Нейрондық желілер: күрделі технология туралы қарапайым сөзбен

Бұл мақаланы тыңдаңыз

Нейрондық желілер біздің заманымыздың қызықты технологиялары болып табылады. Деректердің керемет көлеміне үйретілген және бұл білімді қажет салалардағы күрделі мәселелерді шешу үшін пайдаланатындар. Жыл сайын нейрондық желілерге қызығушылық артып келеді және олар ұсынатын мүмкіндіктер әсерлі болып келеді.

Бұл мақалада біз нейрондық желілер дегеніміз не, олар қалай жұмыс істейді және қандай тапсырмаларды шешеді. Біз сондай-ақ үлгіні танудан бастап табиғи тілді өңдеуге дейінгі салаларда нейрондық желілерді пайдалануды талқылаймыз және AWS нейрондық желілерді пайдалануда қалай көмектесетінін қарастырамыз. Егер сіз нейрондық желілер біздің әлемді қалай өзгертетіні туралы көбірек білгіңіз келсе, мақаланы соңына дейін оқыңыз.

Мақаланың мазмұны:

• Нейрондық желі дегеніміз не?
• Нейрондық желілер не үшін қажет?
• Нейрондық желінің архитектурасы
• Нейрондық желінің жұмысы
• Нейрондық желілердің түрлері
• Нейрондық желілерді оқыту
• Терең оқыту және нейрондық желілер
• Нейрондық желілерді қолдану
• AWS және нейрондық желілер
• Қорытынды
• Жиі қойылатын сұрақтар

Нейрондық желі дегеніміз не?

Нейрондық желі адам миындағы нейрондардың жұмысын эмуляциялайтын және бұрын компьютерлер қол жеткізе алмайтын деректерді өңдеуге қабілетті күрделі математикалық модель болып табылады. Желіге қосылған әрбір нейрон кіріс сигналдарын өңдейді және оларды жібереді. Әдетте нейрондық желі үш қабаттан тұрады: кіріс, жасырын және шығыс. Кіріс деңгейі нейрондық желінің кірісіне берілетін деректерді қабылдайды. Жасырын қабаттар бұл деректерді өңдейді және оны желінің нәтижесін беретін шығыс деңгейіне береді.

Деректерді өңдеу үшін нейрондық желі математикалық операциялар мен оқыту әдістерін пайдаланады. Әрбір нейронның оқу процесі кезінде реттелетін өз салмағы бар. Деректер желінің кірісіне беріледі, содан кейін ол қабаттар арқылы өтеді және нейрондар арқылы өңделеді. Өңдеу кезінде деректер математикалық операциялардан өтеді, мұнда әрбір нейронның салмақтары оқыту әдістерін қолдану арқылы анықталады және реттеледі. Мәліметтер қабаттар арқылы өткеннен кейін нейрондық желінің нәтижесі алынады.

Нейрондық желілер машиналық көру, сөйлеуді тану және табиғи тілді өңдеуде қолданбаларды табады. Үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеу мүмкіндігінің арқасында нейрондық желілер жасырын үлгілерді тауып, компьютерлер қол жеткізе алмайтын күрделі мәселелерді шешеді.

Нейрондық желілер не үшін қажет?

Нейрондық желілерді қолдану танымал бола бастады. Олар медицина, қаржы, өндіріс және технология сияқты салаларда қолданылады. Мысалы, нейрондық желілер медициналық деректерді талдау, нарықтық тенденцияларды болжау, өндірістік процестерді басқару, сөйлеу мен кескінді тану және басқа да тапсырмалар үшін қолданылады.

Машиналық оқытуда және жасанды интеллектте нейрондық желілерге сұраныс олар компьютерге деректерден үйренуге және адамнан алынған нәтижелерден де жақсырақ нәтижелер шығаруға мүмкіндік береді. Мысалы, нейрондық желілер деректердің әсерлі көлемінен үйренеді, бұл оларға үлгілерді табуға және сол ақпарат негізінде болжам жасауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, олар өзгеретін жағдайларға бейімделеді және уақыт өте келе өнімділікті жақсартады.

