ન્યુરલ નેટવર્ક્સ રહસ્યમય લાગે છે, જ્યાં સુધી તે રહસ્યમય ન લાગે. જો તમે ક્યારેય વિચાર્યું હોય કે AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે? અને શું તે ફક્ત ફેન્સી ટોપી સાથે ગણિત છે, તો તમે યોગ્ય સ્થાને છો. અમે તેને વ્યવહારુ રાખીશું, નાના ચકરાવોમાં છંટકાવ કરીશું, અને હા - થોડા ઇમોજીસ. તમને ખબર પડશે કે આ સિસ્ટમ્સ શું છે, તે શા માટે કાર્ય કરે છે, તે ક્યાં નિષ્ફળ જાય છે, અને હાથ હલાવ્યા વિના તેના વિશે કેવી રીતે વાત કરવી.
આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:
🔗 AI પૂર્વગ્રહ શું છે?
ન્યાયીતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે AI સિસ્ટમ્સ અને વ્યૂહરચનાઓ માં પૂર્વગ્રહને સમજવું.
🔗 આગાહીત્મક AI શું છે?
ભવિષ્યના પરિણામોની આગાહી કરવા માટે આગાહીયુક્ત AI પેટર્નનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે.
🔗 એઆઈ ટ્રેનર શું છે?
AI ને તાલીમ આપતા વ્યાવસાયિકોની ભૂમિકા અને જવાબદારીઓનું અન્વેષણ કરવું.
🔗 AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન શું છે?
કમ્પ્યુટર વિઝન દ્વારા AI દ્રશ્ય ડેટાનું અર્થઘટન અને વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરે છે.
AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે? 10-સેકન્ડનો જવાબ ⏱️
ન્યુરલ નેટવર્ક એ ન્યુરોન્સ નામના સરળ ગણતરી એકમોનો સમૂહ છે જે સંખ્યાઓને આગળ મોકલે છે, તાલીમ દરમિયાન તેમની જોડાણ શક્તિઓને સમાયોજિત કરે છે અને ધીમે ધીમે ડેટામાં પેટર્ન શીખે છે. જ્યારે તમે ડીપ લર્નિંગ , ત્યારે તેનો અર્થ સામાન્ય રીતે ઘણા સ્ટેક્ડ સ્તરો સાથે ન્યુરલ નેટવર્ક થાય છે, શીખવાની સુવિધાઓ આપમેળે હોય છે તેના બદલે તમે તેમને હાથથી કોડિંગ કરો છો. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો: ઘણા નાના ગણિતના ટુકડાઓ, ચતુરાઈથી ગોઠવાયેલા, ઉપયોગી ન થાય ત્યાં સુધી ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવે છે [1].
ન્યુરલ નેટવર્ક શું ઉપયોગી બનાવે છે? ✅
-
પ્રતિનિધિત્વ શક્તિ : યોગ્ય સ્થાપત્ય અને કદ સાથે, નેટવર્ક્સ અત્યંત જટિલ કાર્યોનું અનુમાન કરી શકે છે (યુનિવર્સલ એપ્રોક્સિમેશન પ્રમેય જુઓ) [4].
-
શરૂઆતથી અંત સુધી શિક્ષણ : હાથથી એન્જિનિયરિંગ સુવિધાઓને બદલે, મોડેલ તેમને શોધે છે [1].
-
સામાન્યીકરણ : સારી રીતે નિયમિત નેટવર્ક ફક્ત યાદ રાખતું નથી - તે નવા, અદ્રશ્ય ડેટા પર કાર્ય કરે છે [1].
-
માપનીયતા : મોટા ડેટાસેટ્સ અને મોટા મોડેલો ઘણીવાર પરિણામોમાં સુધારો કરતા રહે છે... ગણતરી અને ડેટા ગુણવત્તા જેવી વ્યવહારુ મર્યાદાઓ સુધી [1].
-
ટ્રાન્સફરેબિલિટી : એક કાર્યમાં શીખેલી સુવિધાઓ બીજા કાર્યમાં મદદ કરી શકે છે (ટ્રાન્સફર લર્નિંગ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ) [1].
