న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అవి తెలియనింత వరకు రహస్యంగానే వినిపిస్తాయి. AIలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి? మరియు అది కేవలం గణితమేనా అని మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచిస్తే, మీరు సరైన స్థానంలో ఉన్నారు. మేము దానిని ఆచరణాత్మకంగా ఉంచుతాము, చిన్న చిన్న మలుపుల్లో చల్లుతాము మరియు అవును - కొన్ని ఎమోజీలు. ఈ వ్యవస్థలు ఏమిటి, అవి ఎందుకు పనిచేస్తాయి, అవి ఎక్కడ విఫలమవుతాయి మరియు చేయి ఊపకుండా వాటి గురించి ఎలా మాట్లాడాలో మీరు తెలుసుకుంటారు.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI పక్షపాతం అంటే ఏమిటి
న్యాయాన్ని నిర్ధారించడానికి AI వ్యవస్థలు మరియు వ్యూహాలలో పక్షపాతాన్ని అర్థం చేసుకోవడం.
🔗 ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి
భవిష్యత్తు ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి AI నమూనాలను ఎలా ఉపయోగిస్తుంది.
🔗 AI ట్రైనర్ అంటే ఏమిటి?
AI శిక్షణ ఇచ్చే నిపుణుల పాత్ర మరియు బాధ్యతలను అన్వేషించడం.
🔗 AI లో కంప్యూటర్ విజన్ అంటే ఏమిటి?
కంప్యూటర్ విజన్ ద్వారా దృశ్య డేటాను AI ఎలా అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు విశ్లేషిస్తుంది.
AI లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి? 10 సెకన్ల సమాధానం ⏱️
న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది న్యూరాన్లు అని పిలువబడే సరళమైన గణన యూనిట్ల స్టాక్, ఇవి సంఖ్యలను ముందుకు పంపుతాయి, శిక్షణ సమయంలో వాటి కనెక్షన్ బలాలను సర్దుబాటు చేస్తాయి మరియు క్రమంగా డేటాలో నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి. మీరు లోతైన అభ్యాసం , సాధారణంగా అనేక పేర్చబడిన పొరలతో కూడిన నాడీ నెట్వర్క్ అని అర్థం, మీరు వాటిని చేతితో కోడింగ్ చేయడానికి బదులుగా అభ్యాస లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా కలిగి ఉంటాయి. మరో మాటలో చెప్పాలంటే: చాలా చిన్న గణిత ముక్కలు, తెలివిగా అమర్చబడి, డేటా ఉపయోగకరంగా ఉండే వరకు శిక్షణ పొందుతాయి [1].
న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఏది ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది? ✅
-
ప్రాతినిధ్య శక్తి : సరైన నిర్మాణం మరియు పరిమాణంతో, నెట్వర్క్లు చాలా సంక్లిష్టమైన విధులను అంచనా వేయగలవు (యూనివర్సల్ ఉజ్జాయింపు సిద్ధాంతాన్ని చూడండి) [4].
-
ఎండ్-టు-ఎండ్ లెర్నింగ్ : హ్యాండ్-ఇంజనీరింగ్ లక్షణాలకు బదులుగా, మోడల్ వాటిని కనుగొంటుంది [1].
-
సాధారణీకరణ : బాగా క్రమబద్ధీకరించబడిన నెట్వర్క్ కేవలం గుర్తుంచుకోదు - ఇది కొత్త, కనిపించని డేటాపై పనిచేస్తుంది [1].
-
స్కేలబిలిటీ : పెద్ద డేటాసెట్లు ప్లస్ పెద్ద మోడల్లు తరచుగా ఫలితాలను మెరుగుపరుస్తూనే ఉంటాయి... కంప్యూట్ మరియు డేటా నాణ్యత వంటి ఆచరణాత్మక పరిమితుల వరకు [1].
-
బదిలీ సామర్థ్యం : ఒక పనిలో నేర్చుకున్న లక్షణాలు మరొక పనికి సహాయపడతాయి (అభ్యాసాన్ని బదిలీ చేయడం మరియు చక్కటి ట్యూనింగ్) [1].
