न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च: डीप लर्निंग मॉडेल्सच्या डिझाइनचे ऑटोमेशन

डीप लर्निंगने कॉम्प्युटर व्हिजन आणि नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंगपासून रोबोटिक्स आणि औषध शोधांपर्यंत विविध क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवली आहे. तथापि, प्रभावी डीप लर्निंग आर्किटेक्चर डिझाइन करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण कौशल्ये, वेळ आणि संगणकीय संसाधने आवश्यक आहेत. न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (NAS) एक आशादायक उपाय म्हणून उदयास आले आहे, जे इष्टतम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर शोधण्याची प्रक्रिया स्वयंचलित करते. हा लेख NAS चा एक विस्तृत आढावा देतो, जो जागतिक स्तरावरील प्रेक्षकांसाठी त्याची तत्त्वे, अल्गोरिदम, आव्हानं आणि भविष्यातील दिशा शोधतो.

न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (NAS) म्हणजे काय?

न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (NAS) हे AutoML (ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग) चे उपक्षेत्र आहे, जे न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरचे स्वयंचलितपणे डिझाइन आणि ऑप्टिमायझेशनवर लक्ष केंद्रित करते. मानवी अंतर्ज्ञान किंवा ट्रायल-अँड-एररवर अवलंबून राहण्याऐवजी, NAS अल्गोरिदम संभाव्य आर्किटेक्चरच्या डिझाइन स्पेसचे पद्धतशीरपणे परीक्षण करतात, त्यांच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करतात आणि सर्वात आशादायक उमेदवारांना ओळखतात. या प्रक्रियेचा उद्देश मानवी तज्ञांवरील भार कमी करून विशिष्ट कार्ये आणि डेटासेटवर अत्याधुनिक कार्यप्रदर्शन साध्य करणारे आर्किटेक्चर शोधणे आहे.

परंपरेने, न्यूरल नेटवर्क डिझाइन करणे ही एक मॅन्युअल प्रक्रिया होती ज्यामध्ये महत्त्वपूर्ण कौशल्याची आवश्यकता होती. डेटा वैज्ञानिक आणि मशीन लर्निंग अभियंते दिलेल्या समस्येसाठी सर्वोत्तम कार्यप्रदर्शन करणारे आर्किटेक्चर शोधण्यासाठी विविध लेयर प्रकार (कन्व्होल्यूशन लेयर्स, रिकरंट लेयर्स इ.), कनेक्शन पॅटर्न आणि हायपरपॅरामीटरसह प्रयोग करतील. NAS ही प्रक्रिया स्वयंचलित करते, ज्यामुळे गैर-तज्ञांना देखील उच्च-कार्यक्षम डीप लर्निंग मॉडेल तयार करण्याची परवानगी मिळते.

NAS महत्वाचे का आहे?

NAS अनेक महत्त्वपूर्ण फायदे देते:

• ऑटोमेशन: न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर डिझाइन करण्यासाठी मानवी कौशल्यावरील अवलंबित्व कमी करते.
• कार्यक्षमता: मॅन्युअली डिझाइन केलेल्यांपेक्षा सरस आर्किटेक्चर शोधू शकते, ज्यामुळे सुधारित अचूकता आणि कार्यक्षमतेमध्ये वाढ होते.
• कस्टमायझेशन: विशिष्ट कार्ये आणि डेटासेटनुसार तयार केलेल्या विशेष आर्किटेक्चरच्या निर्मितीस सक्षम करते.
• कार्यक्षम वापर: कमी पॅरामीटर्स आणि संगणकीय संसाधनांसह इच्छित कार्यप्रदर्शन साध्य करणारे आर्किटेक्चर शोधून संसाधनांचा वापर ऑप्टिमाइझ करते.
• उपलब्धता: मर्यादित कौशल्ये असलेल्या व्यक्ती आणि संस्थांसाठी उच्च-कार्यक्षम मॉडेल विकसित करणे आणि तैनात करणे सोपे करून डीप लर्निंगचे लोकशाहीकरण करते.

