Johdatus syvän oppimisen soveltamiseen

Syväoppiminen on osa koneoppimista, vaihe vaihe sulkeutumista tekoälyyn. Syvät oppimismenetelmät toimivat kuten ihmisen mieli, se on kuin keinotekoinen hermoverkko. Syvän oppimisen sovellukset ovat myös replikoitavia asioita, joihin ihmisen mieli pystyy. Kun ihmismieli tekee päätöksen vision, ääni- tai tekstimallien perusteella, samoin syvällinen oppiminen auttaa päätöksenteossa. Esimerkiksi katsomalla kuvaa ja sanomalla onko se koira tai kissa tai määrittämällä kuvan eri kohteet, tunnistamalla instrumentin / taiteilijan ääni ja sanomalla siitä, tekstin louhinta ja luonnollinen kielen käsittely ovat joitain syvän sovelluksia oppimista.

Syvän oppimisen soveltaminen

Syvän oppimisen sovelluksia on paljon, mutta yrittäisimme kattaa eniten käytetyt syvän oppimisen tekniikat. Tässä on joitain syvän oppimisen sovelluksia, jotka muuttuvat nyt ympärillämme olevaan maailmaan erittäin nopeasti.

1. Myrkyllisyyden havaitseminen erilaisille kemiallisille rakenteille

Tässä syväoppimismenetelmä on erittäin tehokas, kun asiantuntijat käyttivät vuosikymmenien ajan tietyn rakenteen myrkyllisyyden määrittämiseen, mutta syvän oppimisen mallilla on mahdollista määrittää toksisuus hyvin lyhyessä ajassa (riippuu monimutkaisuudesta, voi olla tunteja tai vuorokautta). Syvän oppimisen mallit kykenevät esittämään abstrakteja käsitteitä panoksesta monitasoisessa hajautetussa hierarkiassa. Se mahdollistaa kaikkien tehtävien myrkyllisten vaikutusten oppimisen monissa tehtävissä vain yhdessä pienessä hermoverkossa, mikä tekee siitä erittäin informatiivisen. Tämä malli normalisoi kaikki yhdisteiden kemialliset rakenteet. Yhdistä ne ennustamaan normalisoitujen rakenteiden mahdollisten uusien yhdisteiden toksisuus. Kuinka syvä oppiminen on paljon parempi kuin muut koneoppimistekniikat? Tutustu tähän artikkeliin (DeepTox: Myrkyllisyyden ennustaminen syvän oppimisen avulla, kirjoittanut Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † ja Sepp Hochreiter 1 * )

2. Mitoosin havaitseminen / radiologia

Syövän havaitsemisen syvän oppimisen mallin määrittämisessä on 6000 tekijää, jotka voivat auttaa ennustamaan potilaan eloonjäämistä. Rintasyövän diagnosoinnissa syvän oppimisen malli on osoittautunut tehokkaaksi ja toimivaksi. Syvän oppimisen CNN-malli pystyy nyt tunnistamaan ja luokittelemaan mitoosin potilaalla. Syvät hermostoverkot auttavat tutkimaan solujen elinkaarta (Lähde: Solumitoosin havaitseminen käyttämällä syviä hermoverkkoja Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).

3. Hallusinaation tai sekvenssin muodostaminen

Luodaan uutta materiaalia tarkkailemalla erilaisia ​​videopelejä, oppimalla miten ne toimivat ja toistamaan niitä käyttämällä syviä oppimistekniikoita, kuten toistuvia hermoverkkoja. Syvän oppimisen hallusinaatiot voivat tuottaa korkearesoluutioisia kuvia käyttämällä matalan resoluution kuvia. Tätä mallia käytetään edelleen palauttamaan matalan resoluution kuvien historialliset tiedot muuntamalla ne korkearesoluutioisiksi kuviksi.

4. Kuvien luokittelu / konenäkö

näemme, että Facebook tarjoaa ehdotuksen kuvan eri henkilöiden automaattiseen merkitsemiseen, on täydellinen esimerkki konenäöstä. Se käyttää syviä verkkoja ja ottaa kuvia eri kulmista ja merkitse sitten nimi kuvaan. Nämä syvän oppimisen mallit ovat nyt niin edenneet, että voimme tunnistaa kuvan eri objektit ja ennustaa, mikä voisi olla kuvan aihe. Esimerkiksi ravintolassa otetulla kuvalla on siinä erilaisia ​​piirteitä, kuten pöydät, tuolit, erilaiset ruokia, veitsi, haarukka, lasi, olut (oluen tuotemerkki), kuvassa olevien ihmisten mieliala jne. tarkastelemalla henkilön lähettämiä kuvia voidaan havaita henkilön mieltymykset ja suositella samanlaisia ​​osto- tai vierailukohteita jne.

