Odbyło się wiele rozmów na temat różnych możliwości i możliwości wynikających z nauki maszynowej. Eksperci uważają, że ta technologia może być niezwykle pomocna w domach, biurach, magazynach, fabrykach i wielu innych sprawach. Technologia szybko ewoluuje, a pojęcia takie jak głębokie uczenie się, uczenie się maszynowe i sztuczna inteligencja mogą być kłopotliwe dla niektórych osób.
Ty też jesteś jedną z tych osób? Ten przewodnik wyeliminuje twoje zamieszanie, mówiąc o podstawach głębokiego uczenia się. Omówimy również kilka praktycznych przykładów, aby upewnić się, że całkowicie rozumiesz technologię głębokiego uczenia się.
Głębokie uczenie się – Co to jest?
Wielu z Was, którzy to czytacie, prawdopodobnie wie o sztucznej inteligencji. Technologia ta może umożliwić maszynom wykonywanie zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej wiedzy. Otacza ona uczenie się maszynowe, ponieważ niektóre urządzenia mogą zrozumieć na podstawie doświadczenia i zebrać umiejętności przy niewielkim lub żadnym zaangażowaniu człowieka.
Można by powiedzieć, że głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia się maszynowego, w którym sztuczne sieci (neuronowe) i algorytmy uczą się ogromnych ilości danych inspirowanych przez człowieka. Algorytmy głębokiego uczenia się są dość podobne do ludzkich, ponieważ mogą one również uczyć się na podstawie doświadczenia. Dzięki temu mogą one wykonywać powtarzalne zadania. Możesz wprowadzać pewne poprawki i zmiany, dopóki nie osiągniesz pożądanego rezultatu.
Eksperci używają terminu “głębokie uczenie się” z określonego powodu. Algorytm zawiera wiele głębokich warstw, które pomagają w procedurze uczenia się. Prawie każdy problem musi być przemyślany, aby znaleźć rozwiązanie. Głębokie uczenie się wykorzystuje tę samą strategię i jest w stanie nauczyć się prawie wszystkiego. Oczywiście, nie może zrobić wszystkiego, co w jego mocy, ale oczekuje, że wkrótce technologia ta stanie się bardziej zaawansowana.
Byłbyś zaskoczony dużą ilością danych generowanych każdego dnia. Kilka badań sugeruje, że świat wytwarza prawie trzy kwintiliony bajtów dziennie. Jest to istotny powód, dla którego głębokie uczenie się jest możliwe. Algorytmy oparte na głębokim uczeniu się wymagają ogromnych ilości danych, aby zrozumieć nowe koncepcje i ewoluować, dla tych, którzy nie wiedzą. Gwałtowny wzrost ilości tworzonych danych jest ogromną przyczyną niedawnego wzrostu cech i możliwości głębokiego uczenia się.
Oprócz obecności dodatkowych danych, algorytmy głębokiego uczenia się korzystają z nowoczesnych mocy obliczeniowych dzięki rozprzestrzenianiu się sztucznej inteligencji jako usługi. Osądzanie A.I wyłącznie jako usługi było niezwykle korzystne dla organizacji. Dlaczego? Ponieważ przedsiębiorstwa mają łatwy dostęp do tej technologii. Co więcej, organizacje mogą nabywać algorytmy sztucznej inteligencji potrzebne do głębokiego uczenia się bez dużych inwestycji.
Głębokie uczenie się Sztuczna Inteligencja umożliwia maszynom znalezienie dokładnych rozwiązań złożonych problemów, pomimo stosowania wzajemnie połączonych, nieuporządkowanych i zróżnicowanych zestawów danych. Jak wspomniano wcześniej, algorytmy głębokiego uczenia się ewoluują w wyniku uczenia się. Najlepiej byłoby więc wystawić je na nowe pomysły, aby poprawić działanie algorytmu.
Zrozumienie procesu głębokiego uczenia się poprzez przykłady
Żyjemy w czasach, w których maszyny mogą rozwiązywać skomplikowane problemy bez ingerencji człowieka. Pewnie zastanawiacie się, jakie dokładnie problemy rozwiązują. Porozmawiajmy o niektórych zadaniach wspierających dzisiejsze głębokie uczenie się A.I. Pamiętajmy jednak, że lista ta będzie się wydłużać w miarę jak algorytmy będą ewoluować wraz z ich ekspozycją na nowe dane.
Tłumaczenia
Algorytmy głębokiego uczenia się zapewniają automatyczne tłumaczenia pomiędzy różnymi językami. Jest to doskonała funkcja dla urzędników państwowych, biznesmenów, podróżników i każdego, kto często podróżuje.