NAS चे मुख्य घटक

एका सामान्य NAS अल्गोरिदममध्ये तीन आवश्यक घटक असतात:

1. सर्च स्पेस: संभाव्य न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरचा संच परिभाषित करते ज्याचे अल्गोरिदम परीक्षण करू शकते. यात लेयर्सचे प्रकार, त्यांचे कनेक्शन आणि हायपरपॅरामीटर परिभाषित करणे समाविष्ट आहे.
2. सर्च स्ट्रॅटेजी: अल्गोरिदम सर्च स्पेस कसे एक्सप्लोर करते हे निर्दिष्ट करते. यामध्ये यादृच्छिक शोध, मजबुतीकरण शिक्षण, उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदम आणि ग्रेडियंट-आधारित पद्धती यांसारख्या तंत्रांचा समावेश आहे.
3. मूल्यांकन स्ट्रॅटेजी: प्रत्येक आर्किटेक्चरच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन कसे केले जाते हे निर्धारित करते. यामध्ये सामान्यत: डेटाच्या उपसंचावर आर्किटेक्चरला प्रशिक्षण देणे आणि प्रमाणीकरण संचावरील त्याचे कार्यप्रदर्शन मोजणे समाविष्ट आहे.

1. सर्च स्पेस

सर्च स्पेस NAS चा एक महत्त्वाचा घटक आहे, कारण तो आर्किटेक्चरची व्याप्ती परिभाषित करतो ज्याचे अल्गोरिदम परीक्षण करू शकते. एक चांगल्या प्रकारे डिझाइन केलेला सर्च स्पेस संभाव्य उच्च-कार्यक्षम आर्किटेक्चरची विस्तृत श्रेणी कॅप्चर करण्यासाठी पुरेसा अर्थपूर्ण असावा, तसेच कार्यक्षम परीक्षणासाठी पुरेसा प्रतिबंधित असावा. सर्च स्पेसमध्ये सामान्य घटकांमध्ये खालील गोष्टींचा समावेश होतो:

• लेयर प्रकार: आर्किटेक्चरमध्ये वापरल्या जाणार्‍या लेयरचे प्रकार परिभाषित करते, जसे की कन्व्होल्यूशन लेयर्स, रिकरंट लेयर्स, पूर्णपणे कनेक्ट केलेले लेयर्स आणि पूलिंग लेयर्स. लेयर प्रकारांची निवड अनेकदा विशिष्ट कार्यावर अवलंबून असते. उदाहरणार्थ, इमेज रेकग्निशनसाठी, कन्व्होल्यूशन लेयर्स सामान्यतः वापरल्या जातात. टाइम-सिरीज डेटासाठी, रिकरंट लेयर्सना प्राधान्य दिले जाते.
• कनेक्टिव्हिटी पॅटर्न: लेयर्स एकमेकांशी कशा जोडलेल्या आहेत हे निर्दिष्ट करते. यामध्ये सीक्वेंशियल कनेक्शन, स्किप कनेक्शन्स (लेयर्सना एक किंवा अधिक इंटरमीडिएट लेयर्स बायपास करण्याची परवानगी देतात) आणि अधिक जटिल ग्राफ-आधारित कनेक्शन समाविष्ट असू शकतात. उदाहरणार्थ, ResNets मोठ्या प्रमाणावर स्किप कनेक्शन्स वापरतात.
• हायपरपॅरामीटर: प्रत्येक लेयरशी संबंधित हायपरपॅरामीटर परिभाषित करते, जसे की कन्व्होल्यूशन लेयरमधील फिल्टरची संख्या, कर्नलचा आकार, लर्निंग रेट आणि ऍक्टिव्हेशन फंक्शन. हायपरपॅरामीटर ऑप्टिमायझेशन अनेकदा NAS प्रक्रियेत एकत्रित केले जाते.
• सेल-आधारित सर्च स्पेस: हे पुनरावृत्ती होणारे "सेल्स" स्टॅक करून जटिल नेटवर्क तयार करतात. सेलमध्ये कन्व्होल्यूशन, पूलिंग आणि नॉनलाइनियर ऍक्टिव्हेशनसारख्या ऑपरेशन्सचा एक छोटा आलेख असू शकतो. NAS नंतर सेलच्या *आत* इष्टतम रचना शोधण्यावर लक्ष केंद्रित करते, जी नंतर पुनरावृत्ती होते. हा दृष्टीकोन संपूर्ण नेटवर्क आर्किटेक्चर शोधण्यापेक्षा सर्च स्पेस मोठ्या प्रमाणात कमी करतो.

