Er is veel gesproken over de verschillende mogelijkheden en kansen die voortvloeien uit machinaal leren. Deskundigen zijn van mening dat deze technologie ongelooflijk nuttig kan zijn voor woningen, kantoren, magazijnen, fabrieken en vele andere zaken. De technologie ontwikkelt zich snel en termen als diepgaand leren, machinaal leren en kunstmatige intelligentie kunnen voor sommige individuen verwarrend zijn.
Bent u ook een van die mensen? Deze gids zal uw verwarring wegnemen door te praten over diepgaand leren. We zullen ook een aantal praktische voorbeelden bespreken om ervoor te zorgen dat u de technologie voor diepgaand leren volledig begrijpt.


Diepgaand leren – Wat is het?


Velen van jullie die dit lezen kennen waarschijnlijk de kunstmatige intelligentie. De technologie kan machines in staat stellen om taken uit te voeren die meestal menselijke kennis vereisen. Het omvat machinaal leren, omdat sommige apparaten door ervaring kunnen worden begrepen en vaardigheden kunnen verzamelen met weinig tot geen menselijke betrokkenheid.
Het zou eerlijk zijn om te beweren dat diepgaand leren een subset van machinaal leren is waar kunstmatige netwerken (neurale) en algoritmen enorme hoeveelheden gegevens leren die door mensen zijn geïnspireerd. Diepliggende leeralgoritmen lijken erg op mensen omdat ze ook kunnen leren van ervaring. Hierdoor kunnen ze repetitieve taken uitvoeren. Je kunt een aantal aanpassingen en veranderingen doorvoeren tot je het gewenste resultaat hebt bereikt.
Deskundigen gebruiken de term “deep learning” om een bepaalde reden. Het algoritme bevat een veelvoud aan diepe lagen die helpen bij het leerproces. Bijna elk probleem moet worden bedacht om een oplossing te vinden. Deep learning maakt gebruik van dezelfde strategie en is in staat om bijna alles te leren. Natuurlijk kan het niet alles doen wat we kunnen, maar we kunnen wel verwachten dat deze technologie op korte termijn geavanceerder wordt.
Het zou u verbazen als u ziet hoeveel gegevens er elke dag worden gegenereerd. Verschillende onderzoeken suggereren dat de wereld bijna drie quintiljoen bytes per dag maakt. Het is een belangrijke reden waarom diepgaand leren mogelijk is. Diep-leren-gebaseerde algoritmen vereisen tonnen gegevens om nieuwe concepten te begrijpen en te evolueren, voor degenen die het niet weten. De snelle opkomst van gegevenscreatie is een enorme reden voor de recente groei van diepe leereigenschappen en -capaciteiten.
Naast de aanwezigheid van extra data, maken deep learning algoritmes gebruik van de moderne rekenkracht als gevolg van de proliferatie van Artificiële Intelligentie als dienst. Het beoordelen van A.I. alleen als een dienst is opmerkelijk gunstig geweest voor organisaties. Waarom? Omdat bedrijven gemakkelijk toegang hebben tot deze technologie. Bovendien kunnen organisaties de kunstmatige intelligentie-algoritmen die nodig zijn voor diepgaand leren verwerven zonder grote investeringen.
Deep learning Artificial Intelligence stelt machines in staat om nauwkeurige oplossingen te vinden voor complexe problemen ondanks het gebruik van onderling verbonden, ongestructureerde en diverse datasets. Zoals eerder besproken, evolueren deep learning algoritmes door middel van leren. Het zou dus het beste zijn om ze bloot te stellen aan nieuwe ideeën om de prestaties van het algoritme te verbeteren.


Inzicht in diepgaand leren door middel van voorbeelden


We leven in een tijd waarin machines ingewikkelde problemen kunnen oplossen zonder menselijke tussenkomst. U vraagt zich vast af wat precies de problemen zijn die ze oplossen. Laten we het hebben over een aantal taken die de A.I. van vandaag ondersteunt, maar hou er rekening mee dat de lijst langer zal worden omdat de algoritmen zullen evolueren met hun blootstelling aan nieuwe gegevens.

