Глубокое обучение, использование и его приложения
По словам Джеффри Хинтона, одного из главных исследователей в этой области, глубокое обучение или глубокое обучение — это новый тип искусственного интеллекта, в котором вы заставляете машину учиться на собственном опыте. И, возможно, будущее неконтролируемого машинного обучения, поскольку вам не нужен помеченный набор данных. В этом контексте алгоритмы умеют обучаться без предварительного вмешательства человека, принимая решения о самих данных.
Контекст глубокого обучения
Но как это работает? В это время проявляется использование искусственных нейронных сетей. Напомним, что искусственная нейронная сеть представляет собой набор искусственных нейронов, которые сгруппированы в слои, связанные друг с другом и передающие сигналы. Они широко используются в областях, где очень сложно найти решения или функции с помощью обычного программирования, таких как компьютерное зрение, распознавание голоса и т. д., поскольку они представляют собой системы, которые обучаются и формируются сами по себе, а не программируются явно. Биологические нейронные сети, составляющие мозг животных, послужили источником вдохновения для создания этих искусственных нейронных сетей.
Примечательны три типа слоев: входной, скрытый и выходной. Входные слои состоят из нейронов, которые принимают данные или сигналы из окружающей среды. Выходной слой составляют нейроны, обеспечивающие отклик нейронной сети, а скрытые слои, которых может быть несколько, не имеют прямой связи с окружающей средой, то есть состоят из нейронов, имеющих входы, которые происходят из более ранних слоев. и выходные данные, которые передаются на последующие уровни. В этих сетях интересно то, что они способны обучаться иерархически, то есть информация усваивается по уровням, где первые слои усваивают очень точные понятия, например, что такое болт, зеркало, руль и т. д. А в продвинутых слоях ранее изученные данные используются для изучения дополнительных абстрактных понятий, например, вагон, автобус или велосипед. Это означает, что по мере того, как мы добавляем больше слоев, обрабатываемые данные становятся все более и более интеллектуальными и наводящими на размышления. Количество слоев, которые можно добавить, не ограничено, и тенденция состоит в том, что добавляется все больше и больше слоев, становясь все более сложными сетями. Это увеличение количества слоев и усложнение приводит нас к Глубокому обучению.
Как применять методы глубокого обучения
Мы можем использовать эту технику для бесконечных нужд. В мире онлайн-маркетинга, например, это помогает нам отслеживать реакции в онлайн-каналах во время запуска продукта в режиме реального времени, таргетировать рекламу и прогнозировать предпочтения клиентов, вероятность того, что пользователь нажмет на призыв к вниманию, определять и отслеживать уровни взаимодействия с клиентами, их мнения и отношения в различных онлайн-каналах, среди многих других.
Мы также используем методы глубокого обучения при настройке интеллектуальных переводчиков или при разработке естественного языка для виртуальных помощников. Или для автоматизации процессов и предиктивного анализа данных. При расширенной обработке изображений мы можем обнаруживать падающие товары, несчастные случаи на производстве, предупреждения об опасности для эвакуации, кражу материалов и безопасность входа и выхода людей, если это такой сектор, как логистика. А также для обнаружения краж на платформах и станциях, обвалов людей или неотложных состояний, потребностей, которые часто возникают в транспортной сфере. Но он также применяется в области здравоохранения, поскольку мы можем анализировать медицинские изображения, повышая точность диагностики с меньшими затратами времени и средств. Или для определения лицевых эмоций или расположения лиц.
Типы приложений
При голосовой идентификации использование этих средств становится все более полезным в бизнесе, поскольку достигается точное и быстрое разрешение. Цель в этой области — заставить машины лучше распознавать комментарии пользователей, чтобы получить больше пользы от тет-а-тет. Мы можем использовать его для публикации в социальных сетях, отправки электронных писем, поиска в браузере без записи или для перевода текстов, поиска ключевых слов в отчетах или документах и т. д.
В области идентификации по лицу этот прогресс повысит безопасность в различных службах, в которых индивидуальная идентификация имеет жизненно важное значение, таких как контроль доступа в аэропортах. Применительно к поведенческому прогнозированию мы также можем включать контент и варианты представления людям на основе их прошлых предпочтений, таргетировать рекламу и определять аудиторию или выявлять потенциальных клиентов.
Таким образом, есть много возможностей, которые могут повысить