Wirtualni asystenci
Czy jest to Cortana, Siri, czy Alexa, większość dostawców usług online ma wirtualnych asystentów wykorzystujących głęboką wiedzę do zrozumienia ludzkiego języka i mówić, aby odpowiedzieć na nasze polecenia. Nie bylibyśmy w stanie współpracować z tymi asystentami bez głębokiej nauki A.I.
Koloryzacja obrazu
Przekształcanie białych i czarnych obrazów było kiedyś skomplikowanym zadaniem. Wymagało to godzin, a niekiedy nawet dni, aby wykonać koloryzację obrazu ludzką ręką. Obecnie sytuacja jest zupełnie inna, ponieważ algorytmy głębokiej nauki mogą wykorzystywać obiekty i kontekst w obrazach i filmach wideo do ich kolorowania i odtwarzania białych i czarnych zdjęć i materiałów filmowych w kolorze. Byłbyś zaskoczony, gdybyś zobaczył dokładne i imponujące wyniki.
Rozpoznawanie twarzy
Liczne organizacje, zwłaszcza technolodzy, używają głębokiej wiedzy do rozpoznawania twarzy. Jest to unikalna technologia, która upraszcza bezpieczeństwo, ponieważ pomaga rozpoznać znajome twarze w swoim zasilaniu danymi. Aplikacje mediów społecznościowych, takie jak Instagram, Snapchat i Facebook, używają głębokiego uczenia się do oznaczania ludzi na zdjęciach. Niektórzy eksperci przewidują, że za kilkadziesiąt lat będziemy mogli kupić przedmioty w sklepach internetowych, pokazując jedynie nasze twarze.
Jednakże, algorytmy głębokiego uczenia się wciąż stoją przed pewnymi wyzwaniami. A.I nie potrafi rozpoznać ludzi z ogolonym zarostem, zmienioną fryzurą i różnymi innymi różnicami. Możesz nawet manipulować głębokim uczeniem się, jeśli Twoje obrazy zawierają przeszkody lub złe oświetlenie. Jednak te problemy mogą szybko zniknąć, ponieważ technologia ta z dnia na dzień staje się coraz bardziej wyrafinowana.
Personalizowana rozrywka i zakupy
Czy jesteś zapalonym użytkownikiem Netflixu? Najprawdopodobniej zastanawiasz się, jak sugeruje Ci filmy lub pokazy T.V lub jak Amazon dokładnie wie, co powinien Ci polecić. Najbardziej zdumiewające jest to, że te rekomendacje często mają sens. Platformy te wykorzystują bardzo złożone algorytmy głębokiego uczenia się, aby zapewnić Ci lepsze doświadczenia.
Im większe doświadczenie z algorytmami głębokiego uczenia się, tym lepsza jest ich skuteczność. Oczekuj, że technologia ta będzie oferować sugestie podobne do ludzkich i będzie spełniać funkcje, których żadna inna technologia nie mogłaby odtworzyć.
Samochody autonomiczne, drony i ciężarówki dostawcze bez kierowcy
Samochody do samodzielnej jazdy przedstawione w filmach science fiction stają się rzeczywistością. Niektóre pojazdy potrafią zrozumieć znaki stopu, mapy i różne inne elementy związane z jazdą, co jest możliwe tylko dzięki algorytmom głębokiego uczenia się. Algorytmy te ewoluują w miarę otrzymywania coraz większej ilości danych. Jak wspomniano wcześniej, technologia ta zyskuje zdolności przetwarzania podobne do ludzkich, ponieważ potrafi również rozpoznać znak stopu uśpiony śniegiem.
Farmaceutyka i medycyna
Od diagnozy nowotworów, przez różne choroby, aż po leki dostosowane do indywidualnych potrzeb, wykonane specjalnie w oparciu o genom każdego pacjenta; głębokie uczenie się może przynieść wiele korzyści firmom medycznym i farmaceutycznym. Wysokiej klasy szpitale i kliniki również wykorzystują tę technologię, ponieważ pomaga ona usprawnić ich zagracone procedury.
Boty serwisowe i czatowe
Serwis i chatboty to poręczne narzędzia dla firm. Dlaczego? Ponieważ są one idealne do zapewnienia sprawnej obsługi klienta poprzez reagowanie na skargi i zapytania ludzi w odpowiednim czasie. Głębokie uczenie się czyni te boty bardziej wyrafinowanymi, pomagając im w udzielaniu pomocnych i inteligentnych odpowiedzi na pytania audio i tekstowe.