Построение нейронных сетей

Откройте для себя возможности глубокого обучения и нейронных сетей при создании моделей ИИ. В этом информативном руководстве рассказывается, как эти передовые технологии могут трансформировать приложения для работы с данными и методы обучения. Используйте облачную сеть Google, чтобы задействовать весь потенциал ИИ.

Глубокое обучение (DL) — это мощное подмножество Машинного обучения (ML), которое способствовало к значительным достижениям в различных областях искусственного интеллекта (ИИ).

DL оказывает влияние на то, как наш человеческий мозг учится, использует и адаптируется к новой информации. DL использует так называемые искусственные нейронные сети (ANN) с последними достижениями, включая сверточные нейронные сети. (CNN). Эти новые нейронные сети предназначены для лучшего понимания и обработки больших наборов данных, которые помогают создавать мощные модели ИИ.

Эти модели глубокого обучения обучаются с использованием большого количества Размеченных данных (LD) и Нейронной сети (NN) структуры, которые изучают атрибуты непосредственно из наборов данных, устраняя необходимость в ручном извлечении признаков. Это приводит к моделям, которые можно использовать для точного выполнения множества функций, одновременно уменьшая объем ресурсов, необходимых для анализа этих массивных наборов данных.

Некоторые другие известные применения нейронных сетей в DL включают Computer Vision (CV), которые могут обнаруживать и классифицировать объекты на изображениях и видео.

А также обработка естественного языка (NLP), которая используется для понимания и генерации текста, что позволяет искусственному интеллекту лучше интерпретировать человеческий язык и взаимодействовать с ним. как манера.

С увеличением возможностей обработки с помощью облачных вычислений, предлагаемых подобными облачной платформой Google (GCP), алгоритмы глубокого обучения используются вместе с Neural Networks более продвинутыми способами, в том числе в областях Распознавание речи и Автономные автомобили. >».

Распутывание искусственных нейронных сетей (ИНС) в глубоком обучении

Искусственные нейронные сети (ANN) являются основой DL. Они имитируют работу человеческого мозга, помогая обрабатывать знания через взаимосвязанные узлы, чтобы учиться на новых группах наборов данных. ИНС используются в компьютерном зрении и обработке естественного языка, чтобы помочь в таких задачах, как точность идентификации элементов и создание контента.

Компьютерщики обучают эти модели, проектируя и тестируя различные системы, постепенно помогая повышать их производительность в приложениях ИИ. Это помогает решить проблемы, связанные с речевым и пространственным распознаванием, которые используются для обеспечения безопасности и навигации беспилотных автомобилей.

DL использует ANN, которые позволяют обнаруживать изображения и анализировать видео для различных целей. Google, например, активно продвигал разработку этих платформ, что привело к дальнейшему прогрессу в области ИИ.

Вот некоторые ключевые преимущества ANN в контексте DL:

  • Выявление сложных шаблонов. ИНС отлично подходят для выявления шаблонов в большом количестве выходных данных. Это особенно полезно, в частности, для приложений распознавания изображений и речи.
  • Постоянное совершенствование. Эти ИНС со временем могут учиться и совершенствоваться. Чем больше наборов данных они постоянно получают, тем выше точность прогнозов, что еще больше повышает их производительность в таких задачах, как принятие решений, прогнозирование и перевод.
  • Возможности одновременной обработки. ИНС способны одновременно обрабатывать несколько входных и выходных данных. Это приводит к более быстрым алгоритмам, что делает его особенно эффективным для живых приложений.
  • Толерантность к «зашумленным» наборам данных. В отличие от некоторых традиционных алгоритмов, ИНС могут обрабатывать зашумленные или неполные входные данные, при этом обеспечивая приемлемые прогнозы, что делает их надежными в различных ML среды.
  • Универсальность. От анализа изображений, обработки естественного языка до медицинских диагнозов применение искусственных нейронных сетей широко и разнообразно в различных отраслях. считается краеугольным камнем современных приложений ИИ.

Декодирование сверточных нейронных сетей (CNN) в глубоком обучении

Сверточные нейронные сети (CNN), которые анализируют, обнаруживают и идентифицируют объекты или шаблоны в информации, играют важную роль в области DL.

CNN произвели революцию в области задач распознавания изображений благодаря своей способности автономно обучаться и извлекать из них уникальные качества, что делает их очень эффективными в таких задачах, как Обнаружение объектов и Классификация изображений.

Использование CNN в области Computer Vision привело к значительному прогрессу в различных отраслях, включая здравоохранение, безопасность и развлечения. В целом, CNN являются важнейшим компонентом DL и внесли большой вклад в разработку приложений AI, которые требуют визуального понимания и восприятия.

Computer Vision и CNN также используются в приложениях AI для беспилотных автомобилей с точки зрения идентификации различных объектов. Эти модели DL помогают обрабатывать визуальные стимулы и реагировать на них в режиме реального времени. Они также применяют фильтры для создания карт функций, которые можно использовать для графических и языковых проектов, дополнительно улучшая алгоритмы машинного обучения и одновременно расширяя возможности искусственного интеллекта.

  • Цифровая обработка изображений: CNN отлично справляются с обработкой визуальных стимулов, что делает их идеальными для таких приложений, как распознавание изображений, распознавание лиц и анализ видео.
  • Искажения: CNN устойчивы к искажениям и изменениям входных значений, таким как масштабирование, переводы и повороты, обеспечивая стабильную производительность даже при изменении входных данных.
  • Иерархическое изучение признаков. В глубоком обучении это относится к процессу, в котором сначала изучаются более простые признаки более низкого уровня, а затем слой за слоем комбинируются для формирования представлений данных более высокого уровня. CNN автоматически изучают и извлекают атрибуты высокого уровня из этих входных данных. Нижние слои могут идентифицировать края и текстуры, в то время как более глубокие слои могут обнаруживать сложные формы или объекты.
  • Пониженная сложность: CNN значительно сокращает количество параметров, делая систему более эффективной и снижая риск переобучения.
  • Обработка в режиме реального времени. Благодаря эффективной структуре и меньшему количеству параметров CNN могут выполнять мгновенную обработку, что является критическим фактором в приложениях, в которых участвуют автономные беспилотные автомобили или живые видеоанализ.

Построение сетей ИИ: глубокое обучение, размеченные данные и методы извлечения признаков

Размеченные данные (LD) – важная часть DL, предоставляющая необходимые данные для обучения моделей AI. В таких областях, как Компьютерное зрение и распознавание речи, модели DL, особенно CNN, обучаются с использованием больших групп помеченных изображений и слов. Вход помечен, что означает, что каждая точка данных связана с правильным выходом. Это позволяет модели лучше учиться и выполнять сложные задачи.

Помеченные данные

Вот несколько ключевых моментов о роли LD в контексте глубокого обучения:

  • Он играет основополагающую роль: в DL помеченные данные служат основой для моделей обучения ИИ, особенно в обучении с учителем контекст (SL). Он состоит из необработанной информации, соединенной со значимыми тегами или метками.
  • Обучение на примере. LD обучает модель на примере. Он предоставляет пары ввода-вывода, позволяя модели изучить правильный ответ или категорию для каждого ввода.
  • Оценка модели. LD также играет жизненно важную роль в проверке и тестировании производительности модели. Это помогает точно настроить модель, упрощая оценку ее точности.
  • Применение в различных задачах. LD используется в различных задачах DL, таких как создание изображений, преобразование речи в текст и анализ текста, где каждая точка ввода должна иметь соответствующую метку.
  • Проблемы маркировки. Несмотря на свою ценность, генерация LD может быть утомительной и дорогостоящей, особенно для сложных проектов ML. Это привело к развитию полу-контролируемого обучения, а также других методов, которые более эффективно используют LD.

LD играет ключевую роль в управлении моделями DL, помогая предоставлять четкие маркеры, которые помогают системам получать знания и делать точные прогнозы. Например, в приложениях Computer Vision LD применяется для обучения алгоритмов распознаванию и классификации изображений.

Этот метод лежит в основе обучения с учителем в областях AI и ML. Он обеспечивает учебную настройку, в которой модели AI могут понимать закономерности и делать точные прогнозы на основе больших объемов входных данных.

От включения обработки естественного языка для более точного анализа настроений до улучшения функций категоризации в Computer Vision, Labeled Data повышает точность AI модели. Технологические гиганты, такие как Google, используют эту технологию для улучшения сервисов, от облачных технологий AI до периодических NN.

По сути, использование LD позволяет разрабатывать более эффективные модели, которые помогают решать сложные проблемы, способствуя дальнейшему прогрессу в области искусственного интеллекта.

Методы извлечения признаков

Справка по методам извлечения признаков:

  • Упрощение процесса: методы извлечения признаков упрощают большие наборы данных, повышая эффективность и точность моделей DL и NN.
  • Помощь в идентификации. В Computer Vision извлечение признаков определяет ключевые характеристики изображений, помогая идентифицировать или классифицировать объекты.
  • Возможности семантического языка. Эти методы имеют решающее значение для обработки естественного языка, позволяя ИИ лучше понимать и эффективнее генерировать человеческий язык.
  • Повышение производительности: методы извлечения признаков улучшают дизайн и производительность рекуррентных нейронных сетей, помогая получать знания из последовательной информации.
  • Динамическое использование. Google играет важную роль в использовании этих методов в различных приложениях, включая оптимизацию результатов поиска, поддержку облачных сред и разработку новых технологий на основе ИИ.

Помеченные данные (LD) и методы извлечения признаков играют ключевую роль в оптимизации функций глубокого обучения. LD обеспечивает четкий путь для эффективного обучения моделям ML. В проектах, связанных с классификацией изображений или обработкой естественного языка, он обычно используется для обучения систем ИИ тому, что искать и как интерпретировать эту информацию. Это составляет основу обучения сети и напрямую влияет на точность ее результатов.

Методы извлечения признаков, с другой стороны, позволяют моделям сосредоточиться на важных деталях, тем самым повышая эффективность и производительность. Преобразовывая большие объемы информации в более удобный формат, эти методы помогают решать проблемы, требующие комплексных знаний. Это первый шаг, который предпринимают исследователи для сбора и подготовки наборов данных для алгоритмов машинного обучения.

Применительно к DL эти элементы могут значительно расширить возможности AI. Google, например, широко использует их для улучшения своих услуг, от точности поисковых систем до облачных предложений AI.

В мире, где ИИ и МО все больше интегрируются в наши технологии и среду, эти методы обеспечивают необходимую основу для создания передового, точного и эффективного ИИ. сильные > системы.

Облако Google и глубокое обучение

Google Cloud – это мощная платформа, которую можно использовать для целей глубокого обучения. Он предоставляет среду, в которой специалисты по данным могут создавать и тестировать различные типы моделей нейронных сетей и ML.

Вот некоторые приложения для искусственного интеллекта, предлагаемые Google Cloud:

Вершинный ИИ:

  • Vertex AI — это платформа ML, позволяющая развертывать собственные модели и приложения AI.
  • Он сочетает в себе рабочие процессы Data Engineering, Data Science и ML, которые позволяют командам сотрудничать с помощью единого набора инструментов.

Вершинный ИИ предоставляет несколько вариантов обучения и развертывания модели, в том числе:

  • AutoML: позволяет обучать табличные данные, изображения, текст или видеоданные без написания кода или подготовки разделения данных.
  • Вершинный объяснимый ИИ. Это поможет вам понять, как каждая функция влияет на прогнозирование модели (атрибуция функций), и найти неправильно помеченные данные в наборе обучающих данных (объяснение на основе примеров).
  • Развертывайте и получайте онлайн-прогнозы для моделей, обученных с помощью BigQuery ML.

Vertex AI также предлагает ряд опций, которые помогут вам управлять проектами машинного обучения, в том числе:

  • Отслеживание экспериментов. Это помогает отслеживать эффективность моделей с течением времени.
  • Мониторинг моделей. Это помогает обнаруживать и устранять проблемы с вашими моделями.
  • Управление моделями. Это поможет вам убедиться, что ваши модели соответствуют политикам вашей организации.

Вот некоторые дополнительные преимущества использования Vertex AI:

  • Это единая платформа, предоставляющая единое место для управления всеми аспектами ваших проектов ML.
  • Он предлагает множество инструментов и функций, которые помогут вам обучать, развертывать и управлять вашими моделями.
  • Будучи масштабируемым, он может обрабатывать большие наборы данных и сложные модели.
  • Он безопасен и соответствует отраслевым стандартам.

Естественный язык Google Cloud:

  • Google Cloud Natural Language AI – это набор сервисов, которые позволяют разработчикам анализировать и понимать текстовые данные.