નાની ફીલ્ડ નોટ (ઉદાહરણ દૃશ્ય): એક નાની પ્રોડક્ટ-વર્ગીકરણ ટીમ કોમ્પેક્ટ CNN માટે હાથથી બનાવેલી સુવિધાઓને અદલાબદલી કરે છે, સરળ વૃદ્ધિ (ફ્લિપ્સ/ક્રોપ્સ) ઉમેરે છે, અને માન્યતા ભૂલ ડ્રોપ જુએ છે - એટલા માટે નહીં કે નેટવર્ક "જાદુઈ" છે, પરંતુ એટલા માટે કે તેણે સીધા પિક્સેલ્સમાંથી વધુ ઉપયોગી સુવિધાઓ શીખી.
"AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?" સાદા અંગ્રેજીમાં, એક શંકાસ્પદ રૂપક સાથે 🍞
બેકરી લાઇનની કલ્પના કરો. ઘટકો અંદર જાય છે, કામદારો રેસીપીમાં ફેરફાર કરે છે, સ્વાદ પરીક્ષકો ફરિયાદ કરે છે, અને ટીમ ફરીથી રેસીપી અપડેટ કરે છે. નેટવર્કમાં, ઇનપુટ્સ સ્તરોમાંથી પસાર થાય છે, નુકસાન કાર્ય આઉટપુટને ગ્રેડ કરે છે, અને ગ્રેડિયન્ટ્સ વજનને આગલી વખતે વધુ સારું કરવા માટે દબાણ કરે છે. રૂપક તરીકે સંપૂર્ણ નથી - બ્રેડ અલગ કરી શકાતી નથી - પરંતુ તે ચોંટી જાય છે [1].
ન્યુરલ નેટવર્કની શરીરરચના 🧩
-
ચેતાકોષો : ભારિત રકમ અને સક્રિયકરણ કાર્ય લાગુ કરતા નાના કેલ્ક્યુલેટર.
-
વજન અને પૂર્વગ્રહ : એડજસ્ટેબલ નોબ્સ જે સિગ્નલો કેવી રીતે જોડાય છે તે વ્યાખ્યાયિત કરે છે.
-
સ્તરો : ઇનપુટ સ્તર ડેટા મેળવે છે, છુપાયેલા સ્તરો તેને રૂપાંતરિત કરે છે, આઉટપુટ સ્તર આગાહી કરે છે.
-
સક્રિયકરણ કાર્યો : ReLU, સિગ્મોઇડ, ટેન્હ અને સોફ્ટમેક્સ જેવા બિન-રેખીય ટ્વિસ્ટ શીખવાને લવચીક બનાવે છે.
-
નુકશાન કાર્ય : આગાહી કેટલી ખોટી છે તેનો સ્કોર (વર્ગીકરણ માટે ક્રોસ-એન્ટ્રોપી, રીગ્રેશન માટે MSE).
-
ઑપ્ટિમાઇઝર : SGD અથવા એડમ જેવા અલ્ગોરિધમ્સ વજન અપડેટ કરવા માટે ગ્રેડિયન્ટનો ઉપયોગ કરે છે.
-
નિયમિતકરણ : મોડેલને ઓવરફિટિંગથી બચાવવા માટે ડ્રોપઆઉટ અથવા વજનમાં ઘટાડો જેવી તકનીકો.
જો તમે ઔપચારિક સારવાર (પરંતુ હજુ પણ વાંચી શકાય તેવું) ઇચ્છતા હોવ, તો ઓપન પાઠ્યપુસ્તક ડીપ લર્નિંગ સંપૂર્ણ સ્ટેકને આવરી લે છે: ગણિતના પાયા, ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને સામાન્યીકરણ [1].
સક્રિયકરણ કાર્યો, ટૂંકમાં પણ મદદરૂપ ⚡
-
ReLU : નકારાત્મક માટે શૂન્ય, હકારાત્મક માટે રેખીય. સરળ, ઝડપી, અસરકારક.
-
સિગ્મોઇડ : 0 અને 1 ની વચ્ચેના મૂલ્યોને સ્ક્વોશ કરે છે - ઉપયોગી છે પરંતુ સંતૃપ્ત થઈ શકે છે.