सर्च स्पेसची रचना हा एक महत्त्वाचा डिझाइन पर्याय आहे. एक विस्तृत सर्च स्पेस संभाव्यतः अधिक नवीन आणि प्रभावी आर्किटेक्चरच्या शोधास अनुमती देतो, परंतु शोध प्रक्रियेची संगणकीय किंमत देखील वाढवतो. एक अरुंद सर्च स्पेस अधिक कार्यक्षमतेने शोधला जाऊ शकतो, परंतु अल्गोरिदमची खरोखरच नाविन्यपूर्ण आर्किटेक्चर शोधण्याची क्षमता मर्यादित करू शकते.

2. सर्च स्ट्रॅटेजी

सर्च स्ट्रॅटेजी NAS अल्गोरिदम परिभाषित केलेल्या सर्च स्पेसचे परीक्षण कसे करते हे निर्धारित करते. वेगवेगळ्या सर्च स्ट्रॅटेजीमध्ये वेगवेगळी सामर्थ्ये आणि कमकुवतपणा आहेत, जे शोध प्रक्रियेच्या कार्यक्षमतेवर आणि प्रभावीतेवर परिणाम करतात. काही सामान्य सर्च स्ट्रॅटेजीमध्ये खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

• यादृच्छिक शोध: सर्वात सोपा दृष्टीकोन, यादृच्छिकपणे सर्च स्पेसवरून आर्किटेक्चरचे नमुने घेतो आणि त्यांच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करतो. अंमलबजावणी करणे सोपे असले तरी, मोठ्या सर्च स्पेससाठी ते अक्षम असू शकते.
• मजबुतीकरण शिक्षण (RL): आर्किटेक्चर तयार करण्यासाठी धोरण शिकण्यासाठी मजबुतीकरण शिक्षण एजंट वापरते. एजंटला व्युत्पन्न आर्किटेक्चरच्या कार्यक्षमतेवर आधारित बक्षीस मिळते. कंट्रोलर, अनेकदा RNN, कृती आउटपुट करते जे आर्किटेक्चर परिभाषित करतात. त्यानंतर आर्किटेक्चरला प्रशिक्षित केले जाते आणि त्याचे कार्यप्रदर्शन कंट्रोलरला अपडेट करण्यासाठी बक्षीस म्हणून वापरले जाते. NAS च्या अग्रगण्य दृष्टिकोनपैकी एक, परंतु संगणकीयदृष्ट्या महाग आहे.
• उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदम (EA): जैविक उत्क्रांतीने प्रेरित, हे अल्गोरिदम आर्किटेक्चरची लोकसंख्या टिकवून ठेवतात आणि उत्परिवर्तन आणि क्रॉसओवरसारख्या प्रक्रियेद्वारे हळूहळू सुधारतात. आर्किटेक्चर त्यांच्या योग्यतेवर (कार्यक्षमतेवर) आधारित निवडले जातात. न्यूरल नेटवर्कची लोकसंख्या कालांतराने विकसित होते, उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन करणारे आर्किटेक्चर टिकून राहतात आणि पुनरुत्पादन करतात, तर कमकुवत आर्किटेक्चर टाकून दिले जातात.
• ग्रेडियंट-आधारित पद्धती: आर्किटेक्चर शोध समस्येचे सतत ऑप्टिमायझेशन समस्येमध्ये रूपांतर करतात, ज्यामुळे ग्रेडियंट-आधारित ऑप्टिमायझेशन तंत्रांचा वापर करणे शक्य होते. या दृष्टिकोनमध्ये सामान्यत: आर्किटेक्चरल पॅरामीटर्सचा एक संच शिकणे समाविष्ट असते जे नेटवर्कमधील कनेक्टिव्हिटी आणि लेयर प्रकार निर्धारित करतात. DARTS (डिफरेंशिएबल आर्किटेक्चर सर्च) हे एक प्रमुख उदाहरण आहे, जे आर्किटेक्चरला निर्देशित असायक्लिक ग्राफ म्हणून दर्शवते आणि स्वतंत्र निवडी (उदा. कोणते ऑपरेशन लागू करायचे) सतत निवडींमध्ये शिथिल करते.
• बायेशियन ऑप्टिमायझेशन: यापूर्वी मूल्यमापन केलेल्या आर्किटेक्चरच्या कार्यक्षमतेवर आधारित न पाहिलेल्या आर्किटेक्चरच्या कार्यक्षमतेचा अंदाज लावण्यासाठी संभाव्य मॉडेल वापरते. हे अल्गोरिदमला आशादायक क्षेत्रांवर लक्ष केंद्रित करून सर्च स्पेस कार्यक्षमतेने एक्सप्लोर करण्यास अनुमती देते.

