Увод у примену дубоког учења
Дубоко учење је подскуп машинског учења, корак затварања вештачкој интелигенцији. Методе дубоког учења делују попут људског ума, то је попут вештачке неуронске мреже. Примене дубоког учења су такође да реплицирају ствари за које је људски ум способан. Док људски ум доноси одлуку видом или звуком или текстом, исто тако дубоко учење помаже и у доношењу одлуке. На пример, гледање слике и казивање да ли је то пас или мачка или одређивање различитих предмета на слици, препознавање звука неког инструмента / извођача и говорећи о њему, вађење текста и обрада природног језика неке су од апликација дубоке употребе учење.
Примена дубинског учења
Примене дубинског учења су огромне, али покушали бисмо обухватити најчешће кориштену технику дубоког учења. Ево неколико апликација за дубоко учење, које сада веома брзо мењају свет око нас.
1. Откривање токсичности за различите хемијске структуре
Овде је метода дубоког учења врло ефикасна, где су стручњаци користили деценијама времена да би утврдили токсичност одређене структуре, али помоћу модела дубоког учења могуће је утврдити токсичност за врло мање времена (зависно од сложености може бити сати или дана). Модели дубоког учења у стању су да представљају апстрактне концепте уноса у вишеразинској дистрибуираној хијерархији. Омогућује учење више задатака за све токсичне ефекте само у једној компактној неуронској мрежи, што га чини врло информативним. Овај модел нормализује све хемијске структуре једињења, саставите их да предвиђају токсичност могућих нових једињења од нормализованих структура. Колико је дубоко учење далеко боље од осталих техника машинског учења? Молимо погледајте овај чланак (ДеепТок: Предвиђање токсичности помоћу дубинског учења Андреас Маир 1, 2 †, Гунтер Кламбауер 1 †, Тхомас Унтертхинер 1, 2 † и Сепп Хоцхреитер 1 * )
2. Откривање митозе / радиологија
Утврђивање модела дубоког учења о откривању рака има 6000 фактора који би могли помоћи у предвиђању преживљавања пацијента. За дијагнозу рака дојке модел дубоког учења доказано је ефикасан и ефикасан. ЦНН модел дубоког учења сада је у стању да открије и класификује митозу у болницу. Дубоке неуронске мреже помажу у истраживању животног циклуса ћелија (Извор: Детекција ћелије митозе користећи дубоке неуронске мреже: Иао Зхоу, Хуа Мао, Зханг Ии).
3. Генерација халуцинације или секвенце
Стварање нових снимака посматрањем различитих видео игара, учење како они раде и реплицирање помоћу техника дубоког учења попут понављајућих неуронских мрежа. Халуцинације дубоког учења могу да генеришу слике високе резолуције користећи слике ниске резолуције. Овај модел се даље користи за враћање историјских података са слика ниске резолуције претварањем у слике високе резолуције.
4. Класификација слике / Машински вид
видимо да Фацебоок пружа предлог за аутоматско означавање различитих особа на слици савршен пример машинског вида. Користи дубоке мреже и слика под различитим угловима, а затим означи име тој слици. Ови модели дубоког учења сада су толико напредни да можемо препознати различите предмете на слици и можемо предвидјети шта би могло бити прилика на тој слици. На пример, слика снимљена у ресторану има различите карактеристике у њој, попут столова, столица, различитих намирница, ножа, виљушке, чаше, пива (марка пива), расположења људи на слици, итд. гледајући слике које је објавила особа може открити наклоности те особе и препоручити сличне ствари за куповину или места за посету итд.
5. Препознавање говора
Говор је најчешћи начин комуникације у људском друштву. Како људски говор препознаје и реагује у складу с тим, на исти начин модел дубоког учења побољшава могућности рачунара тако да могу да разумеју како људи реагују на различите говоре. У свакодневном животу имамо примере уживо попут Сири Апплеа, Алека из Амазона, гоогле хоме мини итд. У говору има пуно фактора које је потребно узети у обзир као језик / акценат / старост / пол / квалитет звука итд. Циљ је препознати и реаговати на непознатог говорника на унос његових / њених звучних сигнала.
6. Извлачење текста и препознавање текста
Само вађење текста има пуно примена у стварном свету. На пример, аутоматско превођење са једног језика на други, сентиментална анализа различитих прегледа. То је широко познато као обрада природног језика. Када пишемо е-пошту, видимо ауто-предлог да се реченица доврши и апликација дубинског учења.
7. Предвиђање тржишта
Модели дубоког учења могу предвидјети куповину и продају позива за трговце, зависно од скупа података како је модел трениран, користан је за краткорочну трговинску игру, као и за дугорочно улагање на основу доступних функција.
8. Дигитално оглашавање
Модели дубоког учења категоришу кориснике на основу њихове претходне историје куповине и прегледавања и препоручују релевантне и персонализоване огласе у стварном времену. Исто можемо да доживимо, производ који сте управо претражили у својој амазонској апликацији, рекламирање истог биће приказано у другим апликацијама као што је ИРЦТЦ.
9. Откривање преваре
Модел дубоког учења користи више извора података да би одлуку означио као превару у реалном времену. Помоћу модела дубоког учења, такође је могуће сазнати који је производ и на којим су тржиштима највише подложни превари и пружити или пружити додатну негу у таквим случајевима.
10. Предвиђање земљотреса
Сеизмолог покушава предвидјети земљотрес, али је сувише сложен да би га могао предвидјети. Једно погрешно предвиђање кошта пуно људи и владе. У земљотресу постоје две врсте таласа п-талас (путује брзо, али штета је мања), с-талас (путује споро, али штета је велика). Тешко је доносити одлуке данима раније, али помоћу дубинских техника учења можемо предвидјети исход сваког таласа из претходног искуства може бити и сатима раније, али брзо, према томе, можемо прилагодити.
Закључак - Примена дубинског учења
Дубоко учење олакшава нам много тешких задатака. Примене дубоког распона учења у различитим индустријским секторима и револуционарне су у неким областима као што су здравствена заштита (откривање дрога / откривање рака итд.), Аутоиндустрија (аутономни систем вожње), сектор рекламирања (персонализовани огласи мењају тржишне трендове). Разговарали смо о главним апликацијама дубоког учења, али ипак, постоји пуно других апликација на којима се неки раде, а неки ће се појавити у будућности.
Препоручени чланци
Ово је водич за примену дубоког учења. Овде такође расправљамо о увођењу и првих 10 примена дубинског учења. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Оквири машинског учења
- Шта је дубоко учење
- Алгоритми дубоког учења
- Техника дубоког учења
- Примјери за упите о креирању приказа у Орацлеу
- Хијерархија у Таблеауу | Како креирати?
- Водич за технике машинског учења