Es gab viele Gespräche über die verschiedenen Möglichkeiten und Chancen, die sich aus dem maschinellen Lernen ergeben. Experten glauben, dass diese Technologie unglaublich hilfreich für Wohnungen, Büros, Lagerhäuser, Fabriken und viele andere Dinge sein könnte. Die Technologie entwickelt sich rasch weiter, und Begriffe wie tiefes Lernen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz könnten für manche Menschen verwirrend sein.
Gehören auch Sie zu diesen Menschen? Dieser Leitfaden wird Ihre Verwirrung beseitigen, indem er über die Grundlagen tiefen Lernens spricht. Wir werden auch einige praktische Beispiele besprechen, um sicherzustellen, dass Sie die Technologie des Tiefenlernens vollständig verstehen.


Tiefgreifendes Lernen – Was ist das?


Viele von Ihnen, die dies lesen, wissen höchstwahrscheinlich etwas über künstliche Intelligenz. Die Technologie kann Maschinen in die Lage versetzen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Wissen erfordern. Sie umgibt das maschinelle Lernen, da einige Geräte durch Erfahrung verstehen und Fertigkeiten ohne oder mit geringer menschlicher Beteiligung sammeln können.
Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass tiefes Lernen eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist, bei dem künstliche Netze (neuronale) und Algorithmen riesige Datenmengen lernen, die von Menschen inspiriert sind. Algorithmen des Tiefenlernens sind den menschlichen Wesen recht ähnlich, weil sie ebenfalls aus Erfahrung lernen können. Auf diese Weise können sie sich wiederholende Aufgaben ausführen. Sie können einige Optimierungen und Änderungen vornehmen, bis Sie das gewünschte Ergebnis erhalten.
Experten verwenden den geprägten Begriff des “tiefen Lernens” aus einem bestimmten Grund. Der Algorithmus enthält eine Vielzahl von tiefen Schichten, die beim Lernverfahren helfen. Fast jedes Problem muss gedacht werden, um eine Lösung zu finden. Tiefes Lernen verwendet die gleiche Strategie und ist in der Lage, fast alles zu lernen. Natürlich kann es nicht alles tun, was wir tun können, aber wir müssen damit rechnen, dass diese Technologie bald noch ausgefeilter wird.
Sie wären überrascht, wenn Sie die hohe Datenmenge sehen würden, die jeden Tag generiert wird. Mehrere Forschungsarbeiten deuten darauf hin, dass die Welt jeden Tag fast drei Trillionen Bytes erzeugt. Das ist ein wichtiger Grund, warum tiefes Lernen möglich ist. Auf tiefem Lernen basierende Algorithmen benötigen Tonnen von Daten, um neue Konzepte zu verstehen und sich weiterzuentwickeln, für diejenigen, die es nicht wissen. Der rasche Anstieg der Datenerzeugung ist ein massiver Grund für das jüngste Wachstum der Merkmale und Fähigkeiten des Tiefenlernens.
Neben dem Vorhandensein zusätzlicher Daten nutzen Algorithmen für das tiefe Lernen die modernen Rechenleistungen, die durch die Verbreitung der künstlichen Intelligenz als Dienstleistung entstehen. Die Beurteilung von K.I. ausschließlich als Dienstleistung hat sich für Organisationen als bemerkenswert vorteilhaft erwiesen. Warum? Weil Unternehmen leichten Zugang zu dieser Technologie haben. Darüber hinaus können Organisationen die Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die für tiefes Lernen erforderlich sind, ohne größere Investitionen erwerben.
Tiefgehendes Lernen Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen, trotz miteinander verbundener, unstrukturierter und unterschiedlicher Datensätze präzise Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Wie bereits erwähnt, entwickeln sich Algorithmen für tiefes Lernen durch Lernen. Daher wäre es am besten, sie neuen Ideen auszusetzen, um die Leistung des Algorithmus zu verbessern.


Verstehen des Tiefenlernens anhand von Beispielen


Wir leben in einer Zeit, in der Maschinen komplizierte Probleme ohne menschliche Einmischung lösen können. Sie müssen sich fragen, was genau die Probleme sind, die sie lösen. Lassen Sie uns einige Aufgaben diskutieren, die durch die heutige tiefgreifende lernende K.I. unterstützt werden. Bedenken Sie jedoch, dass die Liste länger werden wird, da sich die Algorithmen mit ihrer Exposition gegenüber neuen Daten weiterentwickeln werden.


Übersetzungen

Tief lernende Algorithmen bieten automatische Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen. Dies ist eine ausgezeichnete Funktion für Regierungsbeamte, Geschäftsleute, Reisende und alle, die häufig reisen.