सर्च स्ट्रॅटेजीची निवड सर्च स्पेसचा आकार आणि जटिलता, उपलब्ध संगणकीय संसाधने आणि अन्वेषण आणि शोषणाच्या दरम्यान इच्छित ट्रेड-ऑफ यासारख्या घटकांवर अवलंबून असते. ग्रेडियंट-आधारित पद्धतींनी त्यांच्या कार्यक्षमतेमुळे लोकप्रियता मिळवली आहे, परंतु RL आणि EA अधिक जटिल सर्च स्पेस शोधण्यासाठी अधिक प्रभावी ठरू शकतात.

3. मूल्यांकन स्ट्रॅटेजी

मूल्यांकन स्ट्रॅटेजी प्रत्येक आर्किटेक्चरच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन कसे केले जाते हे निर्धारित करते. यामध्ये सामान्यत: डेटाच्या उपसंचावर (प्रशिक्षण संच) आर्किटेक्चरला प्रशिक्षण देणे आणि स्वतंत्र प्रमाणीकरण संचावरील त्याचे कार्यप्रदर्शन मोजणे समाविष्ट आहे. मूल्यांकन प्रक्रिया संगणकीयदृष्ट्या महाग असू शकते, कारण त्यासाठी प्रत्येक आर्किटेक्चरला सुरवातीपासून प्रशिक्षण देणे आवश्यक असते. मूल्यांकनाची संगणकीय किंमत कमी करण्यासाठी अनेक तंत्रे वापरली जाऊ शकतात:

• कमी-निष्ठा मूल्यांकन: आर्किटेक्चरला कमी कालावधीसाठी किंवा डेटाच्या लहान उपसंचावर प्रशिक्षण देऊन त्यांच्या कार्यक्षमतेचा अंदाजे अंदाज मिळवा. हे खराब कार्यप्रदर्शन करणारे आर्किटेक्चर त्वरित टाकून देण्यास अनुमती देते.
• वेट शेअरिंग: सर्च स्पेसमध्ये वेगवेगळ्या आर्किटेक्चरमध्ये वेट शेअर करा. हे प्रत्येक आर्किटेक्चरसाठी प्रशिक्षित करणे आवश्यक असलेल्या पॅरामीटर्सची संख्या कमी करते, ज्यामुळे मूल्यांकन प्रक्रिया लक्षणीयरीत्या वेगवान होते. ENAS (इफिशियंट न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च) सारख्या वन-शॉट NAS पद्धती वेट शेअरिंगचा लाभ घेतात.
• प्रॉक्सी कार्ये: मूळ कार्यापेक्षा कमी संगणकीयदृष्ट्या महाग असलेल्या सरलीकृत किंवा संबंधित कार्यावर आर्किटेक्चरचे मूल्यांकन करा. उदाहरणार्थ, लहान डेटासेटवर किंवा कमी रिझोल्यूशनसह आर्किटेक्चरचे मूल्यांकन करणे.
• कार्यक्षमता अंदाज: त्यांच्या संरचनेवर आधारित आर्किटेक्चरच्या कार्यक्षमतेचा अंदाज लावण्यासाठी सरोगेट मॉडेलला प्रशिक्षण द्या. हे आर्किटेक्चरला प्रत्यक्षात प्रशिक्षित न करता त्यांचे मूल्यांकन करण्यास अनुमती देते.

मूल्यांकन स्ट्रॅटेजीच्या निवडीमध्ये अचूकता आणि संगणकीय खर्चादरम्यान ट्रेड-ऑफ समाविष्ट आहे. कमी-निष्ठा मूल्यांकन तंत्रे शोध प्रक्रिया वेगवान करू शकतात परंतु चुकीच्या कार्यक्षमतेच्या अंदाजे अंदाजांना कारणीभूत ठरू शकतात. वेट शेअरिंग आणि कार्यक्षमता अंदाज अधिक अचूक असू शकतात परंतु सामायिक वेट किंवा सरोगेट मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी अतिरिक्त ओव्हरहेड आवश्यक आहे.

