El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
HOME Els meus cursos Finalitzats
◄ Anterior
◄

Deep Learning i les seves Aplicacions

Següent ►
►

Introducció

Deep Learning és una subàrea de l'aprenentatge automàtic que es basa en xarxes neuronals artificials amb múltiples capes (xarxes neuronals profundes). Aquestes xarxes són capaces d'aprendre representacions de dades a diferents nivells d'abstracció, el que les fa especialment útils per a tasques complexes com el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural i la predicció de seqüències.

Conceptes Clau

Xarxes Neuronals Profundes

  • Capas: Les xarxes neuronals profundes estan compostes per múltiples capes de neurones artificials. Les capes inclouen:
    • Capa d'entrada: Rep les dades d'entrada.
    • Capas ocultes: Realitzen càlculs i transformacions sobre les dades.
    • Capa de sortida: Proporciona el resultat final.
  • Neurones: Cada neurona aplica una funció d'activació a la suma ponderada de les seves entrades.
  • Funcions d'Activació: Funcions no lineals que permeten a la xarxa aprendre relacions complexes. Exemples inclouen ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid i Tanh.

Entrenament de Xarxes Neuronals

  • Propagació cap endavant: El procés de passar les dades d'entrada a través de la xarxa per obtenir una sortida.
  • Funció de pèrdua: Mesura la discrepància entre la sortida prevista i la sortida real.
  • Propagació cap enrere: El procés d'ajustar els pesos de la xarxa per minimitzar la funció de pèrdua, utilitzant el gradient descendent.

Aplicacions de Deep Learning

  1. Reconeixement d'Imatges

  • Visió per Computador: Les xarxes neuronals convolucionals (CNN) són àmpliament utilitzades per a tasques de visió per computador com la classificació d'imatges, la detecció d'objectes i la segmentació d'imatges.
  • Exemple: Google Photos utilitza deep learning per organitzar i cercar fotos basades en el contingut visual.

  1. Processament del Llenguatge Natural (NLP)

  • Traducció Automàtica: Les xarxes neuronals recurrents (RNN) i les xarxes transformers són utilitzades per traduir text d'un idioma a un altre.
  • Generació de Text: Models com GPT-3 poden generar text coherent i contextualment rellevant.
  • Exemple: Google Translate utilitza deep learning per millorar la precisió de les seves traduccions.

  1. Reconeixement de Veu

  • Assistents Virtuals: Assistents com Siri, Alexa i Google Assistant utilitzen deep learning per reconèixer i interpretar la veu humana.
  • Transcripció Automàtica: Aplicacions com Otter.ai utilitzen deep learning per transcriure converses en temps real.

  1. Vehicles Autònoms

  • Conducció Autònoma: Els vehicles autònoms utilitzen deep learning per interpretar les dades dels sensors i prendre decisions de conducció.
  • Exemple: Tesla utilitza xarxes neuronals profundes per a la seva tecnologia de conducció autònoma.

  1. Medicina i Salut

  • Diagnòstic per Imatge: Les xarxes neuronals profundes s'utilitzen per analitzar imatges mèdiques i ajudar en el diagnòstic de malalties.
  • Predicció de Malalties: Models de deep learning poden predir la probabilitat de desenvolupar certes malalties basant-se en dades mèdiques.
  • Exemple: IBM Watson Health utilitza deep learning per analitzar dades mèdiques i proporcionar recomanacions de tractament.

Exercici Pràctic

Objectiu

Crear un model de xarxa neuronal profunda per classificar imatges de dígits manuscrits utilitzant el conjunt de dades MNIST.

Passos

  1. Importar Llibreries Necessàries
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
  1. Carregar i Preprocessar les Dades
# Carregar el conjunt de dades MNIST
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalitzar les imatges
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
  1. Construir el Model
model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])
  1. Compilar el Model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
  1. Entrenar el Model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
  1. Avaluar el Model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Precisión en el conjunto de prueba: {test_acc}')

Solució

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

# Carregar el conjunt de dades MNIST
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalitzar les imatges
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Construir el model
model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilar el model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Entrenar el model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Avaluar el model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Precisión en el conjunto de prueba: {test_acc}')

Resum

En aquesta secció, hem explorat els conceptes bàsics del deep learning i les seves aplicacions en diversos camps com el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural, el reconeixement de veu, els vehicles autònoms i la medicina. També hem realitzat un exercici pràctic per construir i entrenar un model de xarxa neuronal profunda per classificar imatges de dígits manuscrits. Amb aquests coneixements, estàs preparat per aprofundir en les tècniques avançades de deep learning i explorar les seves aplicacions en projectes reals.

◄ Anterior
◄
Següent ►
►
El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
© Copyright 2024. Tots els drets reservats