Нейрондық желілер дәстүрлі түрде тек адам интеллектінің көмегімен шешілген, бірақ қазір автоматты түрде шешілетін мәселелерді шешеді. Өнеркәсіп салаларындағы еңбек өнімділігі мен дәлдігін арттыру және адамдардың өмір сүру сапасын жақсарту.

Нейрондық желінің архитектурасы

Нейрондық желінің архитектурасы өзара байланысқан нейрондардан тұратын элементтердің құрылымы мен ұйымы болып табылады. Нейрондар кіріс деректерді дәйекті түрде өңдейтін және шығыс нәтижелерін жасайтын қабаттарға топтастырылған. Қабаттарды ұйымдастыру нақты тапсырмаға байланысты өзгереді, олардың саны мен белсендіру функцияларының түрі де әртүрлі болуы мүмкін.

Белсендіру функциясы әрбір нейронның салмақты кірістерінің қосындысына қолданылатын сызықты емес түрлендіру болып табылады. Белсендіру функциялары сигмоидальды, гиперболалық тангенс немесе ReLU сияқты келесі түрлерде болуы мүмкін. Белсендіру функциясын таңдау кіріс деректерінің тапсырмасы мен қасиеттеріне байланысты.

Салмақталған қосынды және қиғаштық (бағалау) кіріс сигналдарын өңдеу және шығыс нәтижесін жасау үшін әрбір нейронда қолданылатын элементтер болып табылады. Кіріс сигналдары тиісті салмақтарға көбейтіледі, содан кейін жинақтау орын алады. Содан кейін қосындыға ығысу (биас) қосылады және нәтиже активтендіру функциясына беріледі. Салмақталған қосынды және қиғаштық (биас) әрбір нейронның шығыс нәтижелерін қалыптастыруға қосқан үлесін реттейді және нейрондық желіні оқыту үшін негіз болып табылады.

Нейрондық желінің жұмысы

Нейрондық желінің жұмысы екі процеске негізделген - қатенің алға таралуы және кері таралуы (backpropagation). Алға тарату процесі желінің кіріс деңгейіне берілетін кіріс деректерінен басталады. Содан кейін деректер жасырын қабаттар арқылы өтеді, онда олардың мәндері белсендіру функциялары арқылы өңделеді және соңында деректер жауап алынатын шығыс қабатына түседі.

Кері таралу – қатені азайту үшін желіге салмақтарды реттеуге мүмкіндік беретін процесс. Бұл жағдайда шығыс қабаттағы қателер жасырын қабаттар арқылы кері таралады және әрбір нейрон жалпы қателік үлесіне сәйкес салмақты реттейді.

Нейрондық желінің жұмысын жақсарту үшін оңтайландыру әдістері қолданылады. Бұл әдістердің біріншісі жоғалту функциясын барынша азайтатын градиентті түсіру болып табылады. Сондай-ақ желіні шамадан тыс орнатуды болдырмауға көмектесетін реттеу әдістері және желіні қажетті салмақ мәндерімен жаттықтыруды бастайтын салмақты инициализациялау әдістері де қолданылады.

Нейрондық желілердің түрлері

Нейрондық желілердің түрлері бар, олардың әрқайсысы берілген мәселені шешуге бағытталған.

• Бірінші кең таралған түрі - толық қосылған нейрондық желілер (FFN). Мұнда бір қабаттағы әрбір нейрон келесі қабаттағы нейрондарға қосылады.
• Басқа түрі - конволюционды нейрондық желілер (CNN), ол мүмкіндіктерді шығару үшін сүзгілерді пайдаланып кескіндерді өңдейді.
• Қайталанатын нейрондық желілер (RNN) дыбыстық сигналдар немесе мәтіндер сияқты дәйекті деректерде жұмыс істейді.
• Генеративті қарсыластық желілер (GANs) шынайы түрде шығарылатын жаңа деректерді жасау үшін қолданылады.
• Автокодерлер деректер өлшемін азайту және ақпаратты қысу үшін қолданылады.
• Дыбыс пен мәтінді өңдеуге арналған арнайы желілер де бар. Мысалы, ұзақ қысқа мерзімді жады бар қайталанатын нейрондық желілер (LSTM) сөйлеу деректерімен және мәтінді өңдеуге арналған GRU ұяшықтары бар қайталанатын желілермен жұмыс істеу үшін.

