با ظهور این فناوری جدید، احتمالاً با خود فکر می‌کنید که باید از آن دسته استفاده کنید و با استفاده از یک شبکه عصبی چیزی بسازید. برای آموزش و نحوه استفاده از این فناوری، به خواندن ادامه دهید!
نمونه هایی از شبکه های عصبی
ابتدا، به معنای حتی شبکه عصبی خواهیم بود. این فرآیند را می توان در شرایط ساده یا پیچیده تر مورد استفاده قرار داد. برخی از مکان هایی که می توانید این فرآیند را در حال استفاده پیدا کنید عبارتند از:
- بانکداری
بانک های زیادی وجود دارند که از این روش شبکه پیش بینی کننده استفاده می کنند. هدف آنها گذار از فناوری های قدیمی و معرفی فناوری های جدید است. شبکه پیش‌بینی در بسیاری از عملیات بانکی از پیش‌بینی مقدار پول نقد مورد نیاز در تسهیلات گرفته تا شناسایی تراکنش‌های جعلی کارت اعتباری مفید بوده است.
- تبلیغات
این در دنیای تبلیغات مهم است زیرا آنها می توانند ارتباط خود را با مشتریان خود تعیین کنند. برای تغییر مسیر نیز عالی است. آنها می توانند بیشترین تحقیقات را از استفاده از این فناوری شبکه عصبی به دست آورند.
- مراقبت های بهداشتی
این فناوری حتی در دنیای علمی نیز مفید است زیرا به حل یا بهبود بسیاری از مشکلاتی که قبلاً داشتند کمک می کند. به عنوان مثال، آنها توانسته اند نتایج تصویربرداری بالینی خود را با استفاده از این فناوری جدید بهبود بخشند.
- نمایندگی های خودرو
در تلاش آنها برای ایجاد یک ماشین خودران، آن را در جاده های واقعی زندگی نمی کنند. اما می توان انجامش داد! این فناوری عصبی جدید به آرامی اما مطمئناً جهان را همانطور که می شناسیم تغییر می دهد.
شبکه عصبی دقیقا چیست؟
این فناوری جدید مبتنی بر نورون های مغز انسان است. از این رو نام “شبکه های عصبی” را می گیرند. همه اینها یک سیستم بزرگ است که با یکدیگر صحبت می کنند. نورون ها و سیناپس ها در مغز ما ارتباط برقرار می کنند و به بدن ما می گویند که چه کاری انجام دهد. این همان فرآیندی است که این فناوری شبکه در آن کار می کند. ناگفته نماند که مغز ما بیش از 100000 نورون دارد که در آن کار می کنند، بنابراین این فناوری سعی خواهد کرد آن را تقلید کند.
بیشتر در مورد تکنولوژی
جفری هینتون خالق همه اینهاست. این الگوریتم با او در پشت فرمان جان می گیرد. و هدف آن تلاش برای ترسیم ورودی و خروجی مورد نظر است. عمدتاً آنچه دارید و می خواهید به آن برسید.
به عنوان مثال، اگر تصویری از یک سگ را مشاهده کنید و آن را در قسمت ورودی الگوریتم قرار دهید، خروجی با کلمه واقعی “سگ” ظاهر می شود زیرا به اطلاعات موجود در وب جهانی متصل شده و تصویر را دسته بندی کرده است. عکس سگ بودن
راهنمای الگوریتم
مهم نیست که در آینده با چه پروژه شبکه عصبی مقابله می کنید، این قوانین همیشه اعمال خواهند شد.
- ابتدا فقط با یک پرسپترون تک لایه شروع کنید تا نتیجه را ارزیابی کنید. در صورت موفقیت، به اجرا ادامه دهید.
- اگر مرحله قبل به اندازه کافی خوب نیست، سعی کنید شبکه خود را عریض‌تر و/یا عمیق‌تر کنید. تعدادی نورون به پرسپترون تک لایه خود اضافه کنید. یا یک لایه به شبکه موجود اضافه کنید. نظارت کنید و در صورت موفقیت به استقرار ادامه دهید. اگر نه، اضافه کردن نورون ها یا لایه های بیشتری را تکرار کنید.
- اگر حتی پس از افزودن چند لایه به مش، نتایج هنوز موفقیت آمیز به نظر نمی رسند، ممکن است لازم باشد طرح معماری خود را تغییر دهید. الگوریتم خود را با تصاویر بیشتری آزمایش کنید و ببینید آیا عملکرد آنها به نتایج آنچه می‌خواهید آزمایش کنید کمک می‌کند یا خیر.
این سه مرحله را دنبال کنید و نتیجه بهتری خواهید گرفت.
در پایان
فرآیند ساخت یک شبکه عصبی تقریباً مشابه این است. این سه مرحله را دنبال کنید خوب خواهید شد.
با مجموعه داده های سنتی، مانند آنهایی که در پایگاه داده شرکت شما هستند، می توانید این مراحل را از ابتدا دنبال کنید و شروع به ترکیب شبکه کنید. اما برای تصاویر یا متن، در واقع بهتر است فقط شروع به پرش به مناسب ترین معماری کنید. اگرچه به خاطر داشته باشید که هنگام شروع مرحله اول، می خواهید ساختار را تا حد امکان ساده نگه دارید.
The post راهنمای شبکه های عصبی: آموزش یک مبتدی اولین بار در Skillspot پدیدار شد.