Scalenut zostaje jesiennym liderem G2 2022 — kategoria tworzenia treści

Żyjemy w czasach niezwykłego postępu technologicznego. Z każdym mijającym dniem rasa ludzka odhacza kolejne pole na swojej liście kontrolnej. Taki, który przez eony wydawałby się niewyobrażalny. Pionierem tego zadania jest świt Sztucznej Inteligencji.

Z biegiem czasu ludzie zainwestowali ogromne ilości zasobów w rozwój i doskonalenie sztucznej inteligencji. Celem jest transformacja, która zapewnia optymalną wydajność dla wielu branż i zastosowań.

W tym artykule omawiamy jeden taki podzbiór sztucznej inteligencji — głębokie uczenie się. Rozszyfrujmy, czym jest głębokie uczenie się, jak działa, i poznajmy rzeczywiste przykłady głębokiego uczenia się w działaniu.

• Głębokie uczenie się jest podgałęzią uczenia maszynowego, formą sztucznej inteligencji. Jego innowacyjność pomogła przezwyciężyć ograniczenia uczenia maszynowego i sprawiła, że ​​sztuczna inteligencja ma zastosowanie w szerszym zestawie przypadków użycia. Zacznijmy od samej góry i najpierw zrozummy sztuczną inteligencję.

Czym jest sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja opiera się na założeniu, że ludzkie decyzje są obliczeniami matematycznymi. Oznacza to, że możliwe jest trenowanie maszyn za pomocą algorytmów i uzyskiwanie takich samych wniosków, jak człowiek.

Ewolucja sztucznej inteligencji

Koncepcja humanoida lub maszyny zdolnej do ludzkiego myślenia istnieje od wieków. Wielokrotnie pojawiał się w mitologii, legendach i fikcyjnych kreacjach. Od Talosa w mitologii greckiej po Golema w folklorze żydowskim, sztuczna inteligencja intryguje ludzi od niepamiętnych czasów.

Sztuczna inteligencja jako dyscyplina akademicka została założona w 1956 roku. Naukowcy z różnych dziedzin starali się stworzyć sztuczny mózg.

Przez lata sztuczna inteligencja zyskała zarówno cheerleaderki, jak i sceptyków. Ciągłe wysiłki osób zaangażowanych w tę ideę stopniowo doprowadziły do ​​konsensusu co do użyteczności sztucznej inteligencji.

Pierwszym tak monumentalnym osiągnięciem jest Deep Blue. Był to pierwszy komputerowy system do gry w szachy wyprodukowany przez IBM. 11 maja 1997 roku Deep Blue pokonał aktualnego mistrza świata Garriego Kasparowa. Zrobił to dzięki swojej zdolności przetwarzania 200 000 000 ruchów na sekundę.

SI w XXI wieku

XXI wiek przyszedł wyposażony w rozwinięte systemy komputerowe, dostęp do dużych zbiorów danych i optymizm w stosunku do sztucznej inteligencji. To napędzało masową akceptację i stosowanie różnych narzędzi sztucznej inteligencji w różnych branżach.

Sztuczna inteligencja zawładnęła rynkami i zadomowiła się w dziedzinie ekologii, ekonomii, a nawet produktów konsumenckich. Od tego czasu dokonuje się szybkich postępów dzięki badaniom i rozwojowi.

Przewiduje się, że światowy rynek sprzętu, oprogramowania, usług i technologii AI wzrośnie z 58,3 mld USD w 2021 r. do 309,6 mld USD do 2026 r. Nastąpił znaczny postęp w analizie tekstu, przetwarzaniu obrazów i wideo, a nawet rozpoznawaniu mowy.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji weszły dziś do naszego codziennego życia. Chociaż niektóre z nich rozpoznajemy jako sztuczną inteligencję, niektóre są bardziej zamaskowane. Oprogramowanie bankowe, eksploracja danych, a nawet wyszukiwarka Google należą do godnych uwagi osiągnięć sztucznej inteligencji. Jednak często są one redukowane do produktów rozwijającej się informatyki.

Co to jest uczenie maszynowe lub uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji. Algorytmy uczenia maszynowego analizują duże ilości danych w celu wykrycia wzorców. Ta analiza umożliwia algorytmom przewidywanie wyników na podstawie historycznych zachowań.

