Como você pode otimizar redes neurais para diferentes domínios?

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As redes neurais são modelos poderosos que podem aprender com dados complexos e executar várias tarefas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e aprendizagem por reforço. No entanto, as redes neurais não são soluções únicas. Dependendo do domínio, talvez seja necessário otimizar a arquitetura, os parâmetros e os métodos de treinamento da rede neural para obter os melhores resultados. Neste artigo, você aprenderá como otimizar redes neurais para diferentes domínios, como visão computacional, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço.

Principais especialistas neste artigo

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Rinu Michael

AI Architect & Lead Developer | Emerging technology Consultant | Rapid Innovator | Author | Mentor

1 Visão computacional

A visão computacional é um domínio de IA que processa e interpreta informações visuais, como imagens e vídeos. Tarefas comuns da visão computacional incluem detecção de objetos, reconhecimento facial e segmentação semântica. Para otimizar redes neurais para visão computacional, redes neurais convolucionais (CNNs) são usados para extrair feições de imagens com filtros e camadas de pooling. O aumento de dados é uma técnica que cria novas amostras de treinamento aplicando transformações às imagens originais, como cortar, inverter, girar e adicionar ruído. Isso pode aumentar a diversidade e o tamanho dos dados de treinamento. Além disso, o aprendizado de transferência pode ser usado para aproveitar o conhecimento de uma rede neural pré-treinada em um grande conjunto de dados e ajustá-lo em um conjunto de dados menor. Isso pode acelerar o processo de treinamento e melhorar o desempenho da rede neural.

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Rinu Michael

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CNN algorithms can be optimized with multiple approaches that can be incorporated at the time when the architecture of the CNN is designed and at the training time. The basic structure of a CNN consists of 4 layers- convolution, pooling, fully connected and output. Optimal algorithm design involves the choice of the number of these layers to identify the proper depth of the network. Similarly, the width of the network is contributed by size of each convolution, layer, pooling layers, filters, etc. Parameters chosen for faster convergence of the model with reduced loss also ensures that the model is optimal enough. This includes the choice of the optimization algorithm, the training batch size, learning rate and dropout rate of the neurons.

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2 Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (PNL) é o domínio da IA que lida com a análise e geração de linguagem natural, como texto e fala. Para otimizar redes neurais para PNL, redes neurais recorrentes (RNNs) pode ser usado para modelar a dinâmica temporal e semântica da linguagem natural. Mecanismos de atenção também podem ser empregados para aprender a se concentrar nas partes mais relevantes das sequências de entrada ou saída, como palavras e frases, e melhorar a representação e geração de linguagem natural. Além disso, transformadores são arquiteturas avançadas de redes neurais que dependem exclusivamente de mecanismos de atenção, sem usar camadas recorrentes ou convolucionais. Eles podem processar dados paralelos e não sequenciais, como texto e imagens, e obter resultados de última geração em várias tarefas de PNL.

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With recent advancements in NLP, use of pre-trained models like BERT, RoBERT, GPT etc will significantly improve the training time and performance. When it comes to using pre-trained model, one major activity that needs to be performed involves fine tuning of the model to be used for your contextual data. This requires data pre-processing to ensure the word representation is ideal and adoption of methods of to ensure both local and global context of your data is captured. Other approaches that can be looked upon for an optimized approach is to use pre-trained models capable of one shot or zero shot learning, which reduce the dependence on huge number of training examples.

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3 Aprendizagem por reforço

Aprendizagem por reforço (RL) é um domínio de IA focado em aprender com tentativa e erro, interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou penalidades. Ele é usado para tarefas como jogos, robótica e carros autônomos. Para otimizar redes neurais para RL, aprendizagem por reforço profundo (DRL) pode ser usado. Isso combina aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço, com uma rede neural usada como um aproximador de função para aprender a política ideal ou função de valor. O DRL pode lidar com espaços de ação e estado contínuos e de alta dimensão, bem como ambientes complexos e dinâmicos. Além disso, a repetição de experiência é uma técnica que armazena as experiências do agente em um buffer de memória, que é amostrado aleatoriamente para treinar a rede neural. Isso aumenta a eficiência dos dados e a estabilidade do processo de treinamento, ao mesmo tempo em que reduz a correlação e o viés das experiências. As estratégias de exploração também são benéficas para equilibrar o trade-off entre exploração e exploração, permitindo que o agente encontre a política ou função de valor ideal.

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