చిన్న ఫీల్డ్ నోట్ (ఉదాహరణ దృశ్యం): ఒక చిన్న ఉత్పత్తి-వర్గీకరణ బృందం చేతితో నిర్మించిన లక్షణాలను కాంపాక్ట్ CNN కోసం మార్చుకుంటుంది, సరళమైన ఆగ్మెంటేషన్లను (ఫ్లిప్లు/క్రాప్లు) జోడిస్తుంది మరియు ధ్రువీకరణ లోపం తగ్గడాన్ని చూస్తుంది - నెట్వర్క్ "మ్యాజిక్" కాబట్టి కాదు, కానీ అది పిక్సెల్ల నుండి నేరుగా మరింత ఉపయోగకరమైన లక్షణాలను నేర్చుకుంది కాబట్టి.
“AIలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?” అనేది సాధారణ ఆంగ్లంలో, ఒక ఇఫ్ఫీ రూపకంతో 🍞
బేకరీ లైన్ను ఊహించుకోండి. పదార్థాలు లోపలికి వెళ్తాయి, కార్మికులు రెసిపీని సర్దుబాటు చేస్తారు, రుచి పరీక్షకులు ఫిర్యాదు చేస్తారు మరియు బృందం రెసిపీని మళ్ళీ నవీకరిస్తుంది. నెట్వర్క్లో, ఇన్పుట్లు పొరల ద్వారా ప్రవహిస్తాయి, లాస్ ఫంక్షన్ అవుట్పుట్ను గ్రేడ్ చేస్తుంది మరియు గ్రేడియంట్లు తదుపరిసారి మెరుగ్గా చేయడానికి బరువులను నడ్జిస్తాయి. రూపకంగా పరిపూర్ణంగా లేదు - బ్రెడ్ భేదం కాదు - కానీ అది అంటుకుంటుంది [1].
నాడీ నెట్వర్క్ యొక్క శరీర నిర్మాణ శాస్త్రం 🧩
-
న్యూరాన్లు : బరువున్న మొత్తాన్ని మరియు క్రియాశీలత ఫంక్షన్ను వర్తింపజేసే చిన్న కాలిక్యులేటర్లు.
-
బరువులు & పక్షపాతాలు : సిగ్నల్స్ ఎలా కలిసిపోతాయో నిర్వచించే సర్దుబాటు చేయగల నాబ్లు.
-
పొరలు : ఇన్పుట్ పొర డేటాను అందుకుంటుంది, దాచిన పొరలు దానిని మారుస్తాయి, అవుట్పుట్ పొర అంచనా వేస్తుంది.
-
యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు : ReLU, సిగ్మోయిడ్, tanh మరియు softmax వంటి నాన్ లీనియర్ ట్విస్ట్లు అభ్యాసాన్ని సరళంగా చేస్తాయి.
-
లాస్ ఫంక్షన్ : అంచనా ఎంత తప్పు అనే దాని స్కోరు (వర్గీకరణకు క్రాస్-ఎంట్రోపీ, రిగ్రెషన్ కోసం MSE).
-
ఆప్టిమైజర్ : SGD లేదా ఆడమ్ వంటి అల్గోరిథంలు బరువులను నవీకరించడానికి ప్రవణతలను ఉపయోగిస్తాయి.
-
క్రమబద్ధీకరణ : మోడల్ను అతిగా అమర్చకుండా ఉంచడానికి డ్రాప్ అవుట్ లేదా బరువు తగ్గడం వంటి పద్ధతులు.
మీరు అధికారిక వివరణ కోరుకుంటే (కానీ ఇప్పటికీ చదవగలిగేలా), ఓపెన్ పాఠ్యపుస్తకం డీప్ లెర్నింగ్ పూర్తి స్టాక్ను కవర్ చేస్తుంది: గణిత పునాదులు, ఆప్టిమైజేషన్ మరియు సాధారణీకరణ [1].
యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు, క్లుప్తంగా కానీ సహాయకరంగా ⚡
-
ReLU : ప్రతికూలతలకు సున్నా, సానుకూలతలకు రేఖీయం. సరళమైనది, వేగవంతమైనది, ప్రభావవంతమైనది.
-
సిగ్మోయిడ్ : 0 మరియు 1 మధ్య విలువలను స్క్వాష్ చేస్తుంది - ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది కానీ సంతృప్తమవుతుంది.