Некоторые из этих функций включают:

  • Анализ настроений: его можно применять для определения общего настроения написанных слов, например, положительного, отрицательного или нейтрального.
  • Распознавание объектов: этот инструмент может идентифицировать объекты в фрагменте текста, такие как люди, места или организации.
  • Анализ настроений объекта: его можно использовать для определения настроения объекта, например, хвалят человека или критикуют.
  • Классификация контента: это можно использовать для классификации контента по предопределенной категории, такой как новости, обзоры продуктов или публикации в социальных сетях.
  • Синтаксический анализ: его можно использовать для анализа грамматической структуры фрагмента контента.

Google Cloud AutoML:

Google Cloud AutoML – это платформа, которая помогает создавать и обучать модели ML без написания кода. Он предлагает предварительно обученные модели для различных задач и позволяет обучать собственные модели.

Это полностью управляемая служба, которая управляет инфраструктурой или базовыми алгоритмами ML. Он прост в использовании, точен и масштабируем. Однако он платный и может считаться менее адаптируемым, чем некоторые другие платформы ML.

Вот основные выводы:

  • Cloud AutoML — отличная платформа для создания и обучения моделей ML без написания кода.
  • Он прост в использовании, точен и масштабируем.

Google Cloud ML Engine:

  • Cloud ML Engine – это полностью управляемая служба, предоставляющая платформу и инструменты, необходимые для обучения и развертывания алгоритмов ML.
  • Он также поддерживает различные платформы ML, в том числе TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. >.
  • Он предоставляет множество предварительно обученных моделей для различных задач, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и распознавание речи.
  • Cloud ML Engine — это масштабируемая платформа, поэтому вы можете легко обучать и развертывать модели для больших наборов данных.
  • Это экономичная платформа, позволяющая сэкономить на затратах на инфраструктуру ML.

Google Cloud Vision API:

Google Cloud Vision API – это облачная служба, которая позволяет разработчикам легко интегрировать функции обнаружения зрения в приложения. Он может идентифицировать объекты, лица и ориентиры на изображениях, а также читать слова и обнаруживать явный контент.

Его можно использовать для различных целей, например:

  • Модерация контента. Может обнаруживать явный контент в изображениях.
  • Поиск товаров. Эти поиски используются для идентификации объектов на изображениях, а затем сопоставления их с известными онлайн-продуктами.
  • Оптическое распознавание символов: OCR имеет возможность извлекать письменный контент из изображений, а затем преобразовывать его в машиночитаемые слова.
  • Распознавание лиц. Это приложение позволяет идентифицировать лица на изображениях, а затем сопоставлять их с известными лицами.

С распознаванием лиц:

-Вы можете использовать его с любым языком программирования.

- Его масштабируемость, поэтому вы можете использовать его для обработки больших объемов изображений.

-Это безопасно, поэтому вы можете быть уверены, что ваши изображения в безопасности.

Google Cloud Преобразование речи в текст

Google Cloud Speech-to-Text — это API, который преобразует речь в письменные слова.

  • Он поддерживает множество языков.
  • Его можно использовать для расшифровки аудиофайлов, живого аудио и потокового аудио.
  • Он точен, надежен и прост в использовании.

Google Cloud Translation API

Google Translation API – это RESTful API, который позволяет:

  • Переводите письменные материалы между более чем 100 языками.
  • Он использует технологию Google Neural Machine Translation (GNMT) для обеспечения высококачественного языкового перевода.
  • Его можно использовать для перевода контента в режиме реального времени или в пакетном режиме.
  • Он прост в использовании и может быть интегрирован с вашими существующими приложениями.

Вывод:

Специально разработанные Google ускорители машинного обучения могут значительно увеличить скорость обучения за счет использования облачных TPU. Deep LearningVM Imagesпомогаетпредварительно настроить Docker Images, которые содержат необходимое программное обеспечение для запуска приложений Deep Learning.

Контейнеры глубокого обучения помогают управлять службами, которые обеспечивают стабильную среду для разработки, тестирования и развертывания ИИ. Google также предлагает ранее упомянутый Vertex AI, представляющий собой единую платформу машинного обучения, которая предоставляет единое место для создания, обучения и развертывания.

Как видите, Google предлагает полный набор приложений, которые помогают создавать и обучать ИИ без написания кода.

Эта история опубликована на Generative AI. Присоединяйтесь к нам в LinkedIn, чтобы получать последние истории и идеи об искусственном интеллекте прямо в своей ленте. Давайте формировать будущее ИИ вместе!