NAS दृष्टिकोणांचे प्रकार

NAS अल्गोरिदमला अनेक घटकांवर आधारित वर्गीकृत केले जाऊ शकते, ज्यात सर्च स्पेस, सर्च स्ट्रॅटेजी आणि मूल्यांकन स्ट्रॅटेजी यांचा समावेश आहे. येथे काही सामान्य श्रेणी आहेत:

• सेल-आधारित वि. मॅक्रो-आर्किटेक्चर सर्च: सेल-आधारित सर्च पुनरावृत्ती होणाऱ्या सेलची इष्टतम रचना डिझाइन करण्यावर लक्ष केंद्रित करते, जी नंतर संपूर्ण नेटवर्क तयार करण्यासाठी स्टॅक केली जाते. मॅक्रो-आर्किटेक्चर सर्च नेटवर्कची एकूण रचना एक्सप्लोर करते, ज्यात लेयर्सची संख्या आणि त्यांचे कनेक्शन समाविष्ट आहेत.
• ब्लॅक-बॉक्स वि. व्हाइट-बॉक्स सर्च: ब्लॅक-बॉक्स सर्च आर्किटेक्चर मूल्यांकनाला ब्लॅक बॉक्स म्हणून मानते, केवळ इनपुट आणि आउटपुटचे निरीक्षण करते आणि आर्किटेक्चरच्या अंतर्गत कार्यांमध्ये प्रवेश करत नाही. मजबुतीकरण शिक्षण आणि उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदम सामान्यतः ब्लॅक-बॉक्स सर्चसाठी वापरले जातात. व्हाइट-बॉक्स सर्च आर्किटेक्चरच्या अंतर्गत कार्यांचा लाभ घेते, जसे की ग्रेडियंट, शोध प्रक्रियेला मार्गदर्शन करण्यासाठी. ग्रेडियंट-आधारित पद्धती व्हाइट-बॉक्स सर्चसाठी वापरल्या जातात.
• वन-शॉट वि. मल्टी-ट्रायल सर्च: वन-शॉट सर्च एकच “सुपरनेट” प्रशिक्षित करते ज्यात सर्च स्पेसमध्ये शक्य असलेले सर्व आर्किटेक्चर समाविष्ट आहेत. त्यानंतर सुपरनेटमधून सब-नेटवर्क काढून इष्टतम आर्किटेक्चर निवडले जाते. मल्टी-ट्रायल सर्च प्रत्येक आर्किटेक्चरला स्वतंत्रपणे प्रशिक्षित करते.
• डिफरेंशिएबल वि. नॉन-डिफरेंशिएबल सर्च: डिफरेंशिएबल सर्च पद्धती, जसे की DARTS, आर्किटेक्चर शोध समस्येचे सतत ऑप्टिमायझेशन समस्येमध्ये रूपांतर करतात, ज्यामुळे ग्रेडियंट डिसेंटचा वापर करणे शक्य होते. नॉन-डिफरेंशिएबल सर्च पद्धती, जसे की मजबुतीकरण शिक्षण आणि उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदम, स्वतंत्र ऑप्टिमायझेशन तंत्रांवर अवलंबून असतात.

NAS ची आव्हाने आणि मर्यादा

त्याच्या आश्वासक क्षमतेनंतरही, NAS ला अनेक आव्हाने आणि मर्यादांचा सामना करावा लागतो:

• संगणकीय खर्च: असंख्य आर्किटेक्चरला प्रशिक्षण देणे आणि त्यांचे मूल्यांकन करणे संगणकीयदृष्ट्या महाग असू शकते, ज्यासाठी महत्त्वपूर्ण संसाधने आणि वेळेची आवश्यकता असते. हे विशेषतः जटिल सर्च स्पेस आणि उच्च-निष्ठा मूल्यांकन धोरणांसाठी खरे आहे.
• जनरलायझेशन: NAS द्वारे शोधलेले आर्किटेक्चर इतर डेटासेट किंवा कार्यांसाठी चांगले जनरलाइज होऊ शकत नाहीत. शोध प्रक्रियेदरम्यान वापरल्या जाणार्‍या विशिष्ट डेटासेटवर जास्त अवलंबून राहणे ही एक सामान्य समस्या आहे.
• सर्च स्पेस डिझाइन: योग्य सर्च स्पेस डिझाइन करणे हे एक आव्हानात्मक कार्य आहे. जास्त प्रतिबंधित सर्च स्पेस अल्गोरिदमची इष्टतम आर्किटेक्चर शोधण्याची क्षमता मर्यादित करू शकतो, तर जास्त विस्तृत सर्च स्पेस शोध प्रक्रिया अवघड बनवू शकतो.
• स्थिरता: NAS अल्गोरिदम हायपरपॅरामीटर सेटिंग्ज आणि यादृच्छिक इनिशियलायझेशनसाठी संवेदनशील असू शकतात. यामुळे विसंगत परिणाम येऊ शकतात आणि निष्कर्ष पुनरुत्पादित करणे कठीण होऊ शकते.
• अर्थ लावण्याची क्षमता: NAS द्वारे शोधलेले आर्किटेक्चर अनेकदा जटिल आणि अर्थ लावण्यास कठीण असतात. यामुळे विशिष्ट आर्किटेक्चर चांगले कार्य का करते आणि ते आणखी कसे सुधारायचे हे समजून घेणे आव्हानात्मक होऊ शकते.

