Es pot interpretar l'aprenentatge profund com a definició i formació d'un model basat en una xarxa neuronal profunda (DNN)?
De fet, l'aprenentatge profund es pot interpretar com la definició i l'entrenament d'un model basat en una xarxa neuronal profunda (DNN). L'aprenentatge profund és un subcamp de l'aprenentatge automàtic que se centra en l'entrenament de xarxes neuronals artificials amb múltiples capes, també conegudes com a xarxes neuronals profundes. Aquestes xarxes estan dissenyades per aprendre representacions jeràrquiques de dades, cosa que els permet extreure automàticament característiques i patrons rellevants de les dades d'entrada.
En l'aprenentatge profund, el terme "profund" fa referència a la profunditat de la xarxa neuronal, que es caracteritza pel nombre de capes ocultes que conté. Cada capa d'una xarxa neuronal profunda consta d'un conjunt de nodes interconnectats, anomenats neurones o unitats artificials. Aquestes neurones reben senyals d'entrada, realitzen càlculs sobre elles i produeixen senyals de sortida que es passen a la capa següent.
La característica definitòria de l'aprenentatge profund és la capacitat d'aprendre representacions jeràrquiques de dades. Això s'aconsegueix apilant múltiples capes de neurones, on cada capa aprèn a representar característiques cada cop més complexes de les dades d'entrada. Les capes inferiors de la xarxa aprenen a detectar característiques senzilles, com ara vores o cantonades, mentre que les capes superiors aprenen a detectar característiques més abstractes i complexes, com ara formes o objectes. En combinar aquestes característiques apreses, la xarxa pot fer prediccions o classificacions basades en les dades d'entrada.
L'entrenament d'una xarxa neuronal profunda implica dos passos principals: propagació cap endavant i propagació posterior. Durant la propagació cap endavant, les dades d'entrada s'introdueixen a la xarxa i la sortida es calcula capa per capa. A continuació, es compara la sortida calculada amb la sortida desitjada i es calcula la diferència, coneguda com a pèrdua o error. La retropropagació s'utilitza per ajustar els pesos i els biaixos de la xarxa per tal de minimitzar aquesta pèrdua. Aquest procés es repeteix iterativament fins que el rendiment de la xarxa assoleix un nivell satisfactori.
L'aprenentatge profund ha guanyat una atenció i una popularitat importants en els últims anys a causa del seu rendiment notable en diversos dominis, com ara la visió per ordinador, el processament del llenguatge natural i el reconeixement de la parla. Per exemple, les xarxes neuronals profundes han aconseguit resultats d'última generació en tasques de classificació d'imatges, superant en alguns casos el rendiment a nivell humà. En el processament del llenguatge natural, s'han utilitzat models d'aprenentatge profund per crear sistemes de traducció d'idiomes, eines d'anàlisi de sentiments i chatbots.
L'aprenentatge profund es pot veure com el procés de definició i formació d'un model basat en una xarxa neuronal profunda. Aquest enfocament permet a la xarxa aprendre representacions jeràrquiques de dades, cosa que li permet extreure automàticament característiques i patrons rellevants. L'aprenentatge profund ha mostrat un gran potencial en diversos dominis i s'ha convertit en una eina poderosa en el camp de la intel·ligència artificial.
Altres preguntes i respostes recents sobre Xarxes neuronals profundes i estimadors:
- Quines són les regles generals per adoptar una estratègia i un model d'aprenentatge automàtic específics?
- Quins paràmetres indiquen que és hora de canviar d'un model lineal a un aprenentatge profund?
- Quines eines hi ha per a la XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
- El marc TensorFlow de Google permet augmentar el nivell d'abstracció en el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic (per exemple, amb la substitució de la codificació per la configuració)?
- És correcte que si el conjunt de dades és gran es necessita menys avaluació, la qual cosa significa que la fracció del conjunt de dades utilitzada per a l'avaluació es pot reduir amb l'augment de la mida del conjunt de dades?
- Es pot controlar fàcilment (afegint i eliminant) el nombre de capes i el nombre de nodes en capes individuals canviant la matriu subministrada com a argument ocult de la xarxa neuronal profunda (DNN)?
- Com reconèixer que el model està sobreajustat?
- Què són les xarxes neuronals i les xarxes neuronals profundes?
- Per què les xarxes neuronals profundes es diuen profundes?
- Quins són els avantatges i els desavantatges d'afegir més nodes a DNN?
Veure més preguntes i respostes a Xarxes neuronals profundes i estimadors