Нейрондық желінің әрбір түрінің артықшылықтары мен кемшіліктері бар және белгілі бір типті таңдау тапсырмаға байланысты. Сондықтан нәтижеге жету үшін әр түрдің ерекшеліктерін мұқият зерттеп, белгілі бір тапсырма үшін дұрыс таңдау керек.

Нейрондық желілерді оқыту

Нейрондық желілерді оқыту мәліметтер жиынтығы негізінде компьютерді оқыту процесі болып табылады. Бұл оған ақпаратты тануға және жіктеуге мүмкіндік береді. Нейрондық желіні оқытудың үш түрі бар: бақыланатын, бақыланбайтын және күшейтілген.

• Бақыланатын оқыту – нейрондық желілерге арналған оқытудың кең таралған түрі. Бұл жағдайда әрбір кіріс мәні үшін сәйкес шығыс мәні болады. Модель жаңа деректерді дұрыс жіктей алмағанша енгізу-шығару жұптары бойынша оқытылады.
• Бақыланатын оқытудан айырмашылығы, бақылаусыз оқытудың нақты нәтижесі болмайды. Оның орнына нейрондық желі деректерді жіктеу үшін жалпы үлгілерді іздейді. Бұл түрі кластерлеуде, ассоциативті талдауда және өлшемді азайту мәселелерінде қолданылады.
• Оқытуды күшейту - бұл марапатқа немесе айыппұлға негізделген нейрондық желіні оқыту. Бұл типте нейрондық желі ағымдағы жағдайға негізделген шешімдер қабылдайды. Содан кейін ол тапсырманы қаншалықты жақсы орындағанына байланысты сыйақы немесе айыппұл алады. Мұндай оқытудың мысалы роботты басқару болады.

Нейрондық желілерді жаттықтырудағы негізгі мәселелер - артық және жеткіліксіз орнату мәселелері. Нейрондық желі жаттығу деректерін реттеп, жаңа деректерге жалпыламаған кезде шамадан тыс фитинг пайда болады. Нейрондық желі жаттығу деректеріне дұрыс бапталмаған және жаңа деректерге жалпыламаған кезде жеткіліксіз сәйкестік орын алады. Бұл мәселелер реттеу әдістерін қолдану арқылы шешіледі. Мысалы, деректерге кездейсоқ шуды қосу немесе үлгідегі бос параметрлердің санын азайту.

Терең оқыту және нейрондық желілер

Терең оқу үлгіні тану, табиғи тілді өңдеу, компьютерлік көру және дауысты басқару саласындағы күрделі мәселелерді шеше алатын модельдерді жасауға арналған машиналық оқыту бөлімі. Мұндай оқыту деректерден мүмкіндіктерді автоматты түрде шығару үшін жасырын қабаттардың үлкен саны бар жасанды нейрондық желілерді пайдаланады. Бұл модельдерге тапсырмаларда толық дәлдікке қол жеткізуге мүмкіндік береді. Мысалы, машиналық оқытудың дәстүрлі әдістері төмендетілген дәлдікті көрсетеді.

Терең оқыту медицина, қаржы, жарнама, өнер сияқты салаларда қолданылады.

• Медицинада оқыту ауруларды диагностикалау, медициналық бейнелерді талдау үшін қолданылады. Сондай-ақ медициналық деректердің үлкен көлемін өңдеу үшін.
• Қаржыда ол нарықты талдау, акциялар бағасын болжау және несиелік өтінімдерді өңдеу үшін қолданылады.
• Жарнамада ол жарнамалық науқандарды жекелендіру және стратегияларды анықтау үшін қолданылады.

Мұндай оқытуды жүзеге асыру үшін TensorFlow және PyTorch сияқты кітапханалар пайдаланылады.