NAS चे अनुप्रयोग

NAS यशस्वीरित्या विविध कार्ये आणि क्षेत्रांमध्ये लागू केले गेले आहे, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

• इमेज क्लासिफिकेशन: NAS चा वापर इमेज क्लासिफिकेशन कार्यांसाठी अत्याधुनिक आर्किटेक्चर शोधण्यासाठी केला गेला आहे, जसे की ImageNet आणि CIFAR-10. NASNet, AmoebaNet आणि EfficientNet ही काही उदाहरणे आहेत.
• ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: NAS ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यांवर लागू केले गेले आहे, जिथे ते अधिक कार्यक्षम आणि अचूक ऑब्जेक्ट डिटेक्टर डिझाइन करण्यासाठी वापरले गेले आहे.
• सिमेंटिक सेगमेंटेशन: NAS चा वापर सिमेंटिक सेगमेंटेशनसाठी आर्किटेक्चर शोधण्यासाठी केला गेला आहे, ज्यामध्ये प्रतिमेतील प्रत्येक पिक्सेलला लेबल नियुक्त करणे समाविष्ट आहे.
• नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): NAS चा वापर मशीन भाषांतर, मजकूर वर्गीकरण आणि भाषा मॉडेलिंग यासारख्या विविध NLP कार्यांसाठी आर्किटेक्चर डिझाइन करण्यासाठी केला गेला आहे. उदाहरणार्थ, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क आणि ट्रान्सफॉर्मरचे आर्किटेक्चर ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी याचा वापर केला गेला आहे.
• स्पीच रेकग्निशन: NAS चा वापर स्पीच रेकग्निशन कार्यांवर लागू केला गेला आहे, जिथे ते अधिक अचूक आणि कार्यक्षम ध्वनिक मॉडेल डिझाइन करण्यासाठी वापरले गेले आहे.
• रोबोटिक्स: NAS चा वापर रोबोटच्या नियंत्रण धोरणांना ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे रोबोट्सना जटिल कार्ये अधिक कार्यक्षमतेने शिकता येतात.
• औषध शोध: NAS मध्ये इच्छित गुणधर्म असलेले रेणू डिझाइन करण्यासाठी औषध शोधात वापरण्याची क्षमता आहे. उदाहरणार्थ, लक्ष्यित प्रोटीनशी त्यांची बंधनकारक आत्मीयता सुधारण्यासाठी रेणूंची रचना ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी याचा वापर केला जाऊ शकतो.

NAS ची भविष्यातील दिशा

NAS चे क्षेत्र वेगाने विकसित होत आहे, ज्यात अनेक आशादायक संशोधन दिशा आहेत:

