Вступ до застосування глибокого навчання
Глибоке навчання - це підмножина машинного навчання, ступінчасте закриття штучного інтелекту. Методи глибокого навчання працюють як розум людини, це як штучна нейронна сітка. Застосування глибокого навчання полягає також у тому, щоб повторити речі, на які здатний людський розум. Оскільки людський розум приймає рішення за баченням, звуком або текстовими зразками, так само глибоке навчання також допомагає приймати рішення. Наприклад, дивлячись на малюнок і скажіть, чи це собака чи кішка, або визначаючи різні предмети на малюнку, розпізнаючи звук інструменту / художника і говорячи про нього, видобуток тексту та обробка природних мов - це деякі програми глибокого використання навчання.
Застосування глибокого навчання
Застосування глибокого навчання величезна, але ми намагатимемося охопити найбільш використовувані методи глибокого навчання. Ось кілька застосувань для глибокого навчання, які зараз дуже швидко змінюють світ навколо нас.
1. Виявлення токсичності для різних хімічних структур
Тут дуже ефективним є метод глибокого навчання, де фахівці використовували десятиліття часу для визначення токсичності конкретної структури, але за допомогою моделі глибокого навчання можна визначити токсичність за дуже менший проміжок часу (залежить від складності, може бути годин чи днів). Моделі глибокого навчання здатні представляти абстрактні поняття вхідних даних у багаторівневій розподіленій ієрархії. Це дозволяє багатозадачність вивчити всі токсичні ефекти лише в одній компактній нейронній мережі, що робить її високоінформативною. Ця модель нормалізує всі хімічні структури сполук, складе їх для прогнозування токсичності можливих нових сполук від нормалізованих структур. Наскільки глибоке навчання набагато краще, ніж інші методи машинного навчання? Будь ласка, ознайомтеся з цим документом (DeepTox: Прогнозування токсичності за допомогою глибокого навчання Андреаса Майра 1, 2 †, Гюнтера Кламбауера 1 †, Томаса Унтертінера 1, 2 † та Сеппа Хохрейтера 1 * )
2. Виявлення мітозу / Рентгенологія
Визначення моделі глибокого вивчення виявлення раку має 6000 факторів, які можуть допомогти передбачити виживання пацієнта. Для діагностики раку молочної залози модель глибокого навчання виявилася ефективною та ефективною. Модель глибокого навчання CNN тепер здатна виявити, а також класифікувати мітоз стаціонарно. Глибокі нейронні мережі допомагають досліджувати життєвий цикл клітин (Джерело: Детекція клітинного мітозу з використанням глибоких нейронних мереж Яо Чжоу, Хуа Мао, Чжан Йі).
3. Створення гелюцинації або послідовності
Створення нових кадрів, спостерігаючи за різними відеоіграми, вивчаючи їх роботу та копіюючи їх за допомогою методів глибокого навчання, таких як періодичні нейронні мережі. Поглиблене вивчення галюцинацій може створювати зображення високої роздільної здатності за допомогою зображень із низькою роздільною здатністю. Ця модель надалі використовується для відновлення історичних даних із зображень низької роздільної здатності шляхом перетворення їх у зображення високої роздільної здатності.
4. Класифікація зображень / Машинне бачення
ми бачимо, що Facebook пропонує пропозицію для автоматичного позначення різних осіб на зображенні - це прекрасний приклад машинного зору. Він використовує глибокі сітки та робить знімки під різними кутами, а потім позначає ім’я на цій фотографії. Ці моделі глибокого навчання зараз настільки вдосконалені, що ми можемо розпізнати різні предмети на малюнку і можемо передбачити, що може бути приводом у цій картині. Наприклад, знімок, зроблений у ресторані, має в ньому різні особливості, такі як столи, стільці, різні харчові продукти, ніж, виделка, келих, пиво (марка пива), настрій людей на знімку тощо. дивлячись на зображення, розміщені людиною, можна виявити симпатії цієї людини та порекомендувати подібні речі для придбання чи місця для відвідування тощо.
5. Розпізнавання мовлення
Мовлення - найпоширеніший метод спілкування в людському суспільстві. Оскільки людська мова розпізнає це розуміє і реагує відповідно, однакова модель глибокого навчання покращує можливості комп'ютерів, щоб вони могли зрозуміти, як люди реагують на різні виступи. У повсякденному житті у нас є живі приклади, такі як Siri Apple, Alexa від Amazon, google home mini тощо. У мовленні є багато факторів, які потрібно враховувати, як мова / акцент / вік / стать / якість звуку та ін. Мета - розпізнати та реагувати на невідомого мовця за допомогою введення його звукових сигналів.
6. Вилучення тексту та розпізнавання тексту
Вилучення тексту саме по собі має багато застосувань у реальному світі. Наприклад, автоматичний переклад з однієї мови на іншу, сентиментальний аналіз різних оглядів. Це широко відоме як обробка природних мов. Під час написання електронного листа ми бачимо автоматичну пропозицію для завершення речення - це також застосування глибокого навчання.
7. Прогноз ринку
Моделі глибокого навчання можуть передбачати покупці та продажі викликів для трейдерів, залежно від набору даних, як модель була навчена, це корисно як для короткострокової торгівельної гри, так і для довгострокових інвестицій на основі наявних функцій.
8. Цифрова реклама
Моделі глибокого навчання класифікують користувачів на основі попередньої історії покупки та перегляду та рекомендують відповідні та персоналізовані реклами в режимі реального часу. Ми можемо відчути те саме, продукт, який ви тільки що шукали у своїй програмі amazon, реклама його буде відображатися в інших програмах, таких як IRCTC.
9. Виявлення шахрайства
Модель глибокого навчання використовує декілька джерел даних, щоб позначити рішення як шахрайство в режимі реального часу. За допомогою моделей глибокого навчання також можна з’ясувати, який товар та ринки збуту найбільш схильні до шахрайства та надають або надають додатковий догляд у таких випадках.
10. Прогноз землетрусів
Сейсмолог намагається передбачити землетрус, але це занадто складно, щоб його передбачити. Одне неправильне передбачення коштує багато людей, як і уряду. У землетрусі є два типи хвиль p-хвиля (рухається швидко, але шкода менша), s-хвиля (рухається повільно, але шкода велика). Важко приймати рішення за кілька днів до цього, але за допомогою методів глибокого навчання ми можемо передбачити результат кожної хвилі з попереднього досвіду, можливо, за кілька годин до цього, але швидко, відповідно, ми можемо внести корективи.
Висновок - Застосування глибокого навчання
Глибоке навчання полегшує нам багато важких завдань. Застосування глибокого навчального діапазону в різних галузях промисловості, і це революційно в деяких сферах, таких як охорона здоров'я (виявлення наркотиків / виявлення раку тощо), автопромисловість (автономна система водіння), сектор реклами (персоналізовані реклами змінюють тенденції ринку). Ми обговорили основні програми глибокого навчання, але все-таки є багато інших застосувань, над якими над якими працюють, а деякі надійдуть у майбутньому.
Рекомендовані статті
Це був посібник із застосування глибокого навчання. Тут ми також обговорюємо вступ та топ-10 Застосування глибокого навчання. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Рамки машинного навчання
- Що таке глибоке навчання
- Алгоритми глибокого навчання
- Техніка глибокого навчання
- Приклади запитів щодо створення переглядів в Oracle
- Ієрархія в Табау | Як створити?
- Посібник з методик машинного навчання