• TensorFlow – жасанды нейрондық желілерді құруға және үйретуге арналған Google кітапханасы.
• PyTorch - бұл Facebook-тің ашық бастапқы кітапханасы. Бұл нейрондық желілерді құруға және оқытуға мүмкіндік береді.

Екі кітапхана да үлгі құруға, оқуды басқаруға және нәтижелерді талдауға арналған құралдарды ұсынады. Оларда пайдаланушылар қауымдастығы мен оқу ресурстары бар.

Нейрондық желілерді қолдану

Нейрондық желілер деректерді тану және өңдеу мүмкіндігінің арқасында кең аумақтарда қолдануды табады. Жалпы мысал үлгіні тану және жіктеу болады. Ол медицинада ауруларды диагностикалау үшін, автомобиль өнеркәсібінде жолдағы заттарды тану үшін және басқа салаларда қолданылады.

Нейрондық желілер әсерлі өнімділікті көрсететін тағы бір сала - дыбыс пен сөйлеуді өңдеу. Нейрондық желілер сөйлеуді тану және дыбысты мәтінге түрлендіру үшін қолданылады. Мұның бәрі оларды сөйлеуді транскрипциялаудан бастап есту қабілеті бұзылған адамдарға арналған дауыстық көмекшілер мен құрылғыларды жасауға дейін күрделі тапсырмаларды орындауда пайдалы етеді.

Нейрондық желілерді қолданудың тағы бір мысалы - мәтінді өңдеу және табиғи тіл. Нейрондық желілер мәтіндерді автоматты түрде аудару, жіктеу және жинақтау үшін қолданылады. Сондай-ақ әлеуметтік желілерде және басқа платформаларда бренд беделін қадағалау үшін пайдалы мәтіндердің үнін талдау үшін.

Бейне және бейнені өңдеу нейрондық желілер кеңінен қолданылатын тағы бір сала. Нейрондық желілер кескіндердегі объектілерді тану, шекаралар мен текстураларды анықтау үшін қолданылады. Сондай-ақ нақты уақытта сүзгілер мен эффектілерді жасау. Бейне өндірісінде нейрондық желілер арнайы эффектілер мен анимацияларды жасау үшін қолданылады.

Ақырында, робототехника және зауыттық автоматтандыру нейрондық желілер көбірек қолданатын сала болып табылады. Нейрондық желілер роботтарды оқыту және автономды жүйелерді құру үшін қолданылады. Мұның бәрі оларға объектіні тану, навигация және манипуляторды басқару сияқты күрделі тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, нейрондық желілер өндірісті оңтайландыру және өндірістік процестерді басқару үшін қолданылады, бұл уақыт пен шығындарды азайтады.

AWS және нейрондық желілер

Amazon Web Services (AWS) терең оқыту қызметтерін қоса алғанда, деректерді сақтау, өңдеу және талдау қызметтерін ұсынатын бұлттық платформа болып табылады. AWS бұлттық архитектурасы әзірлеушілер мен зерттеушілерге нейрондық желіні оқыту ресурстарын жылдам құруға, орналастыруға және масштабтауға мүмкіндік береді.

AWS терең оқыту қызметтерін ұсынады, соның ішінде Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference және Amazon EC2.

• Amazon SageMaker – нейрондық желілерді оқыту, баптау, жөндеу және орналастыру құралдарын ұсынатын басқарылатын машиналық оқыту қызметі.
• Amazon Elastic Inference – жеке GPU-ларды сатып алмай-ақ, GPU қорытындысын пайдаланып нейрондық желіні оқытуды жеделдететін қызмет.
• Amazon EC2 – нейрондық желілерді үйрету үшін пайдаланылатын бұлттағы есептеу ресурстары.

AWS жүйесінде нейрондық желіні оқыту даналарын іске қосу және конфигурациялау үшін дана түрін, операциялық жүйені және бағдарламалық құралды таңдайсыз. Дана түрін таңдау қажетті өнімділікке және ресурстардың қолжетімділігіне байланысты. Операциялық жүйе мен бағдарламалық қамтамасыз ету нейрондық желілерді қолдану мен оқыту талаптарына байланысты таңдалады.