-
తన్హ్ : సిగ్మోయిడ్ లాగా కానీ సున్నా చుట్టూ సుష్టంగా ఉంటుంది.
-
సాఫ్ట్మ్యాక్స్ : ముడి స్కోర్లను తరగతుల అంతటా సంభావ్యతలుగా మారుస్తుంది.
మీరు ప్రతి వక్ర ఆకారాన్ని గుర్తుంచుకోవాల్సిన అవసరం లేదు - ట్రేడ్-ఆఫ్లు మరియు సాధారణ డిఫాల్ట్లను తెలుసుకోండి [1, 2].
నేర్చుకోవడం నిజానికి ఎలా జరుగుతుంది: బ్యాక్ప్రాప్, కానీ భయానకంగా లేదు 🔁
-
ఫార్వర్డ్ పాస్ : అంచనాను ఉత్పత్తి చేయడానికి డేటా పొరల వారీగా ప్రవహిస్తుంది.
-
నష్టాన్ని లెక్కించండి : అంచనాను నిజంతో పోల్చండి.
-
బ్యాక్ప్రొపగేషన్ : గొలుసు నియమాన్ని ఉపయోగించి ప్రతి బరువుకు సంబంధించి నష్టం యొక్క ప్రవణతలను గణించండి.
-
నవీకరణ : ఆప్టిమైజర్ బరువులను కొద్దిగా మారుస్తుంది.
-
పునరావృతం : అనేక యుగాలు. మోడల్ క్రమంగా నేర్చుకుంటుంది.
విజువల్స్ మరియు కోడ్-ప్రక్కనే ఉన్న వివరణలతో ఆచరణాత్మక అంతర్ దృష్టి కోసం, బ్యాక్ప్రాప్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ [2] పై క్లాసిక్ CS231n గమనికలను చూడండి.
నాడీ నెట్వర్క్ల యొక్క ప్రధాన కుటుంబాలు, క్లుప్తంగా 🏡
-
ఫీడ్ఫార్వర్డ్ నెట్వర్క్లు (MLPలు) : సరళమైన రకం. డేటా మాత్రమే ముందుకు కదులుతుంది.
-
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) : అంచులు, అల్లికలు, ఆకారాలను గుర్తించే స్పేషియల్ ఫిల్టర్ల కారణంగా చిత్రాలకు గొప్పది [2].
-
పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్లు (RNNలు) & వైవిధ్యాలు : క్రమ భావనను ఉంచడం ద్వారా టెక్స్ట్ లేదా సమయ శ్రేణి వంటి శ్రేణుల కోసం నిర్మించబడింది [1].
-
ట్రాన్స్ఫార్మర్లు : ఒకేసారి ఒకే క్రమంలో స్థానాల్లోని నమూనా సంబంధాలపై దృష్టి పెట్టండి; భాషలో మరియు అంతకు మించి ఆధిపత్యం చెలాయిస్తుంది [3].
-
గ్రాఫ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (GNNలు) : గ్రాఫ్ యొక్క నోడ్లు మరియు అంచులపై పనిచేస్తాయి - అణువులు, సోషల్ నెట్వర్క్లు, సిఫార్సులకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది [1].
-
ఆటోఎన్కోడర్లు & VAEలు : కంప్రెస్డ్ ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకోండి మరియు వైవిధ్యాలను రూపొందించండి [1].
-
జనరేటివ్ మోడల్స్ : GAN ల నుండి డిఫ్యూజన్ మోడల్స్ వరకు, చిత్రాలు, ఆడియో, కోడ్ సరి [1] కోసం ఉపయోగిస్తారు.
CS231n నోట్స్ ముఖ్యంగా CNN లకు అనుకూలంగా ఉంటాయి, అయితే ట్రాన్స్ఫార్మర్ పేపర్ అనేది అటెన్షన్-బేస్డ్ మోడల్లకు ప్రాథమిక వనరు [2, 3].