Vertalingen

Diepgaande leeralgoritmen zorgen voor automatische vertalingen tussen verschillende talen. Het is een uitstekende functie voor overheidsfunctionarissen, zakenmensen, reizigers en iedereen die vaak reist.


Virtuele assistenten

Of het nu gaat om Cortana, Siri of Alexa, de meeste online dienstverleners hebben virtuele assistenten die gebruik maken van diepgaand leren om de menselijke taal te begrijpen en te spreken om te reageren op onze commando’s. We zouden niet in staat zijn om met deze assistenten te communiceren zonder de A.I. die zich verdiept.


Beeldkleuring

Vroeger was het transformeren van witte en zwarte beelden een complexe taak. Het vergde uren, en soms dagen, om het beeld met de menselijke hand in te kleuren. Tegenwoordig zijn de dingen heel anders, omdat diepe leeralgoritmen de objecten en de context in beelden en video’s kunnen gebruiken om ze in te kleuren en witte en zwarte foto’s en beelden in kleur na te bootsen. Je zou verbaasd zijn om de nauwkeurige en indrukwekkende resultaten te zien.

Gezichtsherkenning

Tal van organisaties, vooral techneuten, maken gebruik van deep learning voor gezichtsherkenning. Het is een unieke technologie om de beveiliging te vereenvoudigen, omdat het helpt bij het herkennen van bekende gezichten in de gegevensinvoer. Social media-applicaties zoals Instagram, Snapchat en Facebook maken gebruik van deep learning om mensen te taggen in afbeeldingen. Sommige experts voorspellen dat we binnen enkele tientallen jaren artikelen kunnen kopen in online winkels door alleen onze gezichten te laten zien.
Maar er zijn nog steeds een aantal uitdagingen die diepgaand leren vereisen. De A.I. slaagt er niet in om mensen met geschoren baarden, veranderde kapsels en diverse andere verschillen te herkennen. Je kunt zelfs diepgaand leren manipuleren als je beelden obstructies of slechte belichting bevatten. Deze problemen kunnen echter snel verdwijnen omdat deze technologie met de dag geavanceerder wordt.

Gepersonaliseerd vermaak en winkelen

Bent u een fanatieke Netflix-gebruiker? U vraagt zich waarschijnlijk af hoe het u films of T.V. toont of hoe Amazon precies weet wat het u moet aanbevelen. Het meest verrassende is dat deze aanbevelingen vaak zinvol zijn. Deze platformen maken gebruik van zeer complexe diepe leeralgoritmen om u een betere ervaring te bieden.
Hoe dieper de leeralgoritmen ervaren worden, hoe beter ze presteren. Verwacht van deze technologie dat ze mensachtige suggesties biedt en functies uitvoert die geen enkele andere technologie kan repliceren.


Autonome auto’s, Drones en chauffeursloze bestelwagens

De zelfrijdende auto’s die in sciencefictionfilms worden afgebeeld, worden werkelijkheid. Sommige voertuigen kunnen stoptekens, kaarten en diverse andere aan de aandrijving gerelateerde elementen begrijpen, wat alleen mogelijk is door de diepe leeralgoritmen. De algoritmen evolueren naarmate ze meer gegevens ontvangen. Zoals eerder vermeld, krijgt deze technologie steeds meer mensachtige verwerkingsmogelijkheden, omdat ze ook een met sneeuw gesmoord stopteken kan herkennen.


Farmacie en Geneeskunde

Van tumordiagnoses, diverse ziekten, tot op maat gemaakte geneesmiddelen die speciaal zijn gebaseerd op het genoom van elke patiënt; deep learning kan vele voordelen bieden aan medische en farmaceutische bedrijven. Ook spraakmakende ziekenhuizen en klinieken integreren deze technologie, omdat het hun rommelige procedures helpt te stroomlijnen.


Service en Chatbots

Service en chatbots zijn handige hulpmiddelen voor bedrijven. Waarom? Omdat ze ideaal zijn om een efficiënte klantenservice te bieden door op tijd te reageren op klachten en vragen van mensen. Diepgaand leren maakt deze bots geavanceerder en helpt hen om nuttige en intelligente antwoorden te geven op audio- en tekstgebaseerde vragen.