Было много разговоров о различных возможностях и возможностях, возникающих в результате машинного обучения. Эксперты считают, что эта технология может быть невероятно полезной для дома, офиса, склада, фабрики и многого другого. Технология быстро развивается, и такие термины, как глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект, могут вызывать недоумение у некоторых людей.
Вы тоже из таких людей? Это руководство устранит вашу путаницу, говоря об основах глубокого обучения. Мы также обсудим некоторые практические примеры, которые помогут вам полностью понять технологию глубокого обучения.


Глубокое изучение – Что это такое?

Многие из вас, читающих это пособие, скорее всего, знают об искусственном интеллекте. Технология может позволить машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческих знаний. Она окружает машинное обучение, так как некоторые устройства могут понимать по опыту и приобретать навыки с минимальным или нулевым участием человека.
Было бы справедливо утверждать, что глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, где искусственные сети (нейронные) и алгоритмы изучают огромные объемы данных, вдохновленных человеком. Алгоритмы глубокого обучения довольно похожи на человеческие, поскольку они также могут учиться на опыте. Таким образом, они могут выполнять повторяющиеся задачи. Вы можете вносить некоторые коррективы и изменения до тех пор, пока не получите желаемый результат.
Эксперты используют придуманный термин “глубокое обучение” по определенной причине. Алгоритм содержит множество глубоких слоев, которые помогают в процессе обучения. Почти каждая проблема должна задуматься, чтобы найти решение. Глубокое изучение использует ту же самую стратегию и способно освоить практически все, что угодно. Конечно, оно не может сделать все, что в наших силах, но мы ожидаем, что эта технология вскоре станет более сложной.
Вы будете удивлены, увидев большое количество данных, генерируемых каждый день. Несколько исследований показывают, что в мире ежедневно производится почти три квинтильонных байта. Это существенная причина, по которой возможно глубокое изучение. Алгоритмы, основанные на глубоком изучении, требуют тонны данных, чтобы понять новые концепции и развиваться, для тех, кто не знает. Быстрый рост создания данных является весомой причиной роста характеристик и возможностей глубокого обучения в последнее время.
Помимо наличия дополнительных данных, алгоритмы глубокого обучения используют преимущества современных вычислительных мощностей благодаря распространению искусственного интеллекта в качестве услуги. Судить об ИИ исключительно как о сервисе было удивительно полезно для организаций. Почему? Потому что предприятия имеют легкий доступ к этой технологии. Более того, организации могут приобретать алгоритмы искусственного интеллекта, необходимые для глубокого обучения, без значительных инвестиций.
Глубокое изучение искусственного интеллекта позволяет машинам находить точные решения сложных проблем, несмотря на использование взаимосвязанных, неструктурированных и разнообразных наборов данных. Как обсуждалось ранее, алгоритмы глубокого обучения развиваются посредством обучения. Поэтому для повышения производительности алгоритма лучше всего подходить к новым идеям.


Понимание глубинного обучения на примерах


Мы живем во время, когда машины могут решать сложные вопросы без вмешательства человека. Вам должно быть интересно, какие именно проблемы они решают. Обсудим некоторые задачи, поддерживающие сегодняшнее глубокое изучение А.И. Тем не менее, имейте в виду, что список будет становиться длиннее, так как алгоритмы будут развиваться по мере их воздействия на новые данные.


Переводы

Глубоко изученные алгоритмы обеспечивают автоматический перевод между различными языками. Это отличная функция для государственных чиновников, бизнесменов, путешественников и всех, кто часто путешествует.


Виртуальные помощники

Будь то Cortana, Siri или Alexa, большинство онлайн-провайдеров имеют виртуальных ассистентов, использующих глубокое обучение для понимания человеческого языка и говорения в ответ на наши команды. Мы не смогли бы взаимодействовать с этими помощниками без глубокого обучения A.I.


Колоризация изображений

Преобразование белых и черных изображений раньше было сложной задачей. Для завершения окраски изображения человеческой рукой требовалось несколько часов, а иногда и дней. Сегодня все совершенно по-другому, так как алгоритмы глубокого изучения могут использовать объекты и контекст в изображениях и видео для их окрашивания и воссоздания белых и черных фотографий и отснятых материалов в цвете. Вы будете удивлены, увидев точные и впечатляющие результаты.

Распознавание лиц

Многие организации, особенно технические гиганты, используют глубокое обучение для распознавания лиц. Это уникальная технология для упрощения безопасности, так как она помогает распознавать знакомые лица в своих информационных потоках. Приложения социальных сетей, такие как Instagram, Snapchat и Facebook, используют глубокое обучение для тегирования людей на изображениях. Некоторые эксперты предсказывают, что через несколько десятилетий мы сможем покупать товары в интернет-магазинах, просто показывая наши лица.
Тем не менее, алгоритмы глубокого изучения все еще сталкиваются с некоторыми трудностями. А.И. не распознает людей с побритыми бородами, измененной прической и различными другими различиями. Вы даже можете манипулировать глубоким изучением, если ваши изображения содержат препятствия или плохое освещение. Однако эти проблемы могут быстро исчезнуть, так как эта технология становится все более сложной с каждым днем.

Персонализированные развлечения и шоппинг

Вы заядлый пользователь Netflix? Скорее всего, вы удивляетесь, как он предлагает вам фильмы или телешоу, или как Amazon точно знает, что он должен вам порекомендовать. Самое удивительное, что эти рекомендации часто имеют смысл. В этих платформах используются очень сложные алгоритмы глубокого изучения, чтобы обеспечить вам лучший опыт.
Чем больше опыта работы алгоритмов глубокого изучения, тем лучше их производительность. Ожидайте, что эта технология предложит рекомендации, похожие на человеческие, и будет выполнять функции, которые ни одна другая технология не сможет воспроизвести.

Автономные автомобили, беспилотные летательные аппараты и безводные грузовые автомобили.

Самоходные машины, изображенные в научно-фантастических фильмах, становятся реальностью. Некоторые автомобили способны воспринимать знаки остановки, карты и различные другие элементы, связанные с вождением, что возможно только благодаря глубокому изучению алгоритмов. Алгоритмы развиваются по мере того, как они получают больше данных. Как уже упоминалось ранее, эта технология обретает способности, похожие на человеческие, так как она также может распознавать знак остановки, задушенный снегом.

Фармацевтика и медицина

От диагностики опухолей, различных заболеваний, до индивидуальных лекарств, изготовленных специально на основе генома каждого пациента; глубокое изучение может принести много пользы медицинским и фармацевтическим компаниям. Высокопрофильные больницы и клиники также используют эту технологию, так как она помогает рационализировать их хлопотные процедуры.


Сервис и Чат-Боты

Сервис и чат-боты – удобные инструменты для компаний. Почему? Потому что они идеально подходят для обеспечения эффективного обслуживания клиентов, своевременно реагируя на жалобы и запросы людей. Глубокое изучение делает эти боты более сложными, помогая им давать полезные и интеллектуальные ответы на аудио- и текстовые вопросы.