పోలిక పట్టిక: సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ రకాలు, అవి ఎవరికి సంబంధించినవి, వైబ్ల ధర మరియు అవి ఎందుకు పనిచేస్తాయి 📊
| సాధనం / రకం | ప్రేక్షకులు | ఖరీదైనది | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| ఫీడ్ఫార్వర్డ్ (MLP) | ప్రారంభకులు, విశ్లేషకులు | తక్కువ-మధ్యస్థం | సరళమైన, సౌకర్యవంతమైన, మంచి ప్రాథమిక అంశాలు |
| సిఎన్ఎన్ | విజన్ బృందాలు | మీడియం | స్థానిక నమూనాలు + పరామితి భాగస్వామ్యం |
| ఆర్ఎన్ఎన్ / ఎల్ఎస్టిఎమ్ / జిఆర్యు | సీక్వెన్స్ ఫోల్క్స్ | మీడియం | తాత్కాలిక జ్ఞాపకశక్తి... క్రమాన్ని సంగ్రహిస్తుంది |
| ట్రాన్స్ఫార్మర్ | NLP, మల్టీమోడల్ | మీడియం-ఎత్తు | సంబంధిత సంబంధాలపై శ్రద్ధ దృష్టి పెడుతుంది. |
| జిఎన్ఎన్ | శాస్త్రవేత్తలు, పరిశోధనలు | మీడియం | గ్రాఫ్లపై సందేశం పంపడం నిర్మాణాన్ని వెల్లడిస్తుంది |
| ఆటోఎన్కోడర్ / VAE | పరిశోధకులు | తక్కువ-మధ్యస్థం | కుదించబడిన ప్రాతినిధ్యాలను నేర్చుకుంటుంది |
| GAN / వ్యాప్తి | సృజనాత్మక ప్రయోగశాలలు | మీడియం-ఎత్తు | వ్యతిరేక లేదా పునరావృత శబ్దాన్ని తొలగించే మాయాజాలం |
గమనికలు: ధర గణన మరియు సమయం గురించి; మీ మైలేజ్ మారుతూ ఉంటుంది. ఒకటి లేదా రెండు సెల్లు ఉద్దేశపూర్వకంగానే మాట్లాడతాయి.
“AI లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?” vs క్లాసికల్ ML అల్గోరిథంలు ⚖️
-
ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ : క్లాసిక్ ML తరచుగా మాన్యువల్ లక్షణాలపై ఆధారపడుతుంది. న్యూరల్ నెట్లు లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకుంటాయి - సంక్లిష్ట డేటాకు పెద్ద విజయం [1].
-
డేటా ఆకలి : నెట్వర్క్లు తరచుగా ఎక్కువ డేటాతో ప్రకాశిస్తాయి; చిన్న డేటా సరళమైన మోడళ్లకు అనుకూలంగా ఉండవచ్చు [1].
-
గణన : నెట్వర్క్లు GPUల వంటి యాక్సిలరేటర్లను ఇష్టపడతాయి [1].
-
పనితీరు పరిమితి : నిర్మాణాత్మకం కాని డేటా (చిత్రాలు, ఆడియో, టెక్స్ట్) కోసం, లోతైన వలలు ఆధిపత్యం చెలాయిస్తాయి [1, 2].
ఆచరణలో నిజంగా పనిచేసే శిక్షణ వర్క్ఫ్లో 🛠️
-
లక్ష్యాన్ని నిర్వచించండి : వర్గీకరణ, తిరోగమనం, ర్యాంకింగ్, తరం - సరిపోయే నష్టాన్ని ఎంచుకోండి.
-
డేటా గొడవ : రైలు/ధృవీకరణ/పరీక్షగా విభజించండి. లక్షణాలను సాధారణీకరించండి. బ్యాలెన్స్ తరగతులు. చిత్రాల కోసం, ఫ్లిప్లు, క్రాప్లు, చిన్న శబ్దం వంటి వృద్ధిని పరిగణించండి.
-
ఆర్కిటెక్చర్ ఎంపిక : సరళంగా ప్రారంభించండి. అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే సామర్థ్యాన్ని జోడించండి.
-
శిక్షణ లూప్ : డేటాను బ్యాచ్ చేయండి. ఫార్వర్డ్ పాస్ చేయండి. నష్టాన్ని లెక్కించండి. బ్యాక్ప్రాప్. అప్డేట్ చేయండి. లాగ్ మెట్రిక్స్.
-
క్రమబద్ధీకరించు : డ్రాప్ అవుట్, బరువు తగ్గడం, ముందుగానే ఆపడం.