-
તાન્હ : સિગ્મોઇડ જેવું પણ શૂન્યની આસપાસ સપ્રમાણ.
-
સોફ્ટમેક્સ : વર્ગોમાં કાચા સ્કોર્સને સંભાવનાઓમાં ફેરવે છે.
તમારે દરેક વળાંક આકાર યાદ રાખવાની જરૂર નથી - ફક્ત ટ્રેડ-ઓફ અને સામાન્ય ડિફોલ્ટ્સ જાણો [1, 2].
શીખવું ખરેખર કેવી રીતે થાય છે: બેકપ્રોપ, પણ ડરામણું નહીં 🔁
-
ફોરવર્ડ પાસ : આગાહી ઉત્પન્ન કરવા માટે ડેટા સ્તર દર સ્તર વહે છે.
-
નુકસાનની ગણતરી કરો : આગાહીની સત્ય સાથે સરખામણી કરો.
-
બેકપ્રોપેગેશન : સાંકળ નિયમનો ઉપયોગ કરીને દરેક વજનના સંદર્ભમાં નુકસાનના ગ્રેડિયન્ટ્સની ગણતરી કરો.
-
અપડેટ : ઑપ્ટિમાઇઝર વજનમાં થોડો ફેરફાર કરે છે.
-
પુનરાવર્તન : ઘણા યુગો. મોડેલ ધીમે ધીમે શીખે છે.
વિઝ્યુઅલ્સ અને કોડ-એડજેન્ટ સમજૂતીઓ સાથે વ્યવહારુ અંતઃપ્રેરણા માટે, બેકપ્રોપ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન પર ક્લાસિક CS231n નોંધો જુઓ [2].
ન્યુરલ નેટવર્કના મુખ્ય પરિવારો, એક નજરમાં 🏡
-
ફીડફોરવર્ડ નેટવર્ક્સ (MLPs) : સૌથી સરળ પ્રકાર. ડેટા ફક્ત આગળ વધે છે.
-
કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs) : ધાર, ટેક્સચર, આકારો શોધતા અવકાશી ફિલ્ટર્સને કારણે છબીઓ માટે ઉત્તમ [2].
-
રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNNs) અને વેરિઅન્ટ્સ : ક્રમની ભાવના રાખીને ટેક્સ્ટ અથવા સમય શ્રેણી જેવા ક્રમ માટે બનાવવામાં આવેલ છે [1].
-
ટ્રાન્સફોર્મર્સ : ભાષા અને તેનાથી આગળ [3] માં પ્રભુત્વ ધરાવતા, એક જ સમયે ક્રમમાં સ્થિતિઓમાં મોડેલ સંબંધો પર ધ્યાન આપો.
-
ગ્રાફ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (GNNs) : ગ્રાફના નોડ્સ અને કિનારીઓ પર કાર્ય કરે છે - પરમાણુઓ, સામાજિક નેટવર્ક્સ, ભલામણ [1] માટે ઉપયોગી.
-
ઓટોએન્કોડર્સ અને VAEs : સંકુચિત રજૂઆતો શીખો અને વિવિધતાઓ ઉત્પન્ન કરો [1].
-
જનરેટિવ મોડેલ્સ : GAN થી લઈને ડિફ્યુઝન મોડેલ્સ સુધી, જેનો ઉપયોગ છબીઓ, ઑડિઓ, ઇવન કોડ [1] માટે થાય છે.
CS231n નોંધો ખાસ કરીને CNN માટે અનુકૂળ છે, જ્યારે ટ્રાન્સફોર્મર પેપર ધ્યાન-આધારિત મોડેલો માટે પ્રાથમિક સ્ત્રોત છે [2, 3].