• कार्यक्षम NAS: कमी संगणकीय संसाधने आणि वेळेची आवश्यकता असलेले अधिक कार्यक्षम NAS अल्गोरिदम विकसित करणे. यामध्ये वेट शेअरिंग, कमी-निष्ठा मूल्यांकन आणि कार्यक्षमता अंदाज यासारख्या तंत्रांचा समावेश आहे.
• ट्रान्सफर करण्यायोग्य NAS: इतर डेटासेट आणि कार्यांसाठी चांगले जनरलाइज होणारे आर्किटेक्चर शोधू शकणारे NAS अल्गोरिदम डिझाइन करणे. यामध्ये मेटा-लर्निंग आणि डोमेन ऍडॉप्टेशन यासारख्या तंत्रांचा समावेश आहे.
• अर्थ लावण्यायोग्य NAS: अर्थ लावण्यास आणि समजण्यास सोपे असलेले आर्किटेक्चर तयार करणारे NAS अल्गोरिदम विकसित करणे. यामध्ये व्हिज्युअलायझेशन आणि स्पष्ट करण्यायोग्य AI यासारख्या तंत्रांचा समावेश आहे.
• संसाधन-मर्यादित उपकरणांसाठी NAS: मोबाइल फोन आणि एम्बेडेड सिस्टमसारख्या संसाधन-मर्यादित उपकरणांवर तैनात करण्यासाठी योग्य असलेले आर्किटेक्चर डिझाइन करू शकणारे NAS अल्गोरिदम विकसित करणे. यामध्ये नेटवर्क क्वांटीझेशन आणि प्रूनिंग यासारख्या तंत्रांचा समावेश आहे.
• विशिष्ट हार्डवेअरसाठी NAS: GPUs, TPUs आणि FPGAs सारख्या विशिष्ट हार्डवेअर आर्किटेक्चरचा फायदा घेण्यासाठी न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर ऑप्टिमाइझ करणे.
• इतर AutoML तंत्रांसह NAS एकत्र करणे: अधिक व्यापक स्वयंचलित मशीन लर्निंग पाइपलाइन तयार करण्यासाठी NAS ला इतर AutoML तंत्रांसह एकत्रित करणे, जसे की हायपरपॅरामीटर ऑप्टिमायझेशन आणि फीचर इंजिनीअरिंग.
• स्वयंचलित सर्च स्पेस डिझाइन: सर्च स्पेस स्वतःच स्वयंचलितपणे डिझाइन करण्यासाठी तंत्र विकसित करणे. यामध्ये सर्च स्पेसमध्ये समाविष्ट करण्यासाठी इष्टतम लेयर प्रकार, कनेक्टिव्हिटी पॅटर्न आणि हायपरपॅरामीटर शिकणे समाविष्ट असू शकते.
• सुपरवाइज्ड लर्निंगच्या पलीकडे NAS: बिनपर्यवेक्षित शिक्षण, मजबुतीकरण शिक्षण आणि स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण यासारख्या इतर शिक्षण प्रतिमानांमध्ये NAS चा विस्तार करणे.

जागतिक प्रभाव आणि नैतिक विचार

NAS मधील प्रगतीचा महत्त्वपूर्ण जागतिक प्रभाव आहे, जो डीप लर्निंगचे लोकशाहीकरण करण्याची आणि ते मोठ्या प्रेक्षकांसाठी उपलब्ध करण्याची क्षमता प्रदान करतो. तथापि, स्वयंचलित मॉडेल डिझाइनच्या नैतिक विचारांचा विचार करणे महत्त्वाचे आहे:

• बायस ॲम्प्लिफिकेशन: NAS अल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटामध्ये असलेल्या पूर्वाग्रहांना नकळतपणे वाढवू शकतात, ज्यामुळे भेदभावपूर्ण परिणाम होऊ शकतात. प्रशिक्षण डेटा प्रातिनिधिक आणि निष्पक्ष आहे याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे.
• पारदर्शकतेचा अभाव: NAS द्वारे शोधलेले जटिल आर्किटेक्चर अर्थ लावण्यास कठीण असू शकतात, ज्यामुळे ते निर्णय कसे घेतात हे समजून घेणे आव्हानात्मक होते. पारदर्शकतेच्या या अभावामुळे उत्तरदायित्व आणि निष्पक्षतेबद्दल चिंता वाढू शकतात.
• नोकरी विस्थापन: मॉडेल डिझाइनच्या ऑटोमेशनमुळे डेटा वैज्ञानिक आणि मशीन लर्निंग अभियंत्यांसाठी नोकरी विस्थापन होऊ शकते. ऑटोमेशनचे सामाजिक आणि आर्थिक परिणाम विचारात घेणे आणि पुनर्शिक्षण आणि कौशल्ये वाढवण्याच्या कार्यक्रमांमध्ये गुंतवणूक करणे महत्त्वाचे आहे.
• पर्यावरणावर परिणाम: NAS च्या संगणकीय खर्चामुळे कार्बन उत्सर्जनास हातभार लागू शकतो. अधिक ऊर्जा-कार्यक्षम NAS अल्गोरिदम विकसित करणे आणि प्रशिक्षण प्रक्रियेस उर्जा देण्यासाठी अक्षय ऊर्जा स्त्रोतांचा वापर करणे महत्त्वाचे आहे.

