Когда вы читаете слово искусственный интеллект, вы можете представить себе научно-популярный фантастический фильм о машинах, которые продвигаются далеко за пределы потребности в помощи человека и затем продолжают разрушать планету. К счастью, мы еще не достигли этого уровня, но машины все еще могут выполнять некоторые необычные задачи!

Машины теперь способны обрабатывать огромное количество данных и делать чрезвычайно точные суждения, что в противном случае было бы очень сложно сделать человеку. Это классический пример машинного обучения, когда программисты разрабатывают алгоритмы для обучения машин и выносят суждения на основе информацию, которую они собирают из данных.

Глубокое обучение - это шаг за пределы машинного обучения, в котором машины могут имитировать работу человеческого мозга. . Подожди! Это нечто большее, чем просто это. Продолжайте читать, чтобы узнать больше о глубоком обучении.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, при котором машинные системы обучаются естественным для человека способом: учиться на примерах. Он учит машину определять и классифицировать информацию с помощью фильтрации входных данных по слоям.

Для обучения моделей используется большой набор структур размеченные данные и нейронная сеть. Входные данные могут быть в виде изображений, текста или звука. Способ, которым человеческий мозг фильтрует информацию, является источником вдохновения для глубокого обучения. Его цель - создать настоящую магию, моделируя работу человеческого мозга.

Любая система глубокого обучения будет повторять и выполнять задачу несколько раз, каждый раз изменяя и улучшая результат. Термин глубокое обучение был придуман, потому что нейронные сети Иметь несколько уровней, поддерживающих обучение, отмена обучения и повторное обучение.

Глубокое обучение - это ключевой компонент беспилотных транспортных средств, который научил их определять знак остановки или различать пешехода и фонарный столб. Он обеспечивает распознавание голоса в электронных продуктах, таких как телефоны, планшеты, телевизоры и громкоговорители. В последнее время глубокое обучение получило широкое признание, и по уважительной причине. Это достижение результатов, которые раньше невозможно было представить.

Как работает глубокое обучение?

Модель глубокого обучения предназначена для непрерывной оценки данных с использованием логической структуры, аналогично тому, как человек делает выводы. Приложения глубокого обучения достигают этого за счет использования многоуровневой структуры алгоритмов, известной как искусственная нейронная сеть. Дизайн ИНС основан на биологической нейронной сети человеческого мозга, что обеспечивает гораздо более эффективный процесс обучения, чем стандартные модели машинного обучения.

Обеспечить, чтобы модель глубокого обучения не приводила к неверным выводам, - сложная задача - как и в случае с другими формами ИИ, требуется много тренировок, чтобы наладить процессы обучения. Однако, когда оно работает по назначению, эффективное глубокое обучение рассматривается многими как научное чудо и основа настоящего искусственного интеллекта.

AlphaGo от Google - это фантастический пример глубокого обучения. Google разработал компьютерную программу, которая научила играть в абстрактную настольную игру Go, которая, как известно, требует большого интеллекта и интуиции. Модель глубокого обучения AlphaGo научила играть на уровне, которого раньше не было в искусственном интеллекте. Он был эффективно способен играть против профессиональных игроков в го, и все это было сделано без указания того, когда делать конкретный ход.

Когда AlphaGo победила многочисленных всемирно известных «мастеров» игры, это вызвало много шума: компьютер мог не только овладеть сложной тактикой игры и абстрактными функциями, но и становился одним из лучших. игроков.

Разница между глубоким обучением и машинным обучением

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения в практическом смысле. Его можно рассматривать как тип машинного обучения, который функционирует почти аналогично традиционному машинному обучению (поэтому эти термины иногда используются как синонимы). С другой стороны, возможности глубокого обучения совершенно другие.

Хотя простые модели машинного обучения со временем улучшаются при выполнении любых задач, они все же требуют некоторого контроля. Если алгоритм ИИ делает неверный прогноз, инженер должен вмешаться и внести изменения. В модели глубокого обучения алгоритм может использовать свою собственную нейронную сеть для оценки правильности прогноза.

Практические примеры глубокого обучения

1. Самоходные автомобили

беспилотные автомобили, например, разработаны с использованием глубоких нейронных сетей, где эти автомобили используют машинное обучение алгоритмы. Такие автомобили обнаруживают объекты в непосредственной близости от транспортного средства, расстояние между транспортным средством и другими автомобилями, местоположение пешеходной дорожки, светофоры и состояние водителя, среди прочего.

Tesla - это самый уважаемый бренд, когда речь идет о выводе на рынок автоматизированных автомобилей с самоуправлением.

2. Анализ настроений

Анализ настроений - это процесс использования обработки естественного языка, анализа текста, компьютерной лингвистики и биометрии для понимания и анализировать настроения клиентов. Компания пытается понять настроения и чувства своих клиентов на основе того, что они говорят и как они это говорят, чтобы понять, что они думают о компании. Они также могут классифицировать высказывания как благоприятные, неблагоприятные или нейтральные.

Глубокое обучение подходит для анализа настроений, классификации настроений, анализа мнений / оценок и т. д.

3. Социальные сети

Twitter использует алгоритмы глубокого обучения для улучшения своих услуг. Они используют глубокую нейронную сеть для доступа и анализа большого количества данных, чтобы со временем узнать о перспективах предпочтений пользователей.

Instagram использует глубокое обучение для предотвращения запугивания в Интернете и удаления назойливых комментариев.

Глубокое обучение используется Facebook для рекомендации веб-сайтов, друзей, продуктов и прочего. Кроме того, система распознавания лиц Facebook основана на алгоритме ИНС, который делает возможной точную маркировку лиц.

Короче говоря, машинное обучение использует алгоритмы для интерпретации данных, изучения их и принятия логических решений на основе полученных знаний. Принимая во внимание, что глубокое обучение способно структурировать алгоритмы по слоям для разработки ‘искусственной нейронной сети» ’. С помощью этой сети он может самостоятельно учиться и выносить разумные суждения.

И то, и другое входит в понятие искусственный интеллект, глубокое обучение - это двигатель, который управляет ИИ, наиболее похожим на человека. Глубокое обучение находит свое применение в различных областях, таких как виртуальные помощники, социальные сети, анализ настроений и т. д., как упоминалось выше.