Авторы: Олле Грин и GPT3-O.

Следующий текст сгенерирован OpenAI с помощью модели GPT-3 и объясняет несколько областей, касающихся глубокого обучения. Никакого редактирования ответов здесь не производилось.

Более подробную информацию о том, как мы получили этот результат, можно найти здесь.

Начнем.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение - один из лучших методов, которые у нас есть для решения проблем, которые мы не знаем, как решить с помощью традиционных компьютерных программ и алгоритмов (например, понимание естественного языка, распознавание объектов на фотографиях, вождение автомобиля ).

Он называется «глубоким», потому что вы можете использовать множество уровней вычислительных узлов; Если вы новичок во всем этом, хороший способ начать думать об этом - это как деревья: каждый узел в дереве представляет более простой компонент, и сложность усложняется. Узлы связаны друг с другом иерархически, что упрощает обработку моделей, чем в противном случае. Например, искусственная нейронная сеть, созданная для распознавания изображений, может иметь входной слой, несколько скрытых слоев и выходной слой.

Каковы некоторые примеры глубокого обучения

  1. Распознавание и обработка изображений. Ранние системы глубокого обучения были разработаны для распознавания изображений и присвоения им оценок достоверности. С помощью компьютера этот процесс будет включать создание описания, которое соответствует образцу изображения. Эти подходы теперь позволяют компаниям автоматически переводить текстовые фотографии во что-то, что может легко понять человек, даже если стиль или заголовок чрезвычайно неоднозначны. Приложения для распознавания лиц включают биометрическую защиту. Интеллектуальные помощники используют компьютерное зрение для визуальной помощи на вашем устройстве, а также выполняют обработку изображений для распознавания лиц и объектов на фотографиях.
  2. Виртуальные помощники. Виртуальный помощник может дать вам полезный совет на основе ваших предыдущих взаимодействий с ним.
  3. Данные интеллектуального анализа данных. Набор баз данных для моделирования предоставляет пользователям возможность анализировать поведение в социальных сетях и организовывать отзывы клиентов с помощью обзоров продуктов. За счет интеграции моделей глубокого обучения в рекламу продукты могут лучше охватить желаемую аудиторию на основе их демографической информации и поведения в Интернете (например, кликов, подписок, комментариев и т. Д.)
  4. Автомобильные автономные транспортные средства используют системы компьютерного зрения для выявления потенциальных препятствий и уклонения от них.

Чего мы можем ожидать от Deep Learning в будущем?

1. Композиционные формы рассуждений более высокого уровня с моделями, которые структурно богаче и более общие, чем наши нынешние глубокие сети.

2. Гибкие механизмы обучения, которые позволяют моделям самостоятельно разрабатывать общие решения новых проблем, не создавая их вручную.

3. Автоматическая технология для разработки новых функций и архитектур.

Последние мысли

Я нахожу это невероятным свидетелем. Возможные варианты использования этой модели кажутся бесконечными, и мы в dataalliance.io продолжим изучать, на что она способна.

Еще раз, если вам нужна дополнительная информация о том, как мы получили этот результат, ее можно найти на нашей странице с описанием здесь.

Ваше здоровье.

Олле Грин