સરખામણી કોષ્ટક: સામાન્ય ન્યુરલ નેટવર્ક પ્રકારો, તેઓ કોના માટે છે, કિંમતના વાઇબ્સ અને તેઓ શા માટે કામ કરે છે 📊
| સાધન / પ્રકાર | પ્રેક્ષક | ભાવ-પ્રિય | તે કેમ કામ કરે છે |
|---|---|---|---|
| ફીડફોરવર્ડ (MLP) | શરૂઆત કરનારા, વિશ્લેષકો | ઓછા-મધ્યમ | સરળ, લવચીક, યોગ્ય બેઝલાઇન્સ |
| સીએનએન | વિઝન ટીમો | મધ્યમ | સ્થાનિક પેટર્ન + પેરામીટર શેરિંગ |
| આરએનએન / એલએસટીએમ / જીઆરયુ | સિક્વન્સ લોકો | મધ્યમ | ટેમ્પોરલ મેમરી-ઇશ… ક્રમ કેપ્ચર કરે છે |
| ટ્રાન્સફોર્મર | NLP, મલ્ટિમોડલ | મધ્યમ-ઉચ્ચ | ધ્યાન સંબંધિત સંબંધો પર કેન્દ્રિત છે |
| જીએનએન | વૈજ્ઞાનિકો, રિસાયક્લિંગ | મધ્યમ | ગ્રાફ પર સંદેશ પસાર થવાથી માળખું દેખાય છે |
| ઓટોએન્કોડર / VAE | સંશોધકો | ઓછા-મધ્યમ | સંકુચિત રજૂઆતો શીખે છે |
| GAN / પ્રસરણ | સર્જનાત્મક પ્રયોગશાળાઓ | મધ્યમ-ઉચ્ચ | વિરોધી અથવા પુનરાવર્તિત અવાજ દૂર કરવાનો જાદુ |
નોંધ: કિંમત ગણતરી અને સમય પર આધારિત છે; તમારું માઇલેજ બદલાય છે. એક કે બે સેલ ઇરાદાપૂર્વક વાતચીત કરે છે.
"AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?" ક્લાસિકલ ML અલ્ગોરિધમ્સ વિરુદ્ધ ⚖️
-
ફીચર એન્જિનિયરિંગ : ક્લાસિક ML ઘણીવાર મેન્યુઅલ ફીચર્સ પર આધાર રાખે છે. ન્યુરલ નેટ્સ ફીચર્સ આપમેળે શીખે છે - જટિલ ડેટા માટે એક મોટી જીત [1].
-
ડેટા ભૂખ : નેટવર્ક્સ ઘણીવાર વધુ ડેટાથી ચમકતા હોય છે; નાનો ડેટા સરળ મોડેલોને ટેકો આપી શકે છે [1].
-
ગણતરી : નેટવર્ક્સને GPUs જેવા એક્સિલરેટર ગમે છે [1].
-
પ્રદર્શન ટોચમર્યાદા : અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા (છબીઓ, ઑડિઓ, ટેક્સ્ટ) માટે, ડીપ નેટ્સ [1, 2] પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે.
તાલીમ કાર્યપ્રવાહ જે ખરેખર વ્યવહારમાં કામ કરે છે 🛠️
-
ઉદ્દેશ્ય વ્યાખ્યાયિત કરો : વર્ગીકરણ, રીગ્રેશન, રેન્કિંગ, પેઢી - મેળ ખાતી ખોટ પસંદ કરો.
-
ડેટા રેંગલિંગ : ટ્રેન/માન્યતા/પરીક્ષણમાં વિભાજીત કરો. સુવિધાઓને સામાન્ય બનાવો. સંતુલન વર્ગો. છબીઓ માટે, ફ્લિપ્સ, ક્રોપ, નાના અવાજ જેવા વધારાનો વિચાર કરો.
-
સ્થાપત્ય પસંદગી : સરળ શરૂઆત કરો. જરૂર પડે ત્યારે જ ક્ષમતા ઉમેરો.
-
તાલીમ લૂપ : ડેટા બેચ કરો. પાસ ફોરવર્ડ કરો. નુકસાનની ગણતરી કરો. બેકપ્રોપ. અપડેટ કરો. લોગ મેટ્રિક્સ.
-
નિયમિત કરો : ડ્રોપઆઉટ, વજનમાં ઘટાડો, વહેલા બંધ થવું.
-
મૂલ્યાંકન કરો : હાઇપરપેરામીટર્સ માટે માન્યતા સેટનો ઉપયોગ કરો. અંતિમ તપાસ માટે એક પરીક્ષણ સેટ રાખો.
