildikten sonra, geliştiriciler tarafından kullanılan çerçeveye dayalı üst düzey çözümlere ulaşılmasına yol açabilir. İyi şanlar!

Size yalnızca makine öğrenimini değil, aynı zamanda bulut altyapısını kullanarak bunun etkin dağıtımını da öğreten bir program oluşturmak için ülkedeki en iyi mühendislik okulu olan IIT Madras ile Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon Programına göz atın. Bu programla amacımız, ülkedeki en seçici enstitünün kapılarını açmak ve yüksek ve gelişen bir beceride ustalaşmak için öğrencilere muhteşem fakülte ve kaynaklara erişim sağlamaktır.