Въведение в приложението на задълбоченото обучение
Дълбокото обучение е подмножество от машинно обучение, стъпка затваряне към изкуствения интелект. Дълбоките методи на обучение работят като човешкия ум, това е като изкуствена невронна мрежа. Приложенията на дълбокото учене са също така да възпроизведат нещата, на които е способен човешкият ум. Тъй като човешкият ум взема решение чрез визия или звук или текстови модели, по същия начин задълбоченото обучение също помага при вземането на решение. Например, гледайки снимка и казвайте дали това е куче или котка или определяте различни предмети на снимката, разпознавате звука на инструмент / художник и казвате за него, извличане на текст и обработка на естествен език са част от приложенията на дълбокото изучаване на.
Приложение на задълбоченото обучение
Приложенията на дълбокото обучение са огромни, но бихме се постарали да обхванем най-използваното приложение на техниките за задълбочено обучение. Ето някои от приложенията за дълбоко обучение, които сега променят света около нас много бързо.
1. Откриване на токсичност за различни химични структури
Тук методът на задълбочено обучение е много ефективен, където експертите използваха десетилетия време, за да определят токсичността на конкретна структура, но с помощта на модел на задълбочено обучение е възможно да се определи токсичността за много по-малко време (зависи от сложността може да бъде часове или дни). Моделите на задълбочено обучение са в състояние да представят абстрактни концепции за входа в многостепенната разпределена йерархия. Той дава възможност за многозадачно обучение за всички токсични ефекти само в една компактна невронна мрежа, което го прави изключително информативен. Този модел нормализира всички химични структури на съединенията, събира ги, за да прогнозира токсичността на възможните нови съединения от нормализирани структури. Колко дълбокото обучение е далеч по-добро от другите техники за машинно обучение? Моля, разгледайте този документ (DeepTox: Прогнозиране на токсичността чрез използване на задълбочено обучение от Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † и Sepp Hochreiter 1 * )
2. Откриване на митоза / Рентгенология
Определянето на модела за дълбоко обучение за откриване на рак има 6000 фактора, които биха могли да помогнат при прогнозирането на оцеляването на пациента. За диагнозата рак на гърдата моделът на задълбочено обучение е доказано ефикасен и ефективен. CNN моделът на дълбокото обучение вече е в състояние да открие, както и да класифицира митозата в стационарно състояние. Дълбоките невронни мрежи помагат в изследването на жизнения цикъл на клетката (Източник: Откриване на клетъчна митоза с помощта на дълбоки невронни мрежи Яо Чжоу, Хуа Мао, Джан Йи).
3. Създаване на халюцинация или последователност
Създаване на нови кадри чрез наблюдение на различни видеоигри, научаване как те работят и репликиране с помощта на дълбоки техники на обучение като повтарящи се невронни мрежи. Дълбокото изучаване на халюцинации може да генерира изображения с висока разделителна способност, като използва изображения с ниска разделителна способност. Този модел се използва освен това за възстановяване на историческите данни от изображения с ниска резолюция, като ги преобразува в изображения с висока разделителна способност.
4. Класификация на изображенията / Машинно виждане
виждаме, че Facebook предоставя предложение за автоматично маркиране на различни лица на снимка е перфектен пример за машинно зрение. Той използва дълбоки мрежи и прави снимки под различни ъгли, след което маркира името на тази снимка. Тези модели на задълбочено обучение вече са толкова усъвършенствани, че можем да разпознаем различни обекти в картината и можем да предвидим какъв може да бъде поводът в тази картина. Например, снимка, направена в ресторанта, има различни характеристики в нея, като маси, столове, различни хранителни стоки, нож, вилица, чаша, бира (марка на бирата), настроението на хората на снимката и т.н. От разглеждайки изображенията, публикувани от човек, може да открие харесванията на този човек и да препоръча подобни неща за закупуване или места за посещение и т.н.
5. Разпознаване на речта
Речта е най-разпространеният метод за комуникация в човешкото общество. Тъй като човешката реч разпознава го разбира и съответно реагира, по същия начин моделът за дълбоко обучение усъвършенства възможностите на компютрите, така че да могат да разберат как хората реагират на различни речи. В ежедневния живот имаме примери на живо като Siri of Apple, Alexa от Amazon, mini mini от google home и др. В речта има много фактори, които трябва да бъдат разгледани като език / акцент / възраст / пол / качество на звука и т.н. Целта е да се разпознае и реагира на неизвестен говорител чрез въвеждане на звуковите му сигнали.
6. Извличане на текст и разпознаване на текст
Самото извличане на текст има много приложения в реалния свят. Например автоматичен превод от един език на друг, сантиментален анализ на различни отзиви. Това широко е известно като обработка на естествен език. Когато пишем имейл, ние виждаме автоматично предложение за завършване на изречението е и прилагането на задълбочено обучение.
7. Предсказване на пазара
Моделите на задълбочено обучение могат да предсказват покупки и продажби на разговори за търговци, в зависимост от набора от данни как е обучен моделът, той е полезен както за краткосрочна игра за търговия, така и за дългосрочни инвестиции въз основа на наличните функции.
8. Дигитална реклама
Моделите за задълбочено обучение категоризират потребителите въз основа на предишната им история на покупки и сърфиране и препоръчват подходящи и персонализирани реклами в реално време. Можем да изпитаме същото, продукт, който току-що претърсихте в приложението си amazon, рекламата на същото ще бъде показана в други приложения като IRCTC.
9. Откриване на измами
Моделът на задълбочено обучение използва множество източници на данни, за да маркира решение като измама в реално време. С помощта на модели за задълбочено обучение също е възможно да се установи кой продукт и кои пазари са най-податливи на измама и да осигурят или допълнителна грижа в такива случаи.
10. Прогнози за земетресението
Сеизмологът се опитва да прогнозира земетресението, но е твърде сложно, за да го предвиди. Едно грешно прогнозиране струва много на хората, както и на правителството. При земетресение има два вида вълни p-вълна (пътува бързо, но повредата е по-малка), s-вълна (пътува бавно, но щетите са големи). Трудно е да се вземат решения преди дни, но чрез дълбоки техники на обучение можем да прогнозираме резултата от всяка вълна от предишен опит може да е часове преди, но съответно е бързо и можем да направим корекции.
Заключение - Прилагане на задълбочено обучение
Дълбокото учене ни улеснява много трудни задачи. Приложенията на задълбочен учебен обхват в различните индустриални сектори и са революционни в някои области като здравеопазването (откриване на наркотици / откриване на рак и т.н.), автопромишлеността (автономна шофираща система), рекламния сектор (персонализирани реклами променят тенденциите на пазара). Обсъдихме основните приложения на задълбоченото обучение, но все пак има много други приложения, над които се работи, а някои ще се появят в бъдеще.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за приложението на задълбоченото обучение. Тук също обсъждаме въвеждането и топ 10 Приложение на задълбоченото обучение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -
- Рамки за машинно обучение
- Какво е дълбокото обучение
- Алгоритми за задълбочено обучение
- Техника на задълбочено обучение
- Примери за заявки за създаване на изгледи в Oracle
- Йерархия в Табау | Как да създадете?
- Ръководство за техниките за машинно обучение