Përmbajtja:
- Përkufizimi i rrjetave nervore kompjuterike
- Shembuj
- Elementet e rrjetave nervore kompjuterike
- Konceptet bazë të rrjetave nervore të thella
Pëkufizimi i rrjetave nervore kompjuterike
Rrjetat nervore kompjuterike (Neural Networks) janë një bashkësi e algoritmeve përllogaritës, të modeluar sipas trurit të njeriut, e të projektuar që të njohin motive apo rregullsi. Çfarëdo qofshin të dhënat në hyrje: fotografi, tekst, seri kohore, këto rrjeta së pari i përkthejnë këto të dhëna në të dhëna numerike, që më pas vendosen nëpër vektorë, e në fund gjendet motivi.
Shembuj
Deep learning harton të dhënat që i merr në hyrje deri në rezultatet, duke gjetur korrelacione. Njihet ndryshe edhe si “universal approximator” (përafrues universal), kjo sepse mund të mësojë të përafrojë një funksion të panjohur f(x) = y, midis një hyrje x dhe një dalje y duke supozuar që të dyja kanë njëfarë korrelacioni.
Klasifikimi
Të gjitha operacionet e klasifikimit janë plotësisht të varura nga të dhënat e etiketuara. Klasifikimi mund të përdoret në:
- Detektimin e fytyrave, njohjen e njerëzve në imazhe.
- Mund të identifikojë objekte në fotografi.
- Detekton zëra, identifikon folësit, mund të përkthejë nga zëri në tekst.
Grumbullimi
Grumbullimi, apo në Anglisht “Clustering”, është detektimi i ngjashmërive mes të dhënave që posedojmë. Kjo metode nuk kërkon që të dhënat të kenë etiketa. Rastet ku grumbullimi përdoret më shumë janë:
- Kërkimi: krahasimi i dokumentave, fotografive, zërave.
- Detektimi i anomalive: detektimi i sjelljeve të pazakonshme.
Elementet e rrjetave nervore kompjuterike
Çdo rrjetë nervore kompjuterike është e përbërë prej disa shtresave. Këto shtresa janë të përbëra prej nyjeve (nodes). Nyjet janë pikërisht pikat ku zhvillohet përpunimi apo përllogaritja, që deri diku imitojnë neuronet në trurin e njeriut.
Konceptet bazë të rrjetave nervore kompjuterike
Rrjetet e të mësuarit të thellë (deep learning) dallohen nga rrjetet njështresore të fshehura nga thellësia e tyre; kjo thellësi përfaqëson numrin e shtresave me nyje nëpër të cilat të dhënat duhet të kalojnë deri sa rrjeti të arrijë të njohi një motiv.
Rrjetat “Deep Learning” janë të afta të zbulojnë struktura të fshehura edhe në të dhëna të paetiketuara e pa strukturë, e që janë shumica e të dhënave në botë.