Introducere în aplicarea învățării profunde
Învățarea profundă este un subset de învățare automată, o etapă de închidere a inteligenței artificiale. Metodele de învățare profundă funcționează ca mintea umană, este ca o plasă neuronală artificială. Aplicațiile învățării profunde sunt, de asemenea, pentru a reproduce lucrurile de care este capabilă o minte umană. Pe măsură ce o minte umană ia o decizie după viziune sau modele de sunet sau text, același mod de învățare profundă ajută și la luarea unei decizii. De exemplu, să privim o imagine și să spunem dacă este un câine sau o pisică sau determinând diferite obiecte din imagine, recunoscând sunetul unui instrument / artist și spunem despre aceasta, extragerea textului și procesarea limbajului natural sunt unele dintre aplicațiile profunde învăţare.
Aplicarea învățării profunde
Aplicațiile învățării profunde sunt vaste, dar am încerca să acoperim cea mai folosită aplicație a tehnicilor de învățare profundă. Iată câteva dintre aplicațiile de învățare profundă, care schimbă foarte rapid lumea din jurul nostru.
1. Detectarea toxicității pentru diferite structuri chimice
Aici metoda de învățare profundă este foarte eficientă, unde experții au avut nevoie de decenii de timp pentru a determina toxicitatea unei structuri specifice, dar cu un model de învățare profundă este posibil să se determine toxicitatea într-un interval de timp foarte mic (depinde de complexitate ar putea fi ore sau zile). Modelele de învățare profundă sunt capabile să reprezinte concepte abstracte ale contribuției în ierarhia distribuită pe mai multe niveluri. Permite învățarea multitask pentru toate efectele toxice doar într-o rețea neurală compactă, ceea ce o face extrem de informativă. Acest model normalizează toate structurile chimice ale compușilor, Asamblați-le pentru a prezice toxicitatea posibililor noi compuși din structuri normalizate. Cât de mult este mai bună învățarea profundă decât alte tehnici de învățare automată? Vă rugăm să consultați această lucrare (DeepTox: Toxicity Prediction folosind Deep Learning de Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † și Sepp Hochreiter 1 * )
2. Detectarea mitozei / Radiologie
Determinarea modelului de învățare profundă a detectării cancerului are 6000 de factori care ar putea ajuta la prezicerea supraviețuirii unui pacient. Pentru modelul de învățare profundă a diagnosticului de cancer mamar s-a dovedit eficient și eficient. Modelul CNN de învățare profundă este acum capabil să detecteze și să clasifice mitoza internată. Rețelele neuronale profunde ajută la investigarea ciclului vieții celulare (Sursa: Detectarea mitozei celulare folosind rețele neuronale profunde Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Generare de halucinație sau secvență
Crearea de noi filme prin observarea diferitelor jocuri video, învățarea modului de funcționare și replicarea acestora folosind tehnici de învățare profundă, precum rețelele neuronale recurente. Halucinațiile de învățare profundă pot genera imagini de înaltă rezoluție folosind imagini cu rezoluție scăzută. Acest model este utilizat în continuare pentru restaurarea datelor istorice din imagini de calitate de rezoluție scăzută, prin transformarea lor în imagini de înaltă rezoluție.
4. Clasificarea imaginii / Viziunea mașinii
vedem că Facebook oferind o sugestie pentru etichetarea automată a diferitelor persoane dintr-o imagine este un exemplu perfect de viziune a mașinii. Folosește plase profunde și face fotografii în unghiuri diferite, apoi etichetează numele în acea imagine. Aceste modele de învățare profundă sunt acum atât de avansate încât putem recunoaște diferite obiecte dintr-o imagine și putem prezice care ar putea fi ocazia în acea imagine. De exemplu, o poză făcută în restaurant are diferite caracteristici în el, cum ar fi mese, scaune, diferite produse alimentare, cuțit, furculiță, pahar, bere (marca berii), starea de spirit a persoanelor din imagine etc. uitându-vă la imaginile postate de o persoană poate detecta plăcerile acelei persoane și poate recomanda lucruri similare pentru a cumpăra sau locuri de vizitat etc.
5. Recunoașterea vorbirii
Vorbirea este cea mai frecventă metodă de comunicare în societatea umană. Pe măsură ce un discurs de recunoaștere a omului îl înțelege și răspunde în consecință, același mod de învățare profundă a modelului este de a spori capacitățile computerelor, astfel încât să poată înțelege modul în care oamenii reacționează la discursuri diferite. În viața de zi cu zi, avem exemple live precum Siri de Apple, Alexa de la Amazon, google home mini, etc. În vorbire, există o mulțime de factori care trebuie considerați ca limbă / accent / vârstă / sex / calitate a sunetului, etc. Scopul este de a recunoaște și de a răspunde unui difuzor necunoscut prin introducerea semnalelor sale sonore.
6. Extragerea textului și recunoașterea textului
Extragerea textului în sine are o mulțime de aplicații în lumea reală. De exemplu, traducerea automată dintr-o limbă în alta, analiza sentimentală a diferitelor recenzii. Aceasta este cunoscută ca procesare a limbajului natural. Când scriem un e-mail, vedem o sugestie automată pentru a completa propoziția este și aplicarea învățării profunde.
7. Predicția pieței
Modelele de învățare profundă pot prezice cumpărarea și vânzarea apelurilor pentru comercianți, în funcție de setul de date cum a fost instruit modelul, este util atât pentru jocul de tranzacționare pe termen scurt, cât și pentru investițiile pe termen lung bazate pe funcțiile disponibile.
8. Publicitate digitală
Modelele de învățare profundă clasifică utilizatorii în funcție de istoricul de achiziții și navigare anterioare și recomandă reclame relevante și personalizate în timp real. Putem experimenta același lucru, un produs pe care tocmai l-ați căutat în aplicația dvs. Amazon, o reclamă a acestuia va fi afișată în alte aplicații precum IRCTC.
9. Detectarea fraudei
Un model de învățare profundă folosește mai multe surse de date pentru a semnala o decizie ca o fraudă în timp real. Cu modele de învățare profundă, este de asemenea posibil să aflați ce produs și care piețe sunt cele mai susceptibile de fraudă și să ofere sau să aibă grijă suplimentară în astfel de cazuri.
10. Predicția cutremurului
Seismologul încearcă să prezică cutremurul, dar este prea complex să-l anticipezi. O prezicere greșită costă foarte mult atât oamenii, cât și guvernul. La un cutremur, există două tipuri de undă p (se deplasează rapid, dar deteriorarea este mai mică), unda s (se deplasează lent, dar pagubele sunt mari). Este greu să iei decizii cu câteva zile înainte, dar prin tehnici de învățare profundă putem prezice rezultatul fiecărei valuri din experiența anterioară poate fi cu câteva ore înainte, dar este rapid în consecință, putem face ajustări.
Concluzie - Aplicarea învățării profunde
Învățarea profundă ne face mai ușoare multe sarcini dificile. Aplicațiile de învățare profundă variază în diferite sectoare industriale și este revoluționar în anumite domenii precum asistența medicală (descoperirea de droguri / detectarea cancerului, etc), industria auto (sistemul de conducere autonom), sectorul de publicitate (anunțurile personalizate sunt tendințele pieței). Am discutat despre aplicațiile majore ale învățării profunde, dar, totuși, există o mulțime de alte aplicații pe care unele sunt lucrate și altele vor veni în viitor.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru aplicarea învățării profunde. Aici vom discuta, de asemenea, introducerea și top 10 Aplicații de învățare profundă. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Cadre de învățare automată
- Ce este învățarea profundă
- Algoritmi de învățare profundă
- Tehnica de învățare profundă
- Exemple de interogare pentru crearea de vizualizări în Oracle
- Ierarhie în Tabelul | Cum se creează?
- Ghid pentru tehnici de învățare a mașinilor