Virtuelle Assistenten

Ob Cortana, Siri oder Alexa, die meisten Online-Dienstleister verfügen über virtuelle Assistenten, die durch tiefes Lernen die menschliche Sprache verstehen und sprechen, um auf unsere Befehle zu reagieren. Ohne die lernende KI wären wir nicht in der Lage, mit diesen Assistenten zu interagieren.


Einfärbung von Bildern

Die Transformation von weißen und schwarzen Bildern war früher eine komplexe Aufgabe. Es dauerte Stunden, manchmal sogar Tage, bis die Bildkolorierung von Menschenhand abgeschlossen war. Heute liegen die Dinge ganz anders, da tief lernende Algorithmen die Objekte und den Kontext in Bildern und Videos nutzen können, um sie einzufärben und weiße und schwarze Fotos und Filmaufnahmen in Farbe neu zu erstellen. Sie wären überrascht, wenn Sie die genauen und beeindruckenden Ergebnisse sehen würden.

Gesichtserkennung

Zahlreiche Organisationen, vor allem Technikgiganten, nutzen das Tiefenlernen für die Gesichtserkennung. Es handelt sich um eine einzigartige Technologie zur Vereinfachung der Sicherheit, da sie hilft, bekannte Gesichter in ihrem Datenfeed zu erkennen. Social-Media-Anwendungen wie Instagram, Snapchat und Facebook nutzen das Verfahren des Tiefenlernens, um Personen in Bildern zu markieren. Einige Experten sagen voraus, dass wir in einigen Jahrzehnten Artikel in Online-Shops kaufen könnten, indem wir nur unsere Gesichter zeigen.

Die Algorithmen des Tiefenlernens stehen jedoch noch vor einigen Herausforderungen. Die A.I. erkennt Menschen mit rasierten Bärten, veränderten Frisuren und verschiedenen anderen Unterschieden nicht. Sie können das Tiefenlernen sogar manipulieren, wenn Ihre Bilder Hindernisse oder schlechte Beleuchtung enthalten. Diese Probleme könnten jedoch schnell verschwinden, da diese Technologie von Tag zu Tag ausgefeilter wird.

Personalisierte Unterhaltung und Einkaufen

Sind Sie ein begeisterter Netflix-Benutzer? Wahrscheinlich fragen Sie sich, wie es Ihnen Filme oder Fernsehsendungen empfiehlt oder woher Amazon genau weiß, was es Ihnen empfehlen soll. Das Überraschendste ist, dass diese Empfehlungen oft Sinn ergeben. Diese Plattformen verwenden hochkomplexe Algorithmen für tiefes Lernen, um Ihnen ein besseres Erlebnis zu bieten.
Je mehr Erfahrung mit den Algorithmen des Tiefenlernens, desto besser ist ihre Leistung. Erwarten Sie, dass diese Technologie menschenähnliche Vorschläge bietet und Funktionen ausführt, die keine andere Technologie reproduzieren könnte.


Autonome Autos, Drohnen und fahrerlose Lieferwagen

Die in Science-Fiction-Filmen dargestellten selbstfahrenden Autos werden Realität. Einige Fahrzeuge können Stoppschilder, Karten und verschiedene andere fahrrelevante Elemente verstehen, was nur aufgrund der tiefgreifenden Lernalgorithmen möglich ist. Die Algorithmen entwickeln sich, je mehr Daten sie erhalten. Wie bereits erwähnt, gewinnt diese Technologie menschenähnliche Verarbeitungsfähigkeiten, da sie auch ein mit Schnee bedecktes Stoppschild erkennen kann.

Pharmazeutika und Medizin

Von Tumordiagnosen, verschiedenen Krankheiten bis hin zu maßgeschneiderten Medikamenten, die speziell auf der Grundlage des Genoms jedes Patienten hergestellt werden; tiefes Lernen kann für medizinische und pharmazeutische Unternehmen viele Vorteile bringen. Hochkarätige Krankenhäuser und Kliniken setzen diese Technologie ebenfalls ein, da sie zur Rationalisierung ihrer überladenen Verfahren beiträgt.

Dienst und Chat-Bots

Service- und Chatbots sind praktische Werkzeuge für Unternehmen. Warum? Weil sie sich ideal eignen, um einen effizienten Kundendienst zu bieten, indem sie rechtzeitig auf Beschwerden und Anfragen von Menschen reagieren. Das tiefe Lernen macht diese Bots anspruchsvoller und hilft ihnen, hilfreiche und intelligente Antworten auf audio- und textbasierte Fragen zu geben.