Wprowadzenie do zastosowania głębokiego uczenia się

Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego, krokiem ku sztucznej inteligencji. Metody głębokiego uczenia działają jak ludzki umysł, to jest jak sztuczna sieć neuronowa. Zastosowania głębokiego uczenia się mają również na celu odtworzenie rzeczy, do których zdolny jest ludzki umysł. Gdy ludzki umysł podejmuje decyzję za pomocą wizji, wzorców dźwiękowych lub tekstowych, tak samo głębokie uczenie się pomaga również w podejmowaniu decyzji. Na przykład, patrząc na zdjęcie i mówiąc, czy jest to pies czy kot, lub określając różne przedmioty na obrazie, rozpoznając dźwięk instrumentu / artysty i mówiąc o tym, wydobywanie tekstu i przetwarzanie języka naturalnego to niektóre z zastosowań głębokiego uczenie się.

Zastosowanie głębokiego uczenia się

Zastosowania głębokiego uczenia się są ogromne, ale staramy się objąć najczęściej stosowane techniki głębokiego uczenia się. Oto niektóre aplikacje do głębokiego uczenia się, które bardzo szybko zmieniają świat wokół nas.

1. Wykrywanie toksyczności dla różnych struktur chemicznych

Tutaj metoda głębokiego uczenia się jest bardzo skuteczna, w której eksperci zajmowali dziesięciolecia, aby określić toksyczność konkretnej struktury, ale przy modelu głębokiego uczenia się możliwe jest określenie toksyczności w bardzo krótszym czasie (w zależności od złożoności może to być godziny lub dni). Modele głębokiego uczenia są w stanie reprezentować abstrakcyjne koncepcje danych wejściowych w wielopoziomowej hierarchii rozproszonej. Umożliwia naukę wielozadaniową dla wszystkich efektów toksycznych tylko w jednej zwartej sieci neuronowej, co czyni ją wysoce informacyjną. Ten model normalizuje wszystkie struktury chemiczne związków. Zestaw je, aby przewidzieć toksyczność możliwych nowych związków ze znormalizowanych struktur. Jak głębokie uczenie się jest znacznie lepsze niż inne techniki uczenia maszynowego? Przeczytaj ten artykuł (DeepTox: Prognozowanie toksyczności za pomocą głębokiego uczenia się autorstwa Andreasa Mayra 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † i Sepp Hochreiter 1 * )

2. Wykrywanie mitozy / radiologia

Model głębokiego uczenia się wykrywania raka ma 6000 czynników, które mogą pomóc w przewidywaniu przeżycia pacjenta. W przypadku diagnozy raka piersi model głębokiego uczenia się okazał się skuteczny i skuteczny. Model głębokiego uczenia się CNN jest teraz w stanie wykrywać i klasyfikować pacjentów z mitozą w warunkach szpitalnych. Głębokie sieci neuronowe pomagają w badaniu cyklu życia komórki (Źródło: wykrywanie mitozy komórkowej za pomocą głębokich sieci neuronowych Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).

3. Omamy lub generowanie sekwencji

Tworzenie nowych nagrań poprzez obserwowanie różnych gier wideo, uczenie się ich działania i replikowanie ich przy użyciu technik głębokiego uczenia, takich jak powtarzające się sieci neuronowe. Halucynacje głębokiego uczenia się mogą generować obrazy o wysokiej rozdzielczości przy użyciu obrazów o niskiej rozdzielczości. Ten model jest dalej wykorzystywany do przywracania danych historycznych z obrazów o niskiej rozdzielczości poprzez konwersję ich na obrazy o wysokiej rozdzielczości.

4. Klasyfikacja obrazu / Wizja maszynowa

widzimy Facebooka, który sugeruje automatyczne tagowanie różnych osób na zdjęciu, jest doskonałym przykładem wizji maszynowej. Używa głębokich sieci i robi zdjęcia pod różnymi kątami, a następnie nadaje nazwę temu obrazowi. Te modele głębokiego uczenia są teraz tak zaawansowane, że możemy rozpoznać różne obiekty na obrazie i przewidzieć, jaka może być okazja na tym obrazie. Na przykład zdjęcie wykonane w restauracji ma różne funkcje, takie jak stoły, krzesła, różne artykuły spożywcze, nóż, widelec, szkło, piwo (marka piwa), nastrój ludzi na zdjęciu itp. przeglądanie zdjęć opublikowanych przez osobę może wykryć jej upodobania i polecić podobne rzeczy do kupienia lub miejsca do odwiedzenia itp.