Ewolucja uczenia maszynowego

Przez lata uczenie maszynowe było częścią programu szkoleniowego AI. Jednak pod koniec lat 70. sztuczna inteligencja skupiła się na podejściach opartych na wiedzy i porzuconych algorytmach. Spowodowało to zerwanie między obiema dyscyplinami.

Technicy i badacze z terenu przeorganizowali się w oddzielną dziedzinę. Skupiono się teraz na rozwiązywaniu codziennych, rzeczywistych problemów.

Uczenie maszynowe w XXI wieku

Narodziny Internetu przyniosły ze sobą prostszy dostęp do danych. W latach 90. ML był w stanie zademonstrować swoją użyteczność szerszej publiczności i rozkwitnąć.

Od tego czasu aplikacje uczenia maszynowego dostarczają rozwiązań typowych problemów branżowych. Analiza danych sprzedażowych, rekomendacje produktów, dynamiczne ustalanie cen pomogły firmom stać się silniejszymi. Rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie twarzy i wykrywanie oszustw sprawiło, że nasze systemy są bezpieczniejsze.

Algorytmy uczenia maszynowego są wokół nas częściej niż kiedykolwiek. Nasze kanały na Facebooku, rekomendacje Netflix, a nawet prognozy giełdowe są zasilane przez Machine Learning poprzez Deep Learning.

Co to jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego. Próba odtworzenia sieci neuronowej ludzkiego mózgu stanowi podstawę algorytmów DL. Ewolucja głębokiego uczenia umożliwiła maszynom dokonywanie znacznie bardziej złożonych prognoz niż wcześniej. Pozwoliło to również na większą niż kiedykolwiek dokładność.

Jak sama nazwa wskazuje, uczenie głębokie jest znacznie głębsze i bardziej wielowarstwowe niż uczenie maszynowe. Obala uczenie liniowe i dostosowuje się do bardziej złożonego procesu. W miarę ewolucji głębokiego uczenia się celem pozostaje osiągnięcie wysokiej jakości, dokładnych danych wyjściowych dzięki nieprzetworzonym danym wejściowym.

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe są podstawą, na której działają algorytmy Deep Learning. Zaprojektowane w celu odtworzenia działania ludzkiego mózgu, tworzą wielowarstwową sieć.

Neurony tworzą wiele warstw sieci neuronowej. Te połączone ze sobą neurony ułatwiają przekazywanie informacji. Warstwy sieci neuronowej można z grubsza podzielić na trzy typy.

Warstwa wejściowa

Dane wejściowe są najpierw dzielone na piksele. Każdy piksel jest następnie przypisywany do neuronu w warstwie wejściowej. Następnie kanały przenoszą te informacje do następnej warstwy. Określają również, które neurony w kolejnej warstwie mają zostać aktywowane.

Ukryte warstwy

Proces analizy i przesyłania przez kanały jest kontynuowany przez wiele ukrytych warstw. Wybrane neurony są aktywowane na każdym kroku, aby zapewnić prawidłowe wyjście. Odchylenie (liczba przypisana do neuronów) i waga kanałów są stale dostosowywane. Różnią się również między warstwami i algorytmami określania otrzymanych danych wyjściowych.

Warstwa wyjściowa

Na drugim końcu sieci znajduje się warstwa wyjściowa. Dane przesyłane i analizowane między warstwą wejściową i ukrytą manifestują się w warstwie wyjściowej.

Rodzaje głębokiego uczenia się

Głębokie uczenie lub uczenie maszynowe można realizować różnymi metodami. Wybrana trasa określa sposób, w jaki algorytm analizuje dane, wymaganą interwencję człowieka i ostateczny wynik. Istnieją dwa główne rodzaje uczenia się.

Nauka nadzorowana (SL)

W tej metodzie zmienne są dobrze oznakowane. Oznacza to, że dane wejściowe są już oznaczone odpowiednimi danymi wyjściowymi. Maszyna trenuje mapowanie tych dwóch elementów.

Jak sama nazwa wskazuje, uczenie nadzorowane jest jak uczenie się ucznia pod okiem nauczyciela w celu uzyskania poprawnych odpowiedzi.

Ta metoda doskonale sprawdza się w przypadku prostszych zadań. Zaczynasz od utworzenia dobrze oznakowanego zestawu danych szkoleniowych. Po procesie uczenia możesz przeprowadzić test danych. Podzbiór danych treningowych jest podstawą testu do oceny, czy przewidywany wynik jest poprawny.