-
કાળજીપૂર્વક મોકલો : ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ કરો, પૂર્વગ્રહ તપાસો, રોલબેકની યોજના બનાવો.
સોલિડ થિયરી સાથે એન્ડ-ટુ-એન્ડ, કોડ-ઓરિએન્ટેડ ટ્યુટોરિયલ્સ માટે, ઓપન ટેક્સ્ટબુક અને CS231n નોંધો વિશ્વસનીય એન્કર છે [1, 2].
ઓવરફિટિંગ, સામાન્યીકરણ અને અન્ય ગ્રેમલિન 👀
-
ઓવરફિટિંગ : આ મોડેલ તાલીમની નાની-નાની બાબતોને યાદ રાખે છે. વધુ ડેટા, મજબૂત નિયમિતીકરણ અથવા સરળ આર્કિટેક્ચર સાથે તેને ઠીક કરો.
-
અંડરફિટિંગ : મોડેલ ખૂબ સરળ છે અથવા તાલીમ આપવામાં ખૂબ ડરપોક છે. ક્ષમતા વધારો અથવા વધુ સમય સુધી તાલીમ આપો.
-
ડેટા લીકેજ : ટેસ્ટ સેટમાંથી માહિતી તાલીમમાં છુપાઈ જાય છે. તમારા સ્પ્લિટ્સને ત્રણ વાર તપાસો.
-
નબળું કેલિબ્રેશન : એક મોડેલ જે આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ છતાં ખોટું છે તે ખતરનાક છે. કેલિબ્રેશન અથવા અલગ લોસ વેઇટિંગનો વિચાર કરો.
-
વિતરણ શિફ્ટ : વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટાની ગતિવિધિઓ. દેખરેખ રાખો અને અનુકૂલન કરો.
સામાન્યીકરણ અને નિયમિતકરણ પાછળના સિદ્ધાંત માટે, પ્રમાણભૂત સંદર્ભો [1, 2] પર આધાર રાખો.
સલામતી, અર્થઘટનક્ષમતા અને જવાબદાર ઉપયોગ 🧭
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ઉચ્ચ-દાવના નિર્ણયો લઈ શકે છે. ફક્ત લીડરબોર્ડ પર સારું પ્રદર્શન કરે તે પૂરતું નથી. તમારે જીવનચક્ર દરમ્યાન શાસન, માપન અને શમન પગલાંની જરૂર છે. NIST AI જોખમ વ્યવસ્થાપન ફ્રેમવર્ક વ્યવહારુ કાર્યો - GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE - ની રૂપરેખા આપે છે જેથી ટીમોને ડિઝાઇન અને ડિપ્લોયમેન્ટમાં જોખમ વ્યવસ્થાપનને એકીકૃત કરવામાં મદદ મળે [5].
થોડા ઝડપી સંકેતો:
-
પૂર્વગ્રહ તપાસ : જ્યાં યોગ્ય અને કાયદેસર હોય ત્યાં વસ્તી વિષયક ભાગોનું મૂલ્યાંકન કરો.
-
અર્થઘટનક્ષમતા : સાદગી અથવા વિશેષતા વિશેષતાઓ જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરો. તે અપૂર્ણ છે, છતાં ઉપયોગી છે.
-
મોનિટરિંગ : અચાનક મેટ્રિક ડ્રોપ અથવા ડેટા ડ્રિફ્ટ માટે ચેતવણીઓ સેટ કરો.
-
માનવ દેખરેખ : ભારે અસરવાળા નિર્ણયો માટે માનવીઓને લૂપમાં રાખો. કોઈ વીરતા નહીં, ફક્ત સ્વચ્છતા.
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો જે તમને ગુપ્ત રીતે પૂછાતા હતા 🙋
શું ન્યુરલ નેટવર્ક મૂળભૂત રીતે મગજ છે?
મગજથી પ્રેરિત, હા - પણ સરળ. નેટવર્ક્સમાં ચેતાકોષો ગાણિતિક કાર્યો છે; જૈવિક ચેતાકોષો જટિલ ગતિશીલતાવાળા જીવંત કોષો છે. સમાન વાઇબ્સ, ખૂબ જ અલગ ભૌતિકશાસ્ત્ર [1].
