Вычислительные системы, вдохновленные биологическими нейронными сетями для выполнения различных задач с огромным объемом данных, называются искусственными нейронными сетями или ИНС. Различные алгоритмы используются для понимания взаимосвязей в заданном наборе данных для получения наилучших результатов при изменении входных данных. Сеть обучена производить желаемые результаты, и различные модели используются для прогнозирования будущих результатов с использованием данных. Узлы связаны между собой, поэтому он работает как человеческий мозг. Различные корреляции и скрытые закономерности в необработанных данных используются для кластеризации и классификации данных. Нейронные сети обучаются и обучаются так же, как обучается развивающийся мозг ребенка. Их нельзя напрямую запрограммировать под конкретную задачу. Их обучают таким образом, чтобы они могли адаптироваться к изменяющимся входным данным. Есть три метода или парадигмы обучения для обучения нейронной сети.
1. Контролируемое обучение
2. Обучение с подкреплением
3. Неконтролируемое обучение
Обсудим их вкратце
Контролируемое обучение
Как следует из названия, контролируемое обучение означает присутствие руководителя или учителя. Это означает, что набор помеченных данных уже присутствует с желаемым выходом, то есть оптимальным действием, которое должно быть выполнено нейронной сетью, которое уже присутствует для некоторых наборов данных. Затем машине предоставляются новые наборы данных для анализа наборов обучающих данных и для получения правильного результата.
Обучение с подкреплением
В этом случае обучение отображению ввода-вывода осуществляется путем непрерывного взаимодействия со средой для минимизации скалярного индекса производительности. При этом, вместо учителя, критик преобразует первичный сигнал подкрепления, то есть скалярный ввод, полученный из окружающей среды, в скалярный ввод эвристического подкрепления (сигнал подкрепления более высокого качества). Это обучение направлено на минимизацию затрат на выполнение функции, то есть ожидаемой совокупной стоимости действий, предпринятых в последовательности шагов.
Неконтролируемое обучение
Как следует из названия, учителя или супервизора нет. При этом данные не помечаются и не классифицируются, и для нейронной сети нет предварительного руководства. При этом машина должна сгруппировать предоставленные наборы данных в соответствии с сходствами, различиями и шаблонами без предварительного обучения.
Требуемые навыки нейронной сети
- Знание прикладной математики и алгоритмов.
- Вероятность и статистика.
- Распределенных вычислений.
- Базовые навыки программирования.
- Моделирование и оценка данных.
- Программная инженерия и системное проектирование.
Почему мы должны использовать нейронные сети?
Это помогает моделировать нелинейные и сложные отношения реального мира.
Они используются в распознавании образов, потому что могут делать обобщения.
У них есть много приложений, таких как резюмирование текста, идентификация подписи, распознавание почерка и многое другое.
Он может моделировать данные с высокой волатильностью.
Область применения нейронных сетей
Он имеет широкое применение в будущем. Исследователи постоянно работают над новыми технологиями на основе нейронных сетей. Все превращается в автоматизацию; следовательно, они очень эффективно справляются с изменениями и могут соответственно адаптироваться. В связи с увеличением количества новых технологий появляется много вакансий для инженеров и специалистов по нейронным сетям. Следовательно, в будущем нейронные сети также станут основным поставщиком рабочих мест.
Как эта технология поможет вам в карьерном росте
В области нейронных сетей наблюдается огромный карьерный рост. Средняя зарплата инженера по нейронным сетям составляет примерно от 33 856 до 153 240 долларов в год.
Заключение
Нейронные сети могут принести много пользы. Они могут учиться и адаптироваться к меняющейся среде. Они вносят свой вклад в другие области, а также в области неврологии и психологии. Следовательно, существует огромное количество нейронных сетей как сегодня, так и в будущем.
