Глубокое обучение, популярное в области искусственного интеллекта, является разновидностью машинного обучения. Он играет важную роль от поисковых систем до беспилотных автомобилей, которые требуют больших вычислительных мощностей. Данные - это «топливо» для глубокого обучения. Как мы уже говорили, это реальность, и вместе с огромной вычислительной мощностью одна из причин, почему автоматическое обучение стало актуальным в последние годы. Что подразумевается под глубоким обучением? ..

Глубокое обучение - это не что иное, как подмножество машинного обучения, которое по сути представляет собой нейронную сеть с тремя или более уровнями. Эти нейронные сети пытаются стимулировать поведение человеческого мозга, позволяя ему учиться на больших объемах данных. Глубокое обучение управляет многими приложениями искусственного интеллекта, которые улучшают автоматизацию, выполняя аналитические и физические задачи без вмешательства человека.

Запомните слово «точность». Глубокое обучение обеспечивает точность распознавания на более высоком уровне, чем когда-либо прежде. У этого есть две основные причины его достижения:

1. Для глубокого обучения требуется большой объем помеченных данных.

2. Глубокое обучение требует значительных вычислительных мощностей.

Между машинным обучением и глубоким обучением ведутся большие разногласия. Чем они отличаются? Давайте посмотрим на их различия.

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ vs МАШИНОСТРОЕНИЕ:

1. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ:

· Подмножество машинного обучения.

· Использует нейронную сеть, которая передает данные через уровни обработки для интерпретации функций и взаимосвязей данных.

· Алгоритмы автоматически отображаются при анализе данных после их внедрения в производство.

· Вывод: числовые значения, такие как текст, звук.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ:

· Расширенный набор машинного обучения.

· Использует различные типы автоматизированных алгоритмов, которые обращаются к функциям модели и предсказывают будущие действия на основе данных.

· Аналитики данных выявляют алгоритмы для изучения конкретных переменных в наборах данных.

· Вывод: числовые значения, например классификация баллов.

КАК РАБОТАЕТ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ?

Давайте рассмотрим пример человеческого мозга, он состоит из нейронов. Один нейрон в человеческом мозге получает тысячи сигналов от других нейронов. Точно так же глубокое обучение состоит из нейронных сетей из нескольких узлов. Количество узлов определяет, насколько глубоким будет слой. В искусственной нейронной сети сигналы перемещаются между узлами и присваивают соответствующие веса. Узел с более тяжелым весом будет оказывать большее влияние на следующий уровень узлов. Последний слой компилирует взвешенные входные данные и производит требуемый результат.

Для глубокого обучения требуется мощное оборудование, а системам требуются большие объемы данных для получения точных результатов; соответственно информация подается в виде огромных наборов данных. При обработке данных искусственные нейронные сети могут классифицировать данные по ответам, полученным из серии двоичных истинных или ложных вопросов, связанных с очень сложными математическими вычислениями. Например,

Программа распознавания лиц учится обнаруживать и распознавать линии лиц, затем более значимые части лиц и, наконец, общее представление лиц. Со временем программа обучается, и вероятность получения правильных ответов возрастает. В этом случае программа распознавания лиц со временем точно идентифицирует лица.

ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ:

· Беспилотные автомобили

· Обработка естественного языка

· Обнаружение мошенничества

· Здравоохранение

· Выявление задержки развития у детей

· Демографические и предвыборные прогнозы

· Восстановление пикселей

· Добавление звука в немые фильмы

· Визуальное распознавание

· Виртуальные помощники

Реальные приложения для глубокого обучения являются частью нашей повседневной жизни, но в большинстве случаев они настолько хорошо интегрированы в продукты и услуги, что пользователи не подозревают о сложной обработке данных, которая происходит в них. фон. Глубокое обучение находится только в зачаточном состоянии и в ближайшие десятилетия изменит общество. Приложения глубокого обучения даже спасут жизни, поскольку они развивают способность разрабатывать основанные на фактических данных планы лечения для медицинских пациентов и помогают обнаруживать рак на раннем этапе. Итак, начните исследовать, глубокое обучение смогло преодолеть некоторые очень сложные проблемы, и это отличный повод для оптимизма.

Продолжайте изучать ... Спасибо за чтение !! .. Надеюсь, вам понравился этот блог, поделитесь своими мыслями и продолжайте вести больше блогов.