-
మూల్యాంకనం చేయండి : హైపర్పారామీటర్ల కోసం ధ్రువీకరణ సెట్ను ఉపయోగించండి. తుది తనిఖీ కోసం ఒక పరీక్ష సెట్ను పట్టుకోండి.
-
జాగ్రత్తగా షిప్ చేయండి : డ్రిఫ్ట్ను పర్యవేక్షించండి, బయాస్ కోసం తనిఖీ చేయండి, రోల్బ్యాక్లను ప్లాన్ చేయండి.
సాలిడ్ థియరీతో కూడిన ఎండ్-టు-ఎండ్, కోడ్-ఓరియెంటెడ్ ట్యుటోరియల్స్ కోసం, ఓపెన్ టెక్స్ట్బుక్ మరియు CS231n నోట్స్ నమ్మదగిన యాంకర్లు [1, 2].
ఓవర్ ఫిట్టింగ్, జనరలైజేషన్ మరియు ఇతర గ్రెమ్లిన్లు 👀
-
ఓవర్ఫిట్టింగ్ : మోడల్ శిక్షణ విచిత్రాలను గుర్తుంచుకుంటుంది. మరిన్ని డేటా, బలమైన క్రమబద్ధీకరణ లేదా సరళమైన నిర్మాణాలతో పరిష్కరించండి.
-
అండర్ ఫిట్టింగ్ : మోడల్ చాలా సులభం లేదా శిక్షణ చాలా పిరికిగా ఉంది. సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోండి లేదా ఎక్కువసేపు శిక్షణ ఇవ్వండి.
-
డేటా లీకేజ్ : పరీక్ష సెట్ నుండి సమాచారం శిక్షణలోకి చొరబడుతుంది. మీ విభజనలను మూడుసార్లు తనిఖీ చేయండి.
-
పేలవమైన క్రమాంకనం : నమ్మకంగా ఉన్నప్పటికీ తప్పుగా ఉండే మోడల్ ప్రమాదకరం. క్రమాంకనం లేదా వేరే లాస్ వెయిటింగ్ను పరిగణించండి.
-
పంపిణీ మార్పు : వాస్తవ ప్రపంచ డేటా కదలికలు. పర్యవేక్షించండి మరియు అనుకూలీకరించండి.
సాధారణీకరణ మరియు క్రమబద్ధీకరణ వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతం కోసం, ప్రామాణిక సూచనలపై ఆధారపడండి [1, 2].
భద్రత, అర్థవివరణ మరియు బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణ 🧭
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అధిక-స్టేక్స్ నిర్ణయాలు తీసుకోగలవు. అవి లీడర్బోర్డ్లో బాగా పనిచేస్తే సరిపోదు. జీవితచక్రంలో మీకు పాలన, కొలత మరియు ఉపశమన దశలు అవసరం. NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఆచరణాత్మక విధులను వివరిస్తుంది - గవర్నెన్స్, మ్యాప్, మెజర్, మేనేజ్ - జట్లు రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ను డిజైన్ మరియు డిప్లాయ్మెంట్లో ఏకీకృతం చేయడంలో సహాయపడతాయి [5].
కొన్ని త్వరిత చిట్కాలు:
-
పక్షపాత తనిఖీలు : సముచితమైన మరియు చట్టబద్ధమైన చోట జనాభా విభాగాలను మూల్యాంకనం చేయండి.
-
అర్థవివరణ : ప్రాముఖ్యత లేదా లక్షణ లక్షణాలు వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించండి. అవి అసంపూర్ణమైనవి, అయినప్పటికీ ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి.
-
పర్యవేక్షణ : ఆకస్మిక మెట్రిక్ డ్రాప్స్ లేదా డేటా డ్రిఫ్ట్ కోసం హెచ్చరికలను సెట్ చేయండి.
-
మానవ పర్యవేక్షణ : తీవ్ర ప్రభావ నిర్ణయాల కోసం మానవులను అప్రమత్తంగా ఉంచండి. హీరోయిజం లేదు, కేవలం పరిశుభ్రత.
మీరు రహస్యంగా తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు 🙋
నాడీ నెట్వర్క్ ప్రాథమికంగా మెదడునా?