મને કેટલા સ્તરોની જરૂર છે?
નાની શરૂઆત કરો. જો તમે અંડરફિટિંગ કરી રહ્યા છો, તો પહોળાઈ અથવા ઊંડાઈ ઉમેરો. જો તમે ઓવરફિટિંગ કરી રહ્યા છો, તો ક્ષમતાને નિયમિત કરો અથવા ઘટાડો. કોઈ જાદુઈ સંખ્યા નથી; ફક્ત માન્યતા વળાંકો અને ધીરજ છે [1].
શું મને હંમેશા GPU ની જરૂર પડે છે?
હંમેશા નહીં. સામાન્ય ડેટા પરના નાના મોડેલો CPU પર તાલીમ આપી શકે છે, પરંતુ છબીઓ, મોટા ટેક્સ્ટ મોડેલો અથવા મોટા ડેટાસેટ્સ માટે, એક્સિલરેટર ઘણો સમય બચાવે છે [1].
લોકો કેમ કહે છે કે ધ્યાન શક્તિશાળી છે?
કારણ કે ધ્યાન મોડેલોને ક્રમમાં ગોઠવાયા વિના ઇનપુટના સૌથી સુસંગત ભાગો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા દે છે. તે વૈશ્વિક સંબંધોને કેપ્ચર કરે છે, જે ભાષા અને મલ્ટિમોડલ કાર્યો માટે એક મોટી વાત છે [3].
શું "AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?" એ "ડીપ લર્નિંગ શું છે" થી અલગ છે?
ડીપ લર્નિંગ એ એક વ્યાપક અભિગમ છે જે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. તેથી AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે? એ મુખ્ય પાત્ર વિશે પૂછવા જેવું છે; ડીપ લર્નિંગ એ આખી ફિલ્મ છે [1].
વ્યવહારુ, થોડી મંતવ્યાત્મક ટિપ્સ 💡
-
સરળ બેઝલાઇન પસંદ કરો . એક નાનું મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોન પણ તમને કહી શકે છે કે ડેટા શીખી શકાય છે કે નહીં.
-
તમારા ડેટા પાઇપલાઇનને ફરીથી ઉત્પન્ન કરી શકાય તેવું . જો તમે તેને ફરીથી ચલાવી શકતા નથી, તો તમે તેના પર વિશ્વાસ કરી શકતા નથી.
-
શીખવાનો દર તમારા વિચારો કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ છે. સમયપત્રક અજમાવી જુઓ. વોર્મઅપ મદદ કરી શકે છે.
-
બેચ કદમાં ફેરફાર થાય છે. મોટા બેચ ગ્રેડિયન્ટ્સને સ્થિર કરે છે પરંતુ તે અલગ રીતે સામાન્યીકરણ કરી શકે છે.
-
જ્યારે ગૂંચવણમાં મુકાય છે, ત્યારે પ્લોટ નુકશાન વક્ર અને વજન ધોરણો . તમને આશ્ચર્ય થશે કે પ્લોટમાં જવાબ કેટલી વાર મળે છે.
-
દસ્તાવેજ ધારણાઓ. ભવિષ્ય - તમે વસ્તુઓ ભૂલી જાઓ છો - ઝડપી [1, 2].
ઊંડાણપૂર્વક ચકરાવો: ડેટાની ભૂમિકા, અથવા શા માટે કચરો અંદર રહે છે તેનો અર્થ કચરો બહાર કાઢવો 🗑️➡️✨
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ જાદુઈ રીતે ખામીયુક્ત ડેટાને સુધારતા નથી. સ્ક્વ્ડ લેબલ્સ, એનોટેશન ભૂલો, અથવા સાંકડા નમૂના, આ બધું મોડેલ દ્વારા પડઘો પાડશે. ક્યુરેટ કરો, ઓડિટ કરો અને વધારો કરો. અને જો તમને ખાતરી ન હોય કે તમને વધુ ડેટાની જરૂર છે કે વધુ સારા મોડેલની, તો જવાબ ઘણીવાર હેરાન કરનારું સરળ હોય છે: બંને - પરંતુ ડેટા ગુણવત્તાથી શરૂઆત કરો [1].
"AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?" - ટૂંકી વ્યાખ્યાઓ જેનો તમે ફરીથી ઉપયોગ કરી શકો છો 🧾
-
ન્યુરલ નેટવર્ક એ એક સ્તરીય ફંક્શન એપ્રોક્સિમેટર છે જે ગ્રેડિયન્ટ સિગ્નલો [1, 2] નો ઉપયોગ કરીને વજનને સમાયોજિત કરીને જટિલ પેટર્ન શીખે છે.
-
તે એક એવી સિસ્ટમ છે જે ક્રમિક બિન-રેખીય પગલાંઓ દ્વારા ઇનપુટ્સને આઉટપુટમાં રૂપાંતરિત કરે છે, જે નુકસાન ઘટાડવા માટે તાલીમ પામેલ છે [1].
-
તે એક લવચીક, ડેટા-ભૂખ્યા મોડેલિંગ અભિગમ છે જે છબીઓ, ટેક્સ્ટ અને ઑડિઓ [1, 2, 3] જેવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ઇનપુટ્સ પર ખીલે છે.
ખૂબ લાંબો, વાંચ્યો નથી અને અંતિમ ટિપ્પણી 🎯
જો કોઈ તમને પૂછે કે AI માં ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે? તો અહીં અવાજનો વિષય છે: ન્યુરલ નેટવર્ક એ સરળ એકમોનો સમૂહ છે જે ડેટાને પગલું દ્વારા પગલું રૂપાંતરિત કરે છે, નુકસાનને ઘટાડીને અને ગ્રેડિયન્ટ્સને અનુસરીને પરિવર્તન શીખે છે. તેઓ શક્તિશાળી છે કારણ કે તેઓ સ્કેલ કરે છે, સુવિધાઓ આપમેળે શીખે છે, અને ખૂબ જ જટિલ કાર્યોનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે [1, 4]. જો તમે ડેટા ગુણવત્તા, શાસન અથવા દેખરેખને અવગણો છો તો તે જોખમી છે [5]. અને તે જાદુ નથી. ફક્ત ગણિત, ગણતરી અને સારી ઇજનેરી - થોડી રુચિ સાથે.
વધુ વાંચન, કાળજીપૂર્વક પસંદ કરેલ (બિન-સંદર્ભ વધારાઓ)
-
સ્ટેનફોર્ડ CS231n નોંધો - સુલભ અને વ્યવહારુ: https://cs231n.github.io/
-
DeepLearningBook.org - પ્રમાણભૂત સંદર્ભ: https://www.deeplearningbook.org/
-
NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક - જવાબદાર AI માર્ગદર્શન: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
-
"ધ્યાન ફક્ત તમારે જ જોઈએ છે" - ટ્રાન્સફોર્મર પેપર: https://arxiv.org/abs/1706.03762
સંદર્ભ
[1] ગુડફેલો, આઇ., બેન્જિયો, વાય., અને કુરવિલે, એ. ડીપ લર્નિંગ . એમઆઈટી પ્રેસ. મફત ઓનલાઈન સંસ્કરણ: વધુ વાંચો
[2] સ્ટેનફોર્ડ CS231n. વિઝ્યુઅલ રેકગ્નિશન માટે કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (કોર્સ નોટ્સ): વધુ વાંચો
[3] વાસવાણી, એ., શાઝીર, એન., પરમાર, એન., વગેરે (2017). ધ્યાન ફક્ત તમારે જ જોઈએ છે . ન્યુરિપ્સ. arXiv: વધુ વાંચો
[4] સાયબેન્કો, જી. (1989). સિગ્મોઇડલ ફંક્શનના સુપરપોઝિશન દ્વારા અંદાજ . નિયંત્રણ, સિગ્નલો અને સિસ્ટમ્સનું ગણિત , 2, 303–314. સ્પ્રિંગર: વધુ વાંચો
[5] NIST. AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF) : વધુ વાંચો