[Infografika: Kształty procesu oznaczone nazwami, nauka, test, wynik]

Modele SL działają w rzeczywistych aplikacjach, takich jak wykrywanie oszustw, filtrowanie spamu, ocena ryzyka, a nawet algorytmy mediów społecznościowych. Jest to najczęściej używany z trzech typów.

Uczenie się bez nadzoru

W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, dane wejściowe w uczeniu nienadzorowanym nie są oznaczane. Zamiast tego szkolenie odbywa się z nieoznaczonymi zestawami danych. Wzorce są identyfikowane bez określonych monitów. Uczenie się bez nadzoru jest podobne do tego, jak ludzki mózg przetwarza informacje.

Analiza surowych danych wejściowych w celu znalezienia podstawowych podobieństw i pogrupowania danych na ich podstawie jest celem uczenia się bez nadzoru.

Brak etykiet umożliwia złożone i skomplikowane przetwarzanie. Otwiera zakres typów danych, które można analizować.

9 zastosowań i przykładów głębokiego uczenia się z przykładami

1. Rozrywka

Głębokie uczenie się przyniosło korzyści procesowi tworzenia, publikowania i dostarczania mediów rozrywkowych. Analiza języka ludzkiego ciała za pomocą kamer ułatwiła modelowanie wirtualnych postaci. Głęboka analiza wideo przyspieszyła proces edycji, synchronizacji audio-wideo i transkrypcji. Tworzenie filmów jest rewolucjonizowane dzięki głębokiemu uczeniu się.

Usługi przesyłania strumieniowego i platformy mediów społecznościowych korzystają z Deep Learning. Pomaga im oferować użytkownikowi końcowemu bardziej spersonalizowane wrażenia. Od rekomendacji po reklamy, Deep Learning ułatwia najlepsze targetowanie. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook włączają Deep Learning do swoich algorytmów.

Rozrywka sportowa również czerpie korzyści z DL. Analiza emocji graczy, reakcji publiczności itp. pomaga wybrać najlepsze momenty z wielogodzinnych nagrań. Świetnym tego przykładem był IBM Watson na Wimbledonie 2018.

2. Wirtualni asystenci

Dzisiejsi wirtualni asystenci są równie potężni jak ludzie na twoje zawołanie. Mogą robić notatki, wykonywać działania, a nawet oferować sugestie na polecenie Twojego głosu.

Nasi wirtualni asystenci wykorzystują głębokie uczenie się do wydobywania od nas danych. Od naszego głosu, akcentu, miejsc, które odwiedzamy, po piosenki, które kochamy, znają wszystko. Dzięki temu z czasem stają się coraz lepsze i bardziej spersonalizowane pod kątem Twoich potrzeb.

Głębokie uczenie się stanowi podstawę Siri, Alexy, Asystenta Google i większości innych wirtualnych asystentów.

3. Rozpoznawanie wizualne

Systemy rozpoznawania wizualnego obejmują zarówno podstawowe, jak i wielowarstwowe. Modele głębokiego uczenia mogą identyfikować i sortować obrazy na podstawie lokalizacji, przedmiotów, a nawet osób.

Analiza obrazu pod kątem nieprzyzwoitości na platformach mediów społecznościowych pomaga stworzyć bezpieczniejsze środowisko dla wszystkich. Rozpoznawanie wizualne pomaga uzyskać dostęp do odpowiednich obrazów z ogromnych bibliotek wyszukiwarek. Sortuje również obrazy w Twojej galerii, dzięki czemu możesz szybko znaleźć to, czego potrzebujesz.

Rozpoznawanie twarzy jest wykorzystywane w aplikacjach bezpieczeństwa od lat. Również smartfony odblokowują się teraz, rozpoznając Twoją twarz. Wszystkie te rewolucje są zasługą głębokiego uczenia się.

4. Opieka zdrowotna

Branża opieki zdrowotnej jest najlepszym przykładem wkładu głębokiego uczenia się w poprawę życia ludzi. Przez lata systemy oparte na procesorach graficznych ułatwiały pracę pracownikom służby zdrowia. Przyczyniły się również do skutecznej diagnostyki, standaryzacji leczenia i ogólnie lepszej wydajności.

Głębokie uczenie się umożliwiło systemom opieki zdrowotnej m.in.

• Rozwiązanie problemu niedoboru pracowników wysokiej jakości
• Przeprowadź dokładną diagnostykę na wczesnym etapie
• Oferuj lepsze raporty patologiczne
• Przewiduj wybuchy lub epidemie
• Standaryzacja drogi leczenia
• Opracuj nowe leki i szczepionki

Choć często spotyka się ze sceptycyzmem, głębokie uczenie się jest coraz częściej wykorzystywane do celów badawczych. Również wielu gigantów opieki zdrowotnej przyjmuje modele głębokiego uczenia się, aby oferować szybsze, lepsze leczenie i obniżać koszty.

5. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Analiza tekstu lub mowy i jej zrozumienie w celu uzyskania właściwych wyników to przetwarzanie języka naturalnego lub NLP.

Złożoność i niuanse ludzkiego języka są nieograniczone. Dlatego systemy takie jak Deep Learning, które uczą się i ulepszają na bieżąco, mają przewagę.

NLP jest akceptowane w streszczaniu długich materiałów do czytania, takich jak dokumenty prawne. Pomagają również w klasyfikowaniu tekstu, analizowaniu nastrojów i odpowiadaniu na pytania.

Narzędzia czatu dotyczące obsługi klienta i doświadczenia również znalazły doskonałe zastosowanie dla NLP. Zdolność rozumienia złożoności, a nawet samodzielnego budowania fraz pozwala botom działać z doskonałą wydajnością.

6. Wykrywanie oszustw

Sektor bankowo-finansowy nie jest obcy oszukańczym transakcjom i oszustom. Przyjęcie systemów bezpieczeństwa opartych na głębokim uczeniu się pomogło dodać dodatkową warstwę ochrony.

Modele identyfikują wzorce w transakcjach klientów, śledzą ocenę kredytową i alarmują na widok anomalii. Takie wdrożenia pomogły w oszustwach związanych z kartami kredytowymi i zaoszczędziły pieniądze na windykacji i ubezpieczeniu.

7. Tłumaczenie językowe

W miarę jak świat się zmniejsza, rośnie potrzeba tłumaczenia informacji. Deep Learning umożliwił oprogramowaniu identyfikację liter i przetłumaczenie ich na odpowiedni język.

Automatyczne tłumaczenie maszynowe może obecnie odbywać się na dwa sposoby — automatyczne tłumaczenie tekstu i tłumaczenie obrazu.

Takie narzędzia przydają się nie tylko w globalnych celach biznesowych, ale także w codziennym życiu. Niezależnie od tego, czy jesteś turystą, czy chcesz wykonać specjalny gest dla przyjaciela za granicą, język nie jest już barierą. Wszystko to dzięki aplikacjom takim jak Tłumacz Google, Obiektyw Google itp., które wykorzystują głębokie uczenie się w celu wypełnienia luk.

8. Przywracanie pikseli

Przez lata jakość aparatów w smartfonach, a także systemy bezpieczeństwa pozostawały problematyczne. W wielu przypadkach nadal tak jest. Powiększanie filmów w celu identyfikacji osób jest często utrudnione z powodu ograniczonej rozdzielczości.

Pixel Recursive Super Resolution, sieć DL przeszkolona przez badaczy Google Brain w 2017 roku, znalazła rozwiązanie. Sieć była w stanie robić zdjęcia twarzy w niskiej rozdzielczości i ulepszać je. Ulepszenie było na tyle znaczące, że uwydatniło wybitne cechy i umożliwiło identyfikację.

Zastosowania poprawiania obrazu poprzez głębokie uczenie się są liczne. Ale co najważniejsze, mogą być wykorzystywane przez wydziały policji i organy ścigania do doładowania systemów wymiaru sprawiedliwości.

9. Samojezdne samochody

Pomysł, który kiedyś pojawiał się tylko w fantastycznych snach, samojezdne samochody są teraz rzeczywistością bardziej niż kiedykolwiek. Co napędza ten spektakularny wyczyn, którego ludzie są tak bliscy doskonałości? Zgadłeś, głębokie uczenie się.

Wielowarstwowa sieć algorytmów Deep Learning ożywia samochody bez kierowcy. Samojezdne samochody mogą identyfikować oznakowanie i ścieżki, manewrować w ruchu ulicznym, a nawet uwzględniać elementy w czasie rzeczywistym, takie jak blokady dróg.

Jest to możliwe dzięki danym z kamