Walton Electronics Co., Ltd.
Bizimle iletişim kur

İlgili kişi : Walton-cara

Telefon numarası : 15986872308

Free call

Öğrenen Programlar Oluşturma

July 1, 2022

hakkında en son şirket haberleri Öğrenen Programlar Oluşturma

Yapay zeka, otomotiv, sağlık, endüstriyel sistemler ve giderek artan sayıda uygulama alanındaki çarpıcı ilerlemelerin merkezinde yer almaktadır.İlgi artmaya devam ettikçe, yapay zekanın doğası, günlük yaşamda yapay zekanın artan rolü hakkında biraz kafa karışıklığı ve hatta korku yarattı.Artan sayıda akıllı ürünü mümkün kılan yapay zeka türü, bilim kurgunun uygarlığı sona erdiren yapay zekasından çok farklı yetenekler sunmak için basit ama önemsiz olmayan mühendislik yöntemleri üzerine kuruludur.

Yapay zekanın tanımları, makinelerin insan gibi davrandığı en gelişmiş ve hala kavramsal biçiminden, makinelerin belirli görevleri gerçekleştirmek için eğitildiği daha tanıdık bir biçime kadar uzanır.En gelişmiş haliyle, gerçek yapay zekalar, bir insan gibi bağımsız olarak bir sonuca varmak veya bir eylemde bulunmak için insanların açık yönlendirmesi ve kontrolü olmadan çalışır.Yapay zeka spektrumunun daha bilinen mühendislik odaklı ucunda, makine öğrenimi (ML) yöntemleri tipik olarak mevcut yapay zeka uygulamaları için hesaplamalı temel sağlar.Bu yöntemler, bu yanıtları sağlamak için açıkça yazılmış kodu kullanmadan, giriş verilerine etkileyici bir hız ve doğrulukla yanıtlar üretir.Yazılım geliştiricileri geleneksel sistemlerde verileri işlemek için kod yazarken, ML geliştiricileri verilere istenen yanıtları üretmek için yapay sinir ağı modelleri gibi ML algoritmalarını öğretmek için verileri kullanır.
Temel bir sinir ağı modeli nasıl oluşturulur?
En bilinen makine öğrenimi türleri arasında, sinir ağı modelleri, girdi katmanlarındaki verileri gizli katmanlar aracılığıyla bir çıktı katmanına iletir (Şekil 1).Açıklandığı gibi, gizli katmanlar, farklı girdi verisi sınıfları arasında ayrım yapmak için gereken özellikleri çıkaran bir dizi dönüşüm gerçekleştirmek üzere eğitilir.Bu dönüşümler son
Her bir çıktı biriminin girdi verilerinin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını temsil eden bir değer sağladığı çıktı katmanına yüklenen değerler.Bu yaklaşımla geliştiriciler, uygun bir sinir ağı mimarisi kullanarak görüntüler veya sensör ölçümleri gibi verileri sınıflandırabilir.

Sinir ağı mimarileri, Şekil 1'de gösterilen basit ileri beslemeli sinir ağı türünden, birkaç gizli katman ve yüz binlerce nöron içeren ayrı katmanlardan oluşan derin sinir ağlarına (DNN'ler) kadar birçok biçim alır.Bununla birlikte, farklı mimariler tipik olarak birden fazla girdi ve tek bir çıktı içeren yapay bir nöron ünitesi üzerine kuruludur (Şekil 2).Şekil 1: Sinir ağları, farklı girdi veri sınıfları arasında ayrım yapmak için eğitilmiş yapay nöron katmanlarından oluşur.(Kaynak: Wikipedia'dan uyarlanmıştır)

hakkında en son şirket haberleri Öğrenen Programlar Oluşturma  0

hakkında en son şirket haberleri Öğrenen Programlar Oluşturma  1

Şekil 2: Yapay bir nöron, çalışan bir aktivasyon fonksiyonuna dayalı bir çıktı üretir.

nouron'un ağırlıklı girdilerinin toplamı üzerinde.(Kaynak: Vikipedi)

 

 

İleri beslemeli bir sinir ağında, gizli katmandaki belirli bir nöron n, girdiye özgü ağırlık wp ile ayarlanan girdilerini, x'i toplar ve akışlar olarak katmana özgü bir önyargı faktörü b (şekilde gösterilmemiştir) ekler:

hakkında en son şirket haberleri Öğrenen Programlar Oluşturma  2

 

Son olarak, toplanan değerS, bir aktivasyon fonksiyonu tarafından tek bir değer çıktısına dönüştürülür.Gereksinimlere bağlı olarak, bu işlevler basit bir adım işlevi, yay tanjantı veya S<=0 için 0 veya S> için s veren doğrultulmuş doğrusal birim (ReLU) gibi doğrusal olmayan eşleme gibi birçok biçim alabilir. 0.

Hepsi verilerin ayırt edici özelliklerini çıkarmak için tasarlanmış olsalar da, farklı mimariler önemli ölçüde farklı dönüşümler kullanabilir.Örneğin, görüntü tanıma uygulamalarında kullanılan evrişimli sinir ağları (CNN'ler) çekirdek evrişimlerini kullanır.Bunda, çekirdek adı verilen işlevler, onu özellik haritalarına dönüştürmek için girdi görüntüsü üzerinde evrişimler gerçekleştirir.Sonraki katmanlar, CNN modeli daha basit sinir ağlarında olduğu gibi benzer bir sınıflandırma olasılığı çıktısı üretene kadar özellikleri daha fazla çıkararak ve dönüştürerek daha fazla evrişim veya başka işlevler gerçekleştirir.Bununla birlikte, geliştiriciler için, ML geliştirme araçlarının mevcudiyeti nedeniyle (bu sayının başka bir yerinde tartışılmıştır) popüler sinir ağı mimarilerinin altında yatan matematik büyük ölçüde şeffaftır. Geliştiriciler, bu araçları kullanarak bir sinir ağı modelini oldukça kolay bir şekilde uygulayabilir ve kullanarak onu eğitmeye başlayabilir. eğitim seti adı verilen bir veri seti.Bu eğitim veri seti, temsili bir veri gözlemleri seti ve her gözlem için doğru sınıflandırmayı içerir ve sinir ağı modeli geliştirmenin daha zorlu yönlerinden birini temsil eder.

Bir sinir ağı modeli nasıl eğitilir ve devreye alınır?

Geçmişte, eğitim setleri oluşturan geliştiricilerin ltte seçeneği vardı, ancak tipik bir sette gereken binlerce gözlem üzerinde çalışmak, her gözlemi doğru adıyla manuel olarak etiketlemek.Örneğin, bir yol levhası tanıma uygulaması için bir eğitim seti oluşturmak için,

yol işaretlerinin resimlerini görüntülemeniz ve her resmi doğru işaret adıyla etiketlemeniz gerekir.Kamuya açık önceden etiketlenmiş veri kümeleri, birçok makine öğrenimi araştırmacısının bu görevden kaçınmasına ve algoritma geliştirmeye odaklanmasına izin verir.Ancak üretim ML uygulamaları için etiketleme görevi önemli bir zorluk teşkil edebilir.Gelişmiş makine öğrenimi geliştiricileri genellikle önceden eğitilmiş modelleri kullanır.

Bu sorunu hafifletmeye yardımcı olmak için transfer öğrenme adı verilen süreç.

Bizimle temasa geçin

Mesajınız Girin