5. Rozpoznawanie mowy

Mowa jest najczęstszą metodą komunikacji w społeczeństwie ludzkim. Gdy człowiek rozpoznaje mowę, rozumie ją i odpowiednio reaguje, tak samo model głębokiego uczenia się zwiększa możliwości komputerów, aby mogły zrozumieć, jak ludzie reagują na różne przemówienia. W codziennym życiu mamy przykłady na żywo, takie jak Siri z Apple, Alexa z Amazon, Google Home Mini, itp. W przemówieniu należy wziąć pod uwagę wiele czynników, takich jak język / akcent / wiek / płeć / jakość dźwięku itp. Celem jest rozpoznanie nieznanego głośnika i zareagowanie na jego sygnał dźwiękowy.

6. Wyodrębnianie i rozpoznawanie tekstu

Sama ekstrakcja tekstu ma wiele zastosowań w świecie rzeczywistym. Na przykład automatyczne tłumaczenie z jednego języka na inny, sentymentalna analiza różnych recenzji. Jest to powszechnie znane jako przetwarzanie języka naturalnego. Pisząc wiadomość e-mail, widzimy autosugestię, aby dokończyć zdanie to także zastosowanie głębokiego uczenia się.

7. Prognozy rynku

Modele dogłębnego uczenia mogą przewidywać połączenia kupna i sprzedaży dla traderów, w zależności od zestawu danych, w jaki sposób model został wyszkolony, jest to przydatne zarówno w grze krótkoterminowej, jak i długoterminowej inwestycji w oparciu o dostępne funkcje.

8. Reklama cyfrowa

Modele dogłębnej nauki kategoryzują użytkowników na podstawie ich poprzednich zakupów i historii przeglądania oraz polecają odpowiednie i spersonalizowane reklamy w czasie rzeczywistym. Możemy doświadczyć tego samego, produktu, którego właśnie szukałeś w aplikacji amazon, reklama tego samego będzie wyświetlana w innych aplikacjach, takich jak IRCTC.

9. Wykrywanie oszustw

Model głębokiego uczenia się wykorzystuje wiele źródeł danych do oznaczenia decyzji jako oszustwa w czasie rzeczywistym. Dzięki modelom dogłębnego uczenia się można również dowiedzieć się, który produkt i które rynki są najbardziej podatne na oszustwa, i zapewnić lub zapewnić dodatkową opiekę w takich przypadkach.

10. Prognozy trzęsień ziemi

Sejsmolog próbuje przewidzieć trzęsienie ziemi, ale jest zbyt skomplikowane, aby je przewidzieć. Jedna błędna prognoza kosztuje zarówno ludzi, jak i rząd. Podczas trzęsienia ziemi występują dwa rodzaje fal p-wave (porusza się szybko, ale obrażenia są mniejsze), s-wave (porusza się wolno, ale obrażenia są duże). Trudno jest podejmować decyzje kilka dni wcześniej, ale dzięki technikom głębokiego uczenia się możemy przewidzieć wynik każdej fali z poprzednich doświadczeń może być kilka godzin wcześniej, ale jest to odpowiednio szybkie, możemy wprowadzić poprawki.

Wniosek - zastosowanie głębokiego uczenia się

Dogłębne uczenie się ułatwia nam wiele trudnych zadań. Zastosowania głębokiego uczenia się w różnych sektorach przemysłu i jest rewolucyjny w niektórych obszarach, takich jak opieka zdrowotna (odkrywanie leków / wykrywanie raka itp.), Przemysł samochodowy (autonomiczny system jazdy), sektor reklamowy (spersonalizowane reklamy zmieniają trendy rynkowe). Omówiliśmy główne zastosowania głębokiego uczenia się, ale wciąż istnieje wiele innych aplikacji, nad którymi pracujemy, a niektóre pojawią się w przyszłości.

Polecane artykuły

To był przewodnik po zastosowaniu głębokiego uczenia się. Tutaj omawiamy również wprowadzenie i 10 najlepszych aplikacji głębokiego uczenia się. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Ramy uczenia maszynowego
  2. Co to jest głębokie uczenie się
  3. Algorytmy głębokiego uczenia się
  4. Technika głębokiego uczenia się
  5. Przykłady zapytań na temat tworzenia widoków w Oracle
  6. Hierarchia w Tableau | Jak stworzyć?
  7. Przewodnik po technikach uczenia maszynowego

Kategoria:

Big Data