మెదడుల నుండి ప్రేరణ పొందింది, అవును - కానీ సరళీకరించబడింది. నెట్వర్క్లలోని న్యూరాన్లు గణిత విధులు; జీవసంబంధమైన న్యూరాన్లు సంక్లిష్టమైన డైనమిక్స్తో కూడిన జీవ కణాలు. సారూప్య వైబ్లు, చాలా భిన్నమైన భౌతిక శాస్త్రం [1].
నాకు ఎన్ని పొరలు అవసరం?
చిన్నగా ప్రారంభించండి. మీరు సరిపోకపోతే, వెడల్పు లేదా లోతును జోడించండి. మీరు ఎక్కువగా ఫిట్ చేస్తుంటే, సామర్థ్యాన్ని క్రమబద్ధీకరించండి లేదా తగ్గించండి. మ్యాజిక్ నంబర్ లేదు; ధ్రువీకరణ వక్రతలు మరియు ఓపిక మాత్రమే ఉంది [1].
నాకు ఎల్లప్పుడూ GPU అవసరమా?
ఎల్లప్పుడూ కాదు. నిరాడంబరమైన డేటాపై చిన్న నమూనాలు CPUలపై శిక్షణ పొందగలవు, కానీ చిత్రాలు, పెద్ద టెక్స్ట్ నమూనాలు లేదా పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం, యాక్సిలరేటర్లు టన్నుల సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి [1].
శ్రద్ధ శక్తివంతమైనదని ప్రజలు ఎందుకు అంటారు?
ఎందుకంటే శ్రద్ధ మోడల్లను ఒక క్రమంలో ఖచ్చితంగా కవాతు చేయకుండా ఇన్పుట్ యొక్క అత్యంత సంబంధిత భాగాలపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది ప్రపంచ సంబంధాలను సంగ్రహిస్తుంది, ఇది భాష మరియు మల్టీమోడల్ పనులకు పెద్ద విషయం [3].
“AI లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?” అనేది “లోతైన అభ్యాసం అంటే ఏమిటి” అనే దానికి భిన్నంగా ఉందా?
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించే విస్తృత విధానం. కాబట్టి AIలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి అని అనేది ప్రధాన పాత్ర గురించి అడగడం లాంటిది; డీప్ లెర్నింగ్ మొత్తం సినిమా [1].
ఆచరణాత్మకమైన, కొంచెం అభిప్రాయాలతో కూడిన చిట్కాలు 💡
-
సరళమైన బేస్లైన్లకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి . డేటా నేర్చుకోదగినదా కాదా అని చిన్న మల్టీలేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్ కూడా మీకు తెలియజేస్తుంది.
-
మీ డేటా పైప్లైన్ను పునరుత్పత్తి చేయగలిగేలా . మీరు దాన్ని తిరిగి అమలు చేయలేకపోతే, మీరు దానిని నమ్మలేరు.
-
మీరు అనుకున్నదానికంటే నేర్చుకునే రేటు
-
బ్యాచ్ సైజు ట్రేడ్-ఆఫ్లు ఉన్నాయి. పెద్ద బ్యాచ్లు ప్రవణతలను స్థిరీకరిస్తాయి కానీ భిన్నంగా సాధారణీకరించబడవచ్చు.
-
గందరగోళంగా ఉన్నప్పుడు, ప్లాట్ నష్టం వక్రతలు మరియు బరువు నిబంధనలు . ప్లాట్లలో సమాధానం ఎంత తరచుగా ఉంటుందో మీరు ఆశ్చర్యపోతారు.
-
డాక్యుమెంట్ ఊహలు. భవిష్యత్తు-మీరు విషయాలను మర్చిపోతారు - వేగంగా [1, 2].
డీప్-డైవ్ డొంక తిరుగుడు: డేటా పాత్ర, లేదా చెత్తలో చెత్త అంటే చెత్త బయటకు ఎందుకు 🗑️➡️✨
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు లోపభూయిష్ట డేటాను అద్భుతంగా పరిష్కరించవు. వక్రీకరించిన లేబుల్లు, ఉల్లేఖన తప్పులు లేదా ఇరుకైన నమూనా అన్నీ మోడల్ అంతటా ప్రతిధ్వనిస్తాయి. క్యూరేట్, ఆడిట్ మరియు ఆగ్మెంట్. మరియు మీకు మరిన్ని డేటా అవసరమా లేదా మెరుగైన మోడల్ అవసరమా అని మీకు ఖచ్చితంగా తెలియకపోతే, సమాధానం తరచుగా చికాకు కలిగించేంత సులభం: రెండూ - కానీ డేటా నాణ్యతతో ప్రారంభించండి [1].
“AI లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?” - మీరు తిరిగి ఉపయోగించగల చిన్న నిర్వచనాలు 🧾
-
న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది ఒక లేయర్డ్ ఫంక్షన్ ఉజ్జాయింపు, ఇది ప్రవణత సంకేతాలను ఉపయోగించి బరువులను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా సంక్లిష్ట నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది [1, 2].
-
ఇది నష్టాన్ని తగ్గించడానికి శిక్షణ పొందిన వరుస నాన్-లీనియర్ దశల ద్వారా ఇన్పుట్లను అవుట్పుట్లుగా మార్చే వ్యవస్థ [1].
-
ఇది చిత్రాలు, వచనం మరియు ఆడియో వంటి నిర్మాణాత్మక ఇన్పుట్లపై వృద్ధి చెందుతున్న సరళమైన, డేటా-ఆకలితో కూడిన మోడలింగ్ విధానం [1, 2, 3].
చాలా పొడవుగా ఉంది, చదవలేదు మరియు చివరి వ్యాఖ్యలు 🎯
AI లో న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి అని ఎవరైనా మిమ్మల్ని అడిగితే ఇక్కడ ధ్వని ఉంది: న్యూరల్ నెట్వర్క్ అనేది డేటాను దశలవారీగా మార్చే సాధారణ యూనిట్ల స్టాక్, నష్టాన్ని తగ్గించడం ద్వారా మరియు ప్రవణతలను అనుసరించడం ద్వారా పరివర్తనను నేర్చుకుంటుంది. అవి శక్తివంతమైనవి ఎందుకంటే అవి స్కేల్ చేస్తాయి, లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకుంటాయి మరియు చాలా సంక్లిష్టమైన విధులను సూచించగలవు [1, 4]. మీరు డేటా నాణ్యత, పాలన లేదా పర్యవేక్షణను విస్మరిస్తే అవి ప్రమాదకరం [5]. మరియు అవి మాయాజాలం కాదు. కేవలం గణితం, కంప్యూట్ మరియు మంచి ఇంజనీరింగ్ - కొంత రుచితో.
మరింత చదవడానికి, జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేయబడింది (ఉల్లేఖనం లేని అదనపు అంశాలు)
-
స్టాన్ఫోర్డ్ CS231n గమనికలు - అందుబాటులో ఉండేవి మరియు ఆచరణాత్మకమైనవి: https://cs231n.github.io/
-
DeepLearningBook.org - కానానికల్ రిఫరెన్స్: https://www.deeplearningbook.org/
-
NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ - బాధ్యతాయుతమైన AI మార్గదర్శకత్వం: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
-
“మీకు కావలసిందల్లా శ్రద్ధ మాత్రమే” - ట్రాన్స్ఫార్మర్ పేపర్: https://arxiv.org/abs/1706.03762
ప్రస్తావనలు
[1] గుడ్ఫెలో, I., బెంగియో, Y., & కోర్విల్లె, A. డీప్ లెర్నింగ్ . MIT ప్రెస్. ఉచిత ఆన్లైన్ వెర్షన్: మరింత చదవండి
[2] స్టాన్ఫోర్డ్ CS231n. దృశ్య గుర్తింపు కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (కోర్సు గమనికలు): మరింత చదవండి
[3] వాస్వానీ, ఎ., షజీర్, ఎన్., పర్మార్, ఎన్., మరియు ఇతరులు (2017). మీకు కావలసిందల్లా శ్రద్ధ . న్యూరిఐపిఎస్. ఆర్ఎక్స్ఐవి: మరింత చదవండి
[4] సైబెంకో, జి. (1989). సిగ్మోయిడల్ ఫంక్షన్ యొక్క సూపర్పొజిషన్ల ద్వారా ఉజ్జాయింపు . మ్యాథమెటిక్స్ ఆఫ్ కంట్రోల్, సిగ్నల్స్ అండ్ సిస్టమ్స్ , 2, 303–314. స్ప్రింగర్: మరింత చదవండి
[5] NIST. AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF) : మరింత చదవండి