AWS жүйесінде оқыту қызметтерін практикалық пайдалану жағдайлары сөйлеуді тану, кескінді жіктеу және мәтінді талдауды қамтиды. Мысалы:

• Amazon Rekognition — кескіндер мен бейнелердегі нысандарды, беттерді және мәтінді танитын қызмет.
• Amazon Comprehend — мәтіндерден негізгі сөз тіркестерін, тақырыптарды және нысандарды шығаратын мәтінді талдау қызметі.
• AWS теңшелетін машиналық оқыту үлгілерін әзірлеу және үйрету үшін пайдаланылатын TensorFlow кітапханасын ұсынады.

Қорытынды

Нейрондық желілер машиналық оқыту саласындағы құралдар болып табылады және кескіндерді өңдеу, сөйлеуді тану, мәтінді өңдеу сияқты салаларда қолданылады. Нейрондық желілерді мұғаліммен де, мұғалімсіз де, сондай-ақ күшейтілген оқытудың көмегімен де оқытуға болады. Оқыту проблемалары шамадан тыс және аз дайындық болып қала береді.

Терең оқыту – нейрондық желіні оқытудың бір түрі. Онда көпқабатты архитектураларды оқыту өтеді. Ол күрделі мәселелерді шешеді және дыбыс пен сөйлеуді өңдеу, мәтінді және табиғи тілді өңдеу сияқты салаларда, сондай-ақ робототехника мен зауытты автоматтандыруда қолданылады.

Бұған қоса, AWS, TensorFlow және PyTorch сияқты қызметтер нарықта бар. Мұндай қызметтер нейрондық желілерді оқытуға арналған даналарды іске қосып, конфигурациялай алады. Бұл қызметтер сонымен қатар танымал аймақтарда терең оқыту қолданбаларының практикалық мысалдарын ұсынады.

Болашақта нейрондық желілер дамиды және өрістерде жаңа қосымшаларды табады. Терең оқыту технологияларын дамыту сұранысқа ие жүйелерді құруға ықпал етеді. Сондай-ақ салалардағы және қоғамдық өмірдегі процестерді жеделдету және автоматтандыру.

Жиі қойылатын сұрақтар

Сұрақ: Нейрондық желі дегеніміз не?

Нейрондық желі - бұл адам миындағы нейрондардың қалай жұмыс істейтініне ұқсайтын компьютерлік модель. Ол кірісті өңдейтін және шығаратын көптеген өзара байланысты жасанды нейрондардан тұрады.

Нейрондық желілер не үшін қолданылады?

Нейрондық желілер келесі есептерді шешу үшін қолданылады, мысалы: үлгіні тану; деректердің классификациясы; дыбысты және сөйлеуді өңдеу; мәтінді және табиғи тілді өңдеу; сурет пен бейнені өңдеу; робототехника және өндірісті автоматтандыру.

Нейрондық желіні оқыту қалай жұмыс істейді?

Нейрондық желілер кіріске деректер жинағын беру және осы деректермен жұмыс істеу процесінде нейрондардың салмақтарын реттеу арқылы оқытылады. Оқытудың мақсаты – мәліметтермен жұмыс жасауда ең аз қателіктерге қол жеткізу.

Нейрондық желілермен жұмыс істеу үшін қандай бағдарламалау тілдері қолданылады?

Нейрондық желілермен жұмыс істеу үшін келесі бағдарламалау тілдері қолданылады, мысалы: Python, Java, C++, Matlab және т.б.

Сұрақ: AWS нейрондық желілерге қалай көмектеседі?

AWS нейрондық желілермен жұмыс істеу қызметтерін ұсынады, соның ішінде: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Бұл қызметтер нейрондық желілерді оқытуға арналған даналарды іске қосып, теңшей алады және деректерді өңдеу үшін дайын үлгілерді пайдалана алады.

Осы мақаланы оқу:

• Мақалаларды жазуға арналған нейрондық желі: контент маркетингінің жаңа дәуірі
• Рекурсивті нейрондық желілер

Оқығаныңыз үшін рахмет: ✔️ SEO HELPER | NICOLA.TOP