Úvod do aplikácie hlbokého vzdelávania
Hlboké učenie je podmnožinou strojového učenia, krokom k umelej inteligencii. Hlboké učebné metódy fungujú ako ľudská myseľ, je to ako umelá neurálna sieť. Aplikácie hlbokého učenia majú tiež kopírovať veci, ktoré je ľudská myseľ schopná. Pretože ľudská myseľ prijíma rozhodnutia na základe vízie alebo zvukových alebo textových vzorcov, pri rozhodovaní pomáha aj hlboké učenie. Napríklad pri pohľade na obrázok a povedzme, či ide o psa alebo mačku alebo o určení rôznych predmetov na obrázku, o rozpoznaní zvuku nástroja / umelca ao tom, že sa o ňom hovorí, dolovania textu a spracovania prirodzeného jazyka sú niektoré z aplikácií hlbokého použitia. učenia.
Aplikácia hlbokého vzdelávania
Aplikácie hlbokého vzdelávania sú obrovské, ale pokúsili by sme sa pokryť najpoužívanejšie aplikácie techník hlbokého vzdelávania. Tu sú niektoré z aplikácií pre hlboké vzdelávanie, ktoré teraz veľmi rýchlo menia svet okolo nás.
1. Detekcia toxicity pre rôzne chemické štruktúry
Metóda hlbokého učenia je tu veľmi účinná, keď odborníci používali na stanovenie toxicity určitej štruktúry desaťročia času, ale pomocou modelu hlbokého učenia je možné určiť toxicitu vo veľmi kratšom čase (v závislosti od zložitosti môžu byť hodiny alebo dni). Modely hlbokého učenia sú schopné predstavovať abstraktné koncepty vstupu vo viacúrovňovej distribuovanej hierarchii. Umožňuje multitaskulárne učenie všetkých toxických účinkov iba v jednej kompaktnej neurónovej sieti, čo z neho robí veľmi informatívne. Tento model normalizuje všetky chemické štruktúry zlúčenín, umožňuje ich predpovedať toxicitu možných nových zlúčenín z normalizovaných štruktúr. Ako hlboké učenie je omnoho lepšie ako iné techniky strojového učenia? Prosím, prečítajte si tento dokument (DeepTox: Predikcia toxicity pomocou Deep Learning od Andreasa Mayra 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † a Sepp Hochreiter 1 * )
2. Detekcia mitózy / rádiológia
Určenie modelu detekcie rakoviny s hlbokým učením má 6000 faktorov, ktoré by mohli pomôcť pri predpovedaní prežitia pacienta. V diagnostike rakoviny prsníka sa preukázal efektívny a efektívny model hlbokého učenia. CNN model hlbokého učenia je teraz schopný detegovať a klasifikovať mitózovú hospitalizáciu. Hlboké neurónové siete pomáhajú pri skúmaní životného cyklu buniek (Zdroj: Detekcia bunkovej mitózy pomocou hlbokých neurónových sietí Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Vytváranie halucinácií alebo sekvencií
Vytváranie nových záberov sledovaním rôznych videohier, učením sa, ako fungujú, a ich replikáciou pomocou techník hlbokého učenia, ako sú opakujúce sa neurónové siete. Hlučné učenia sa môžu pomocou obrázkov s nízkym rozlíšením vytvárať obrázky s vysokým rozlíšením. Tento model sa ďalej používa na obnovenie historických údajov z obrazov s nízkou rozlišovacou schopnosťou ich prevedením na obrázky s vysokým rozlíšením.
4. Klasifikácia obrazu / strojové videnie
vidíme, že Facebook poskytuje návrh na automatické označovanie rôznych osôb na obrázku, je dokonalým príkladom strojového videnia. Používa hlboké siete a fotografuje v rôznych uhloch a potom pomenuje názov k tomuto obrázku. Tieto hlboké vzdelávacie modely sú teraz také pokročilé, že dokážeme na obrázku rozpoznať rôzne objekty a predpovedať, čo by mohlo byť na tomto obrázku. Napríklad fotografia nasnímaná v reštaurácii má v nej rôzne vlastnosti, ako napríklad stoly, stoličky, rôzne potraviny, nôž, vidlička, sklo, pivo (značka piva), náladu ľudí na obrázku, atď. pri pohľade na obrázky uverejnené osobou môže odhaliť jej podobu a odporučiť podobné veci na kúpu alebo navštíviť atď.
5. Rozpoznávanie reči
Reč je najbežnejšou metódou komunikácie v ľudskej spoločnosti. Keď človek rozumie reči, rozumie tomu a reaguje podľa toho, rovnako ako hlboký vzdelávací model zvyšuje schopnosti počítačov, aby mohli pochopiť, ako ľudia reagujú na rôzne prejavy. V každodennom živote máme živé príklady ako Siri z Apple, Alexa z Amazonu, google home mini, atď. V prejave je veľa faktorov, ktoré je potrebné považovať za kvalitu jazyka / prízvuku / veku / pohlavia / zvuku. Cieľom je rozpoznať neznámeho hovoriaceho a reagovať naň jeho zvukovými signálmi.
6. Extrakcia textu a rozpoznávanie textu
Samotná extrakcia textu má v skutočnom svete veľa aplikácií. Napríklad automatický preklad z jedného jazyka do druhého, sentimentálna analýza rôznych recenzií. Toto je všeobecne známe ako spracovanie prirodzeného jazyka. Pri písaní e-mailu vidíme auto-návrh na dokončenie vety je tiež aplikácia hlbokého učenia.
7. Predikcia trhu
Hlboké vzdelávacie modely môžu predpovedať nákupy a predaje hovorov pre obchodníkov, v závislosti od súboru údajov o tom, ako bol model vyškolený, je užitočný pre krátkodobé obchodné hry, ako aj pre dlhodobé investície založené na dostupných funkciách.
8. Digitálna reklama
Modely hlbokého učenia kategorizujú používateľov na základe ich predchádzajúcich nákupov a histórie prehliadania a odporúčajú relevantné a personalizované reklamy v reálnom čase. Môžeme zažiť to isté, produkt, ktorý ste práve hľadali vo svojej aplikácii amazon, jeho reklama sa zobrazí v iných aplikáciách, ako je IRCTC.
9. Detekcia podvodov
Hlboký vzdelávací model používa viacero zdrojov údajov na označenie rozhodnutia ako podvod v reálnom čase. Pomocou hlbokých vzdelávacích modelov je tiež možné zistiť, ktorý produkt a ktoré trhy sú najviac ohrozené podvodom, a v takýchto prípadoch im poskytnúť alebo venovať osobitnú starostlivosť.
10. Predpoveď zemetrasenia
Seizmológ sa snaží predpovedať zemetrasenie, ale je príliš zložité ho predvídať. Jedna zlá predikcia stojí veľa ľudí, ako aj vlády. Pri zemetrasení existujú dva typy vĺn p-vlna (cestuje rýchlo, ale poškodenie je menšie), s-vlna (cestuje pomaly, ale poškodenie je vysoké). Je ťažké robiť rozhodnutia skôr, ale pomocou techník hlbokého učenia môžeme predpovedať, že výsledok každej vlny z predchádzajúcich skúseností môže byť niekoľko hodín predtým, ale podľa toho je rýchle, aby sme mohli vykonať úpravy.
Záver - Aplikácia hlbokého vzdelávania
Hlboké vzdelávanie nám uľahčuje veľa náročných úloh. Aplikácia rozsiahleho rozsahu vzdelávania v rôznych priemyselných odvetviach a je revolučná v niektorých oblastiach, ako sú zdravotníctvo (zisťovanie drog / zisťovanie rakoviny atď.), Automobilový priemysel (autonómny riadiaci systém), reklamný sektor (prispôsobené reklamy menia trendy na trhu). Diskutovali sme o hlavných aplikáciách hlbokého vzdelávania, ale stále existuje veľa ďalších aplikácií, z ktorých niektoré sú spracované a iné prídu v budúcnosti.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca aplikáciou hlbokého vzdelávania. Ďalej diskutujeme o úvode a 10 najlepších aplikáciách hlbokého vzdelávania. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Rámce strojového učenia
- Čo je hlboké vzdelávanie
- Algoritmy hlbokého učenia
- Technika hlbokého učenia
- Príklady dopytov na vytváranie zobrazení v systéme Oracle
- Hierarchia v table | Ako vytvoriť?
- Sprievodca technikami strojového učenia