Kako se podaci obrađuju:
Prikupljanje i predobrada podataka: Inicijalno, sirovi podaci se prikupljaju i podvrgavaju predobradi, koja uključuje normalizaciju, skaliranje i kodiranje. Na primer, podaci slika često se normalizuju tako da vrednosti piksela budu između 0 i 1 kako bi se osigurala uniformna skala ulaza.
Podela podataka: Podaci se dele na setove za obuku, validaciju i testiranje. Set za obuku koristi se za treniranje modela, set za validaciju za podešavanje parametara, a set za testiranje za evaluaciju performansi modela.
Propagacija unapred: Podaci se unose u mrežu i prolaze kroz slojeve neurona. Svaki neuron primenjuje ponderisanu sumu na ulazne podatke i prolazi ih kroz aktivacionu funkciju, transformišući ulaz pre nego što ga prosledi sledećem sloju.
Propagacija unazad: Nakon što se napravi predikcija, greška (razlika između predviđenog i stvarnog ishoda) se računa pomoću funkcije gubitka. Ova greška se zatim propagira nazad kroz mrežu, prilagođavajući težine pomoću algoritma optimizacije kao što je gradijentni spust kako bi se minimizirao gubitak.
Iteracija: Koraci 3 i 4 se ponavljaju kroz više epoha, ili dok performanse modela ne prestanu značajno da se poboljšavaju na setu za validaciju.
Vrste podataka pogodnih za neuronske mreže:
Podaci slika: Koriste se u CNN-ovima za zadatke kao što su prepoznavanje slika, detekcija objekata i drugo.
Podaci teksta: Obrađuju se pomoću RNN-ova i transformera za zadatke obrade prirodnog jezika poput prevoda, analize sentimenta i chatbotova.
Sekvencijalni podaci: Kao što su podaci vremenskih serija, koriste se u RNN-ovima za predviđanje cena akcija, vremenskih uslova itd.
Podaci zvuka: Transformišu se u spektrograme ili koeficijente mel frekvencijskog cepstruma (MFCCs) i koriste se u modelima za prepoznavanje govora i generisanje muzike.
Tabularni podaci: Uobičajeni u poslovnoj analitici, gde feedforward neuronske mreže mogu predviđati ponašanje potrošača, ocenjivanje kredita itd.
Vrste setova podataka obrađenih u neuronskim mrežama:
Setovi podataka za nadgledano učenje: Uključuju označene podatke, npr. ImageNet za klasifikaciju slika ili Penn Treebank za modeliranje jezika.
Setovi podataka za nenadgledano učenje: Ne uključuju oznake i koriste se za pronalaženje obrazaca ili klastera u podacima, npr. demografski podaci kupaca za segmentaciju tržišta.
Okruženja za učenje pojačanjem: U kojima agent interaguje sa okruženjem kako bi naučio ponašanja na osnovu nagrada, npr. igračka okruženja poput onih iz OpenAI Gym.
Alati za rad sa neuronskim mrežama
TensorFlow: Biblioteka otvorenog koda razvijena od strane Google-a za numeričke proračune i mašinsko učenje koja olakšava izgradnju i obuku neuronskih mreža.
Keras: Biblioteka neuronskih mreža otvorenog koda napisana u Python-u, dizajnirana da omogući brzu eksperimentaciju sa dubokim neuronskim mrežama. Radi na vrhu TensorFlow-a, Theano-a ili Microsoft Cognitive Toolkit-a.
PyTorch: Razvijen od strane Facebook-ovog AI Research laboratorija, omiljen među akademskim istraživačima i praktičarima dubokog učenja zbog svoje jednostavnosti upotrebe i dinamičnih grafova proračuna.
Scikit-learn: Iako nije za duboko učenje, koristan je za tradicionalno mašinsko učenje koje uključuje algoritme za klasifikaciju, regresiju, klasterizaciju i smanjenje dimenzionalnosti.
Google Colab: Online platforma koja nudi besplatan pristup GPU-u i unapred konfigurisanom okruženju. Odličan je za studente i istraživače za izvođenje eksperimenata sa neuronskim mrežama.
Microsoft Azure Machine Learning Studio: Alat za mašinsko učenje sa funkcijom prevlačenja i otpuštanja koji se može koristiti za izgradnju, testiranje i primenu rešenja za prediktivnu analitiku na vašim podacima.
Amazon SageMaker: Potpuno upravljana usluga koja svakom programeru i naučniku iz oblasti podataka omogućava da brzo izgradi, obuči i primeni modele mašinskog učenja.
Ovi alati i platforme pružaju širok spektar funkcionalnosti, od visokonivojskih modula koji čine prototipiranje neuronskih mreža jednostavnim, do niskonivojskih okvira koji omogućavaju precizne prilagođene implementacije. Oni su prilagođeni različitim nivoima veština, ciljevima i zahtevima za računarske resurse, omogućavajući široku dostupnost i fleksibilnost u razvoju mašinskog učenja i AI.
Comments