या नैतिक विचारांना संबोधित करणे हे NAS चा जबाबदारीने आणि सर्वांच्या फायद्यासाठी उपयोग केला जाईल याची खात्री करण्यासाठी आवश्यक आहे.

प्रात्यक्षिक उदाहरण: NAS-जनरेटेड मॉडेलसह इमेज क्लासिफिकेशन

अशी परिस्थिती विचारात घ्या जिथे विकसनशील राष्ट्रातील एका लहान NGO ला उपग्रह प्रतिमा वापरून पीक उत्पादनाचा अंदाज सुधारण्याची इच्छा आहे. त्यांच्याकडे अनुभवी डीप लर्निंग अभियंते नियुक्त करण्यासाठी संसाधने नाहीत. NAS समाविष्ट करणारे क्लाउड-आधारित AutoML प्लॅटफॉर्म वापरून, ते हे करू शकतात:

1. त्यांचा लेबल केलेला डेटासेट अपलोड करा: डेटासेटमध्ये शेतजमिनीच्या उपग्रह प्रतिमा आहेत, ज्या संबंधित पीक उत्पादनासह लेबल केल्या आहेत.
2. समस्या परिभाषित करा: उत्पादन (उदा. "उच्च उत्पादन", "मध्यम उत्पादन", "कमी उत्पादन") चा अंदाज लावण्यासाठी इमेज क्लासिफिकेशन करायचे आहे असे निर्दिष्ट करा.
3. NAS ला काम करू द्या: AutoML प्लॅटफॉर्म त्यांच्या विशिष्ट डेटासेट आणि समस्येसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले विविध न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर स्वयंचलितपणे एक्सप्लोर करण्यासाठी NAS चा लाभ घेते.
4. सर्वोत्तम मॉडेल तैनात करा: शोध प्रक्रियेनंतर, प्लॅटफॉर्म सर्वोत्तम कार्यप्रदर्शन करणारे NAS-जनरेटेड मॉडेल प्रदान करते, जे तैनात करण्यासाठी तयार आहे. NGO नंतर हे मॉडेल नवीन क्षेत्रांमध्ये पीक उत्पादनाचा अंदाज लावण्यासाठी वापरू शकते, ज्यामुळे शेतकर्‍यांना त्यांच्या पद्धती ऑप्टिमाइझ करण्यात आणि अन्न सुरक्षा सुधारण्यास मदत होते.

हे उदाहरण NAS मर्यादित संसाधने असलेल्या संस्थांना डीप लर्निंगच्या सामर्थ्याचा लाभ घेण्यासाठी कसे सक्षम करू शकते यावर प्रकाश टाकते.

निष्कर्ष

न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (NAS) हे एक शक्तिशाली AutoML तंत्र आहे जे डीप लर्निंग मॉडेलच्या डिझाइनचे ऑटोमेशन करते. संभाव्य आर्किटेक्चरच्या डिझाइन स्पेसचे पद्धतशीरपणे परीक्षण करून, NAS अल्गोरिदम उच्च-कार्यक्षम मॉडेल शोधू शकतात जे मॅन्युअली डिझाइन केलेल्यांपेक्षा सरस ठरतात. संगणकीय खर्च, जनरलायझेशन आणि अर्थ लावण्याची क्षमता यांच्याशी संबंधित आव्हानांचा NAS सामना करत असले तरी, चालू असलेले संशोधन या मर्यादांना संबोधित करत आहे आणि अधिक कार्यक्षम, हस्तांतरणीय आणि अर्थ लावण्यायोग्य NAS अल्गोरिदमसाठी मार्ग मोकळा करत आहे. जसजसे हे क्षेत्र विकसित होत आहे, तसतसे NAS डीप लर्निंगचे लोकशाहीकरण करण्यात आणि ते जगभरातील व्यक्ती आणि संस्थांना लाभ देऊन विविध कार्ये आणि क्षेत्रांमध्ये लागू करण्यास अधिकाधिक महत्त्वाची भूमिका बजावण्यास सज्ज आहे. या शक्तिशाली साधनांचे जबाबदार नवोपक्रम आणि तैनाती सुनिश्चित करण्यासाठी तांत्रिक प्रगतीसोबतच नैतिक विचारांचा विचार करणे महत्त्वाचे आहे.