Машинное обучение

Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных как глубокие искусственные нейронные сети, самостоятельно изучать данные с использованием алгоритмов. Эти алгоритмы распознают идентифицирующие характеристики данных.

Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения

Искусственная нейронная сеть предназначена для имитации биологической нейронной сети с использованием входных слоев, выходных слоев и множества скрытых слоев, содержащих математические функции, называемые нейронами.

Глубокое обучение может использоваться для анализа шаблонов неструктурированных, немеченых данных, а также данных, которые ранее были классифицированы или помечены. Благодаря непрерывной подаче большого количества обучающих данных в эти искусственные нейронные сети, алгоритмы помогают постепенно повысить производительность сети при выполнении ряда задач, включая распознавание объектов, обработку естественного языка и биоинформатику.

Платформы глубокого обучения имеют широкий спектр применения в самых разных областях. Вот шесть удивительных глубоких обучающих реализаций, о которых вы должны знать.

Компьютерное зрение

Одним из распространенных вариантов использования глубокого обучения является распознавание изображений. Распознавание изображений является частью более широкой области компьютерного зрения. Посредством процесса компьютерного зрения компьютеры могут понимать изображения или другие визуальные средства на высоком уровне, автоматизируя задачи, которые может выполнять человеческий глаз.

Глубокое обучение улучшает процесс компьютерного зрения. Компьютерное зрение может использоваться в транспортных средствах с самостоятельным вождением, которые могут классифицировать и обнаруживать людей и транспортные средства.

Еще одним ярким примером компьютерного зрения является его применение в медицине. После отображения изображений пропитанных кровью губок компьютер может точно определять потерю крови во время операций в режиме реального времени , что может сэкономить миллионы долларов на ненужных переливаниях крови.

Онлайн рекомендации

Некоторые из самых популярных веб-приложений и мобильных приложений на планете, в том числе Netflix, YouTube и Amazon, основаны на механизмах, которые используют глубокое обучение, чтобы разумно рекомендовать контент и продукты клиентам.

Прелесть этой реализации глубокого обучения заключается в том, что множество пользовательских данных помогает постоянно совершенствовать глубокие сети, которые обеспечивают механизмы рекомендаций. Конечный результат заключается в том, что пользователи гораздо чаще видят контент или продукты, которые наиболее соответствуют их конкретным потребностям и потребностям.

Возможно, есть некоторые этические последствия растущей мощи этих двигателей с точки зрения управления вызывающим привыкание поведением – «разгул Netflix» вошел в обиход частично из-за того, что его интеллектуальные системы рекомендаций заставляют людей продолжать смотреть свои шоу. Тем не менее, нельзя отрицать общее положительное влияние, которое может оказать глубокое обучение, помогая показать людям контент, который они считают актуальным.

Голосовые помощники

Нейронные сети глубокого обучения, используемые такими организациями, как Apple и Amazon, способствуют улучшению работы голосовых помощников. Apple использует глубокое обучение, чтобы улучшить речь своего голосового помощника, Siri, чтобы он говорил с большей естественностью, индивидуальностью и выразительностью.

Сегодня ответы Сири звучат гораздо менее роботно, чем несколько лет назад. Глубокое обучение также может помочь голосовым и виртуальным помощникам, таким как Siri и Alexa, лучше понимать запросы пользователей.

Медицинский диагноз

Глубокое обучение может улучшить диагностику и лечение заболеваний, используя множество медицинских данных для распознавания моделей, которые классифицируют конкретные заболевания. Сети глубокого обучения могут учиться на неструктурированных данных. Таким образом, эти сети могут быть использованы для улучшения ведения болезней путем использования неструктурированных медицинских данных, таких как электронные медицинские карты.

Глубокое обучение может также использоваться для распознавания закономерностей в рентгеновских лучах, МРТ и других диагностических инструментах тестирования.

Чатботы

Благодаря глубокому изучению чат-боты теперь могут более эффективно общаться с клиентами и помогать им решать любые возникающие проблемы. В нашем подключенном мире ожидания клиентов высоки. Клиенты ожидают, что их проблемы будут решены немедленно, и ожидают, что команды обслуживания клиентов будут доступны 24/7. Интеллектуальные чат-боты на основе сетей глубокого обучения помогают оправдать эти большие ожидания.

Однако, несмотря на то, что эта реализация является действительно захватывающей и показывает многообещающие результаты, еще предстоит проделать работу для того, чтобы чат-бот убедительно прошел тест Тьюринга , в результате чего он может общаться так, что он неотличим от человеческого.

Прогнозная маркетинговая аналитика

Определение вероятности будущих результатов на основе данных, известных как предиктивная аналитика, является захватывающей реализацией глубокого обучения. Эта концепция часто обсуждается в связи с прогнозным обслуживанием производства .

Возможно, столь же захватывающим является потенциал для прогнозной маркетинговой аналитики. Глубокие нейронные сети могут использоваться вместе с услугами, подобными тем, которые предлагаются в Purple . Такие сервисы собирают ряд полезных данных из гостевых сетей WiFi компании, которые можно использовать для проведения аналитической маркетинговой аналитики. Конечным результатом является улучшенная способность прогнозировать поведение и предпочтения клиентов, а также квалифицировать потенциальных клиентов.