Uvod u primjenu dubljeg učenja

Duboko učenje je podskup strojnog učenja, korak zatvaranja umjetnoj inteligenciji. Metode dubokog učenja djeluju poput ljudskog uma, to je poput umjetne neuronske mreže. Primjene dubokog učenja također su za kopiranje stvari za koje je ljudski um sposoban. Kao što ljudski um donosi odluku vizijom, zvukom ili tekstom, isto tako duboko učenje pomaže i u donošenju odluke. Na primjer, gledanje slike i kazivanje je li to pas ili mačka ili određivanje različitih predmeta na slici, prepoznavanje zvuka nekog instrumenta / izvođača i govoreći o tome, rudarstvo teksta i obrada prirodnim jezikom neke su od aplikacija dubokog učenje.

Primjena dubokog učenja

Primjene dubokog učenja su ogromne, ali pokušali bismo obuhvatiti najčešće korištenu tehniku ​​dubokog učenja. Evo nekoliko aplikacija za duboko učenje koje sada vrlo brzo mijenjaju svijet oko nas.

1. Otkrivanje toksičnosti za različite kemijske strukture

Ovdje je metoda dubokog učenja vrlo učinkovita, gdje su stručnjaci koristili desetljećima vremena kako bi odredili toksičnost određene strukture, ali pomoću modela dubokog učenja moguće je utvrditi toksičnost u vrlo malo vremena (ovisi o složenosti može biti sati ili dana). Modeli dubokog učenja u stanju su prikazati apstraktne koncepte ulaza u višerazinsku distribuiranu hijerarhiju. Omogućuje učenje više zadataka za sve toksične učinke samo u jednoj kompaktnoj neuronskoj mreži, što ga čini vrlo informativnim. Ovaj model normalizira sve kemijske strukture spojeva, sastavite ih kako bi predvidjeli toksičnost mogućih novih spojeva od normaliziranih struktura. Koliko je duboko učenje daleko bolje od ostalih tehnika strojnog učenja? Pogledajte ovaj članak (DeepTox: Predviđanje toksičnosti pomoću dubinskog učenja Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † i Sepp Hochreiter 1 * )

2. Otkrivanje mitoze / Radiologija

Utvrđivanje modela dubokog otkrivanja raka otkriveno je 6000 čimbenika koji bi mogli pomoći u predviđanju preživljavanja pacijenta. Za dijagnozu raka dojke model dubokog učenja dokazano je učinkovit i učinkovit. CNN model dubokog učenja sada je u stanju otkriti i klasificirati mitozu u bolnicu. Duboke neuronske mreže pomažu u istraživanju staničnog životnog ciklusa (Izvor: Detekcija stanične mitoze koristeći duboke neuronske mreže: Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).

3. Stvaranje halucinacija ili slijeda

Stvaranje novih snimaka promatrajući različite videoigre, učeći kako rade i repliciraju ih koristeći tehnike dubokog učenja poput ponavljajućih neuronskih mreža. Halucinacije dubokog učenja mogu stvoriti slike visoke razlučivosti korištenjem slika niske rezolucije. Ovaj se model nadalje koristi za obnavljanje povijesnih podataka iz slika niske rezolucije pretvorbom u slike visoke rezolucije.

4. Klasifikacija slike / Strojni vid

vidimo da Facebook pruža prijedlog za automatsko označavanje različitih osoba na slici savršen je primjer strojnog vida. Koristi duboke mreže i fotografira pod različitim kutovima, a zatim označi naziv toj slici. Ti su modeli dubokog učenja sada toliko napredni da možemo prepoznati različite predmete na slici i možemo predvidjeti koja bi mogla biti prilika na toj slici. Na primjer, slika snimljena u restoranu ima različite značajke u njoj, poput stolova, stolica, različitih namirnica, noža, vilica, čaše, piva (marka piva), raspoloženja ljudi na slici, itd. gledajući slike koje je objavila osoba može otkriti simpatije te osobe i preporučiti slične stvari za kupnju ili mjesta koja treba posjetiti itd.

5. Prepoznavanje govora

Govor je najčešća metoda komunikacije u ljudskom društvu. Kako ljudski govor prepoznaje i reagira u skladu s tim, na isti način model dubokog učenja poboljšava mogućnosti računala kako bi mogao razumjeti kako ljudi reagiraju na različite govore. U svakodnevnom životu imamo primjere uživo poput Siri Applea, Alexa iz Amazona, google home mini itd. U govoru ima puno čimbenika koje je potrebno uzeti u obzir kao jezik / naglasak / dob / spol / kvaliteta zvuka itd. Cilj je prepoznati i reagirati na nepoznatog zvučnika na unos njegovih zvučnih signala.

6. Izvlačenje teksta i prepoznavanje teksta

Samo vađenje teksta ima puno primjena u stvarnom svijetu. Na primjer, automatsko prevođenje s jednog jezika na drugi, sentimentalna analiza različitih recenzija. To je široko poznato kao obrada prirodnog jezika. Kod pisanja e-pošte vidimo auto-prijedlog za dovršavanje rečenice ujedno i primjenu dubinskog učenja.

7. Predviđanje tržišta

Modeli dubokog učenja mogu predvidjeti kupnje i prodaju poziva trgovcima, ovisno o skupu podataka kako je model treniran, koristan je za kratkoročnu trgovinsku igru, kao i za dugoročno ulaganje na temelju dostupnih značajki.

8. Digitalno oglašavanje

Modeli dubokog učenja kategoriziraju korisnike na temelju njihove prethodne povijesti kupnje i pregledavanja i preporučuju relevantne i personalizirane oglase u stvarnom vremenu. Isto možemo doživjeti, proizvod koji ste upravo pretražili u vašoj amazonskoj aplikaciji, oglas istog bit će prikazan u ostalim aplikacijama poput IRCTC-a.

9. Otkrivanje prijevara

Model dubokog učenja koristi više izvora podataka kako bi se odluka označila kao prijevara u stvarnom vremenu. Pomoću modela dubokog učenja, također se može otkriti koji je proizvod i na kojim su tržištima najosjetljiviji prijevari te pružiti ili pružiti dodatnu njegu u takvim slučajevima.

10. Predviđanje potresa

Seizmolog pokušava predvidjeti potres, ali je previše složen da bi ga mogao predvidjeti. Jedno pogrešno predviđanje košta puno ljudi i vlada. U potresu postoje dvije vrste valova p-val (putuje brzo, ali šteta je manja), s-val (putuje sporo, ali šteta je velika). Teško je donositi odluke danima ranije, ali pomoću dubinskih tehnika učenja možemo predvidjeti ishod svakog vala iz prethodnog iskustva, može biti i satima prije, ali brzo je, prema tome, moguće prilagoditi.

Zaključak - Primjena dubokog učenja

Duboko učenje olakšava nam mnogo teških zadataka. Primjene dubokog raspona učenja u različitim industrijskim sektorima i revolucionarne su u nekim područjima poput zdravstvene zaštite (otkrivanje lijekova / otkrivanje raka itd.), Autoindustrije (sustav autonomne vožnje), sektora oglašavanja (personalizirani oglasi mijenjaju tržišne trendove). Razgovarali smo o glavnim primjenama dubokog učenja, ali još uvijek postoji puno drugih aplikacija na kojima se neki rade, a neki će se pojaviti u budućnosti.

Preporučeni članci

Ovo je bio vodič za primjenu dubinskog učenja. Ovdje također raspravljamo o uvođenju i prvih 10 primjena dubinskog učenja. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Okviri strojnog učenja
  2. Što je duboko učenje
  3. Algoritmi dubokog učenja
  4. Tehnika dubokog učenja
  5. Primjeri upita za stvaranje vlasničkih pregleda u Oracleu
  6. Hijerarhija u Tableauu | Kako stvoriti?
  7. Vodič za tehnike strojnog učenja

Kategorija:

Veliki podaci