Úvod do aplikace hlubokého učení
Hluboké učení je podmnožinou strojového učení, krokem k umělé inteligenci. Hluboké metody učení fungují jako lidská mysl, je to jako umělá neuronová síť. Aplikace hlubokého učení mají také replikovat věci, které lidská mysl dokáže. Protože lidská mysl přijímá rozhodnutí vizí nebo zvukovými nebo textovými vzory, hluboké učení také pomáhá při rozhodování. Například při pohledu na obrázek a řekněme, zda se jedná o psa nebo kočku nebo o určení různých objektů v obrázku, o rozpoznávání zvuku nástroje / umělce ao tom, že se o něm mluví, dolování textu a zpracování přirozeného jazyka jsou některé z aplikací hlubokého použití učení se.
Aplikace hlubokého učení
Aplikace hlubokého učení jsou obrovské, ale my bychom se pokusili pokrýt nejpoužívanější aplikaci technik hlubokého učení. Zde jsou některé z aplikací pro hluboké učení, které nyní velmi rychle mění svět kolem nás.
1. Detekce toxicity pro různé chemické struktury
Metoda hlubokého učení je zde velmi účinná, pokud odborníci používali k určení toxicity určité struktury desetiletí času, ale s modelem hlubokého učení je možné určit toxicitu ve velmi kratším čase (v závislosti na složitosti mohou být hodiny nebo dny). Hluboké vzdělávací modely jsou schopny reprezentovat abstraktní koncepty vstupu ve víceúrovňové distribuované hierarchii. Umožňuje multitaskové učení všech toxických účinků pouze v jedné kompaktní neuronové síti, což z něj činí vysoce informativní. Tento model normalizuje všechny chemické struktury sloučenin, umožňuje je předpovídat toxicitu možných nových sloučenin z normalizovaných struktur. Jak hluboké učení je mnohem lepší než jiné techniky strojového učení? Podívejte se prosím na tento článek (DeepTox: Predikce toxicity pomocí hlubokého učení od Andrease Mayra 1, 2 †, Güntera Klambauera 1 †, Thomase Unterthinera 1, 2 † a Sepp Hochreitera 1 * )
2. Detekce mitózy / radiologie
Stanovení modelu detekce rakoviny má 6 000 faktorů, které by mohly pomoci při předpovídání přežití pacienta. Pro diagnózu rakoviny prsu byl prokázán efektivní a efektivní model hlubokého učení. CNN model hlubokého učení je nyní schopen detekovat a klasifikovat mitosovou nemocnici. Hluboké neuronové sítě pomáhají při zkoumání životního cyklu buněk (Zdroj: Detekce buněčné mitózy pomocí hlubokých neuronových sítí Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Vytváření halucinace nebo sekvence
Vytváření nových záběrů pozorováním různých videoher, naučením se, jak fungují, a replikováním pomocí technik hlubokého učení, jako jsou opakující se neuronové sítě. Hluboké učení halucinace může vytvářet obrázky s vysokým rozlišením pomocí obrázků s nízkým rozlišením. Tento model se dále používá k obnově historických dat z obrazů s nízkým rozlišením jejich převodem na obrázky s vysokým rozlišením.
4. Klasifikace obrazu / strojové vidění
vidíme, že Facebook poskytuje doporučení pro automatické označování různých osob na obrázku, je dokonalým příkladem strojového vidění. Používá hluboké sítě a pořizuje snímky pod různými úhly a potom k tomuto obrázku označí název. Tyto hluboké modely učení jsou nyní tak pokročilé, že dokážeme rozpoznat různé objekty na obrázku a dokážou předpovídat, jaká by mohla být příležitost na tomto obrázku. Například obrázek pořízený v restauraci má v sobě různé vlastnosti, jako jsou stoly, židle, různé potraviny, nůž, vidlička, sklo, pivo (značka piva), nálada lidí na obrázku atd. při pohledu na obrázky zveřejněné osobou lze odhalit její podobu a doporučit podobné věci ke koupi nebo místa k návštěvě atd.
5. Rozpoznávání řeči
Řeč je nejběžnějším způsobem komunikace v lidské společnosti. Jak člověk rozpoznává řeč, chápe ji a podle toho odpovídá, stejným způsobem hluboký model učení zvyšuje schopnosti počítačů, aby mohli pochopit, jak lidé reagují na různé řeči. V každodenním životě máme živé příklady, jako je Siri Apple, Alexa z Amazonu, google home mini atd. V řeči je mnoho faktorů, které je třeba považovat za kvalitu jazyka / přízvuku / věku / pohlaví / kvality zvuku Cílem je rozpoznat a reagovat na neznámého mluvčího vstupem jeho zvukových signálů.
6. Extrakce textu a rozpoznávání textu
Samotná extrakce textu má v reálném světě mnoho aplikací. Například automatický překlad z jednoho jazyka do druhého, sentimentální analýza různých recenzí. Toto je obecně známé jako zpracování přirozeného jazyka. Při psaní e-mailu vidíme auto-návrh na dokončení věty je také aplikace hlubokého učení.
7. Predikce trhu
Hluboké vzdělávací modely mohou předpovídat kupující a prodávající hovory pro obchodníky, v závislosti na datovém souboru, jak byl model vyškolen, je užitečný jak pro krátkodobou obchodní hru, tak pro dlouhodobou investici založenou na dostupných funkcích.
8. Digitální reklama
Modely hlubokého učení kategorizují uživatele na základě jejich předchozí historie nákupu a prohlížení a doporučují relevantní a personalizované reklamy v reálném čase. Můžeme zažít to samé, produkt, který jste právě prohledali ve své amazonské aplikaci, jeho reklama se zobrazí v jiných aplikacích, jako je IRCTC.
9. Detekce podvodů
Hluboký model učení používá více zdrojů dat k označení rozhodnutí jako podvod v reálném čase. Díky hlubokým modelům učení je také možné zjistit, který produkt a které trhy jsou nejvíce ohroženy podvody, a v takových případech jim poskytnout nebo věnovat zvýšenou péči.
10. Predikce zemětřesení
Seismolog se snaží předpovědět zemětřesení, ale je příliš složité ho předvídat. Jedna špatná předpověď hodně stojí lidi i vládu. Při zemětřesení existují dva typy vln p-vlna (cestuje rychle, ale poškození je menší), s-vlna (cestuje pomalu, ale poškození je vysoké). Je těžké se rozhodovat dny dříve, ale pomocí technik hloubkového učení můžeme předpovídat, že výsledek každé vlny z předchozích zkušeností může být několik hodin dříve, ale je to rychlé, abychom mohli provést úpravy.
Závěr - Aplikace hlubokého učení
Hluboké učení nám usnadňuje spoustu náročných úkolů. Aplikace hlubokého rozsahu učení v různých průmyslových odvětvích a je to revoluční v některých oblastech, jako je zdravotní péče (objev léků / detekce rakoviny atd.), Automobilový průmysl (autonomní systém řízení), reklamní sektor (přizpůsobené reklamy mění trendy na trhu). Diskutovali jsme o hlavních aplikacích hlubokého učení, ale stále existuje spousta dalších aplikací, z nichž některé jsou zpracovány a některé přijdou v budoucnosti.
Doporučené články
Toto byl průvodce aplikací hlubokého učení. Zde také diskutujeme úvod a 10 nejlepších aplikací hlubokého učení. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Rámce strojového učení
- Co je hluboké učení
- Algoritmy hlubokého učení
- Technika hlubokého učení
- Příklady dotazů na vytváření pohledů v Oracle
- Hierarchie v Tableau | Jak vytvořit?
- Průvodce technikami strojového učení