Разно

Што е длабоко учење и зошто е порелевантно од било кога?

Што е длабоко учење и зошто е порелевантно од било кога?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Машинско учење? Длабоко учење? Вештачка интелигенција? Овие термини станаа синоним за модерната ера; термини што луѓето сакаат да ги фрлаат на разговор на социјалните мрежи и во мислите. Како и да е, правилното разбирање на овие термини ќе помогне да се претстави во перспектива како некои од најсовремените технологии во светот ќе влијаат на вашиот живот.

Ние веќе се осврнавме на вештачката интелигенција и машинското учење, но денес, ќе истражите помалку познат братучед на овие технологии, длабоко учење. Значи, се наметнува прашањето, колку знаете за длабоко учење?

ПОГЛЕДНЕТЕ И ИСТО: ПОВЕРЕТЕ ЈА ВАШАТА АИ И Длабоко знаење за учење до следното ниво со овој напреден пакет

За неупатените, длабокото учење е подмножество на машинско учење каде вештачките нервни мрежи, алгоритми инспирирани од човечкиот мозок, учат од големи количини на податоци. Длабокото учење е дел од поширокото семејство на методи за машинско учење засновано на репрезентации на податоци за учење.

Краток вовед

Можеби сте го прочитале тоа и сте се збуниле малку. На кратко, длабокото учење и сите аспекти на модерната ВИ користат податоци за да донесат „интелигентни“ одлуки слични на човекот. Длабокото учење ги учи компјутерите во основа да учат со примери или податоци.

Да се ​​стави ова во перспектива, длабокото учење се користи за автомобили без возач, овозможувајќи им на возилата да препознаваат други возила, знаци за застанување, па дури и пешаци, додека длабокото учење лежи и во центарот на потрошувачките производи како што е гласовниот асистент управувано со паметни звучници, технологија за препознавање на лице, па дури и на некои популарни веб-страници.

Денес ќе нурнете подлабоко во светот на длабокото учење и ќе испитате како оваа подгрупа на машинско учење ќе го промени вашиот живот.

Светот на длабоко учење

Повторно, податоците се клучни и се во срцето на длабокото учење. Може да научите нова вештина преку вежбање и искуство. Истото го прават и моделите за длабоко учење. Враќајќи се на примерот за самовозечки автомобил, компјутерски модел може да испита илјадници знаци за застанување пред да добие способност да идентификува знак за застој.

Компјутерски модели со длабоко учење учат да извршуваат задачи за класификација директно од слики, текст, па дури и звук. Длабокиот модел на учење може да „научи“ да биде точен, дури и да ги надмине своите човечки креатори.

Овие модели се „обучени“ да користат големи групи на етикетирани податоци, како и архитектури на нервните мрежи, нешто што ќе го истражиме подоцна во написот.

Зошто сега?

Длабокото учење е во првите редови на АИ, помагајќи во обликувањето на алатките што ги користиме за да постигнеме огромни нивоа на точност. Напредокот во длабокото учење ја поттикна оваа алатка до тој степен што длабокото учење ги надминува луѓето во некои задачи, како што е класифицирање на предмети на слики.

Потребни графички процесори со високи перформанси, моделите за длабоко учење користат големи количини на етикетирани податоци. На тој автомобил Тесла без возач, кој седите зад него, му беа потребни милиони слики и илјадници часови видео пред да добиете можност да ве одведе дома.

Учење да донесеме правилна одлука

Некои од најчестите методи на длабоко учење што се користат денес користат она што се нарекува архитектура на нервната мрежа. Сега, нервната мрежа е серија алгоритми кои се обидуваат да ги препознаат основните односи во збир на податоци преку процес што го имитира начинот на кој работи човечкиот мозок.

Убавината на нервната мрежа е нејзината способност да генерира најдобар исход без потреба за редизајн на излезните критериуми. Тие можат да препознаваат обрасци преку податоци и да донесат точна одлука.

Повторно, техниките за длабоко учење се потпираат на сложени и слоевитни нервни мрежи за да идентификуваат слика, звук или текстови. Традиционалните нервни мрежи може да содржат само 2-3 скриени слоеви, додека длабоките мрежи можат да имаат колку што е можно повеќе 150.

Откако го создадовте вашиот алгоритамски модел, она што го имате е модел на длабоко учење кој ја имитира биолошката структура на мозокот. Длабокото учење е во основа машинско учење на стероиди. Секој слој ги обработува карактеристиките, и генерално, секој слој извлекува некои вредни информации.

Како што е опишано од МИТ Newsуз, „лабаво моделирано според човечкиот мозок, нервната мрежа се состои од илјадници, па дури и милиони едноставни јазли за обработка, кои се густо меѓусебно поврзани“.

„Повеќето од денешните нервни мрежи се организирани во слоеви на јазли и тие се„ напредни “, што значи дека податоците се движат низ нив само во една насока“.

„Поединечен јазол може да биде поврзан со неколку јазли во слојот под него, од кој прима податоци и неколку јазли во слојот над него, на кој испраќа податоци.“

Значи, ова го наметнува прашањето, како се користи длабоко учење денес?

Длабоко учење низ целата индустрија

Моделите за длабоко учење веќе се инфилтрираа во вашиот свет, подеднакво вовлекувајќи низа напредувања во големите индустрии, почнувајќи од светот на потрошувачката електроника, проширувајќи ја својата моќ до сферите на воздушната и одбраната.

Почесто длабокото учење се користи во автоматските апликации за превод на слух и говор што се наоѓаат на апликации и паметен уред. Апликациите за длабоко учење им помагаат на овие системи да го препознаат вашиот глас и да дадат точни одговори.

Додека во медицинската област, истражувачите користат длабоко учење за откривање на клетките на ракот. Дури и индустриските компании користат длабоко учење за да го подобрат животот на вработените, идентификувајќи кога работниците се изложени на ризик да си наштетат себеси додека работат тешка машинерија.

Алатките за длабоко учење ќе продолжат да го менуваат начинот на кој луѓето работат, создаваат, па дури и дизајнираат производи. Ова е само почеток.


Погледнете го видеото: Образование и заедничарење (Јуни 2022).


Коментари:

  1. Shannon

    Време е да се подигне споменик на авторот за време на неговиот живот. Кој се согласува?

  2. Mack

    Ви благодариме за помошта во ова прашање. Имате прекрасен форум.

  3. Seamus

    Better late than never.

  4. Eburscon

    It that was necessary for me. I Thank you for the help in this question.

  5. Boaz

    Не сум желен да гледам...



Напишете порака