5. Puheentunnistus

Puhe on yleisin viestintämenetelmä ihmisyhteiskunnassa. Kun ihminen tunnistaa puheen ymmärtää sen ja vastaa siihen, samalla tavalla syvän oppimisen malli parantaa tietokoneiden ominaisuuksia, jotta he voivat ymmärtää kuinka ihmiset reagoivat erilaisiin puheisiin. Päivittäisessä elämässä meillä on eläviä esimerkkejä, kuten Siri of Apple, Alexa Amazonista, google home mini jne. Puheessa on paljon tekijöitä, jotka on otettava huomioon, kuten kieli / aksentti / ikä / sukupuoli / äänenlaatu jne. Tavoitteena on tunnistaa tuntematon puhuja ja vastata siihen äänesignaalien avulla.

6. Tekstin erottaminen ja tekstin tunnistus

Itse tekstin poiminnalla on paljon sovelluksia todellisessa maailmassa. Esimerkiksi automaattinen käännös kielestä toiseen, sentimental analyysi eri arvosteluista. Tätä tunnetaan laajalti luonnollisena kielenkäsittelynä. Sähköpostia kirjoitettaessa näemme automaattisen ehdotuksen lauseen loppuun saattamiseksi myös syvän oppimisen sovellukseksi.

7. Markkinaennuste

Syvän oppimisen mallit voivat ennakoida ostajien ja myyjien puhelut kauppiaille, riippuen siitä, miten mallia on koulutettu, siitä on hyötyä sekä lyhytaikaisessa kaupankäynnissä että pitkäaikaisessa sijoituksessa käytettävissä olevien ominaisuuksien perusteella.

8. Digitaalinen mainonta

Syvän oppimisen mallit luokittelevat käyttäjät aiemman osto- ja selaushistoriansa perusteella ja suosittelevat osuvia ja henkilökohtaisia ​​mainoksia reaaliajassa. Voimme kokea saman, tuotteen, jota olet juuri etsinyt amazon-sovelluksestasi, saman mainos näkyy muissa sovelluksissa, kuten IRCTC.

9. Petosten havaitseminen

Syvän oppimisen malli käyttää useita tietolähteitä päätöksen merkitsemiseksi petokseksi reaaliajassa. Syvän oppimisen malleilla on myös mahdollista selvittää, mitkä tuotteet ja mitkä markkinat ovat alttiimpia petoksille, ja tarjota tällaisissa tapauksissa lisähoitoa.

10. Maanjäristyksen ennustaminen

Seismologi yrittää ennustaa maanjäristystä, mutta se on liian monimutkainen ennakoida sitä. Yksi väärä ennuste maksaa paljon ihmisille ja myös hallitukselle. Maanjäristyksessä on kahden tyyppisiä aaltoja p-aalto (kulkee nopeasti, mutta vaurioita on vähemmän), s-aalto (kulkee hitaasti, mutta vaurio on suuri). On vaikea tehdä päätöksiä päivää aiemmin, mutta syvän oppimisen tekniikoilla voimme ennustaa kunkin aallon lopputuloksen aiemmasta kokemuksesta, joka voi olla tunteja aikaisempi, mutta se on nopea, joten voimme tehdä muutoksia.

Johtopäätös - syvän oppimisen soveltaminen

Syvä oppiminen tekee meille paljon vaikeita tehtäviä. Syvän opiskelualueen sovellukset eri teollisuudenaloilla ja se on mullistava tietyillä aloilla, kuten terveydenhuollossa (huumeiden löytäminen / syövän havaitseminen jne.), Autoteollisuudessa (autonominen ajojärjestelmä), mainossektorissa (henkilökohtaiset mainokset muuttavat markkinoiden suuntauksia). Olemme keskustelleet syvän oppimisen tärkeimmistä sovelluksista, mutta silti on olemassa paljon muita sovelluksia, joista toisilla tehdään työtä ja jotkut tulevat tulevaisuudessa.

Suositellut artikkelit

Tämä on ollut opas syvän oppimisen soveltamiseen. Tässä keskustellaan myös syvän oppimisen johdannosta ja kymmenestä parhaasta sovelluksesta. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Koneoppiminen
  2. Mikä on syvä oppiminen
  3. Syvän oppimisen algoritmit
  4. Syvän oppimisen tekniikka
  5. Kyselyesimerkit näkymien luomisesta Oracle-sovelluksessa
  6. Hierarkia taulukossa | Kuinka luoda?
  7. Opas koneoppimistekniikoihin

Luokka:

Suuri data