Diverse

Ce este învățarea profundă și de ce este mai relevantă ca niciodată?

Ce este învățarea profundă și de ce este mai relevantă ca niciodată?

Învățare automată? Invatare profunda? Inteligență artificială? Acești termeni au devenit sinonimi cu epoca modernă; termeni pe care le place oamenilor să arunce în conversație pe rețelele de socializare și în piese de gândire. Cu toate acestea, înțelegerea corectă a acestor termeni vă va ajuta să puneți în perspectivă modul în care unele dintre cele mai moderne tehnologii din lume vă vor afecta viața.

Am atins deja inteligența artificială și învățarea automată, dar astăzi veți explora vărul mai puțin cunoscut al acestor tehnologii, învățarea profundă. Deci, ne pune întrebarea, cât de mult știi despre învățarea profundă?

VEZI ȘI: LUAȚI-VĂ CUNOȘTINȚELE DE AI ȘI DE APRINDERE PROFUNDĂ LA NIVELUL URMĂTOR CU ACEST PÂNAL AVANSAT

Pentru cei neinițiați, învățarea profundă este un subset de învățare automată în care rețelele neuronale artificiale, algoritmi inspirați de creierul uman, învață din cantități mari de date. Învățarea profundă face parte din familia mai largă de metode de învățare automată bazate pe reprezentări de date de învățare.

O scurtă introducere

Poate că ați citit asta și v-ați confundat puțin. Pe scurt, învățarea profundă și toate fațetele AI moderne utilizează date pentru a lua decizii „inteligente” de tip uman. Învățarea profundă învață computerele să învețe practic prin exemplu sau date.

Pentru a pune acest lucru în perspectivă, învățarea profundă este utilizată pentru mașinile fără șofer, permițând vehiculelor să recunoască alte vehicule, semnele de oprire și chiar pietonii, în timp ce învățarea profundă stă, de asemenea, în centrul produselor de consum, cum ar fi asistentul vocal care a condus difuzoare inteligente, tehnologia de recunoaștere facială, și chiar pe unele pagini web populare.

Astăzi vă veți scufunda mai adânc în lumea învățării profunde și veți examina modul în care acest subset de învățare automată vă va schimba viața.

Lumea învățării profunde

Din nou, datele sunt esențiale și se află în centrul învățării profunde. Puteți învăța o nouă abilitate prin practică și experiență. Modelele de învățare profundă fac același lucru. Revenind la exemplul de mașină cu conducere automată, un model de computer ar putea examina mii de semne de oprire înainte de a obține capacitatea de a identifica un semn de oprire.

Modelele de computer de învățare profundă învață să efectueze sarcini de clasificare direct din imagini, text sau chiar sunet. Un model de învățare profundă poate „învăța” să fie corect, chiar depășindu-i pe creatorii săi umani.

Aceste modele sunt „instruite” pentru a utiliza seturi mari de date etichetate, precum și arhitecturi de rețea neuronală, lucru pe care îl vom explora mai târziu în articol.

De ce acum?

Învățarea profundă se află în prim-planul AI, ajutând la modelarea instrumentelor pe care le folosim pentru a atinge niveluri extraordinare de precizie. Progresele în învățarea profundă au împins acest instrument până la punctul în care învățarea profundă depășește oamenii în anumite sarcini, cum ar fi clasificarea obiectelor în imagini.

Pentru a solicita GPU-uri de înaltă performanță, modelele de învățare profundă utilizează cantități mari de date etichetate. Mașina Tesla fără șofer pe care stați în spate avea nevoie de milioane de imagini și mii de ore de videoclip înainte de a obține capacitatea de a vă conduce acasă.

Învățarea de a lua decizia corectă

Unele dintre cele mai comune metode de învățare profundă utilizate astăzi folosesc ceea ce se numește arhitectură de rețea neuronală. Acum, o rețea neuronală este o serie de algoritmi care încearcă să recunoască relațiile subiacente într-un set de date printr-un proces care imită modul în care funcționează creierul uman.

Frumusețea unei rețele neuronale este capacitatea sa de a genera cel mai bun rezultat fără a fi necesară reproiectarea criteriilor de ieșire. Ei pot recunoaște tiparele prin intermediul datelor și pot continua să ia o decizie exactă.

Din nou, tehnicile de învățare profundă se bazează pe rețele neuronale complexe și stratificate pentru a identifica o imagine, un sunet sau texte. Rețelele neuronale tradiționale ar putea conține doar 2-3 straturi ascunse, în timp ce rețelele profunde pot avea câte 150.

După ce ți-ai creat modelul algoritmic, ceea ce ai este un model de învățare profundă care imită structura biologică a creierului. Învățarea profundă este practic învățarea automată pe steroizi. Fiecare strat prelucrează caracteristici și, în general, fiecare strat extrage unele informații valoroase.

Așa cum a fost descris de MIT News, „Modelat liber pe creierul uman, o rețea neuronală constă din mii sau chiar milioane de noduri simple de procesare care sunt dens interconectate”.

„Majoritatea rețelelor neuronale de astăzi sunt organizate în straturi de noduri și sunt„ feed-forward ”, ceea ce înseamnă că datele se deplasează prin ele într-o singură direcție.

„Un nod individual ar putea fi conectat la mai multe noduri din stratul de sub acesta, de la care primește date, și la mai multe noduri din stratul de deasupra acestuia, către care trimite date.”

Deci, aceasta ne pune întrebarea: cum se folosește învățarea profundă astăzi?

Învățare profundă în întreaga industrie

Modelele de învățare profundă s-au infiltrat deja în lumea dvs., introducând în același timp o serie de descoperiri în industriile majore, de la lumea electronică de consum, care își întinde puterea până la tărâmurile aerospațiale și de apărare.

Învățarea profundă mai frecvent este utilizată în aplicațiile automate de traducere a auzului și vorbirii găsite pe aplicații și dispozitive inteligente. Aplicațiile de învățare profundă vă ajută aceste sisteme să vă recunoască vocea și să ofere răspunsuri exacte.

În timp ce în domeniul medical, cercetătorii folosesc învățarea profundă pentru a detecta celulele canceroase. Chiar și companiile industriale utilizează învățarea profundă pentru a îmbunătăți viața angajaților, identificând când lucrătorii riscă să se rănească în timp ce operează utilaje grele.

Instrumentele de învățare profundă vor continua să schimbe modul în care oamenii lucrează, creează și chiar proiectează produse. Acesta este doar inceputul.


Priveste filmarea: Matematica 17 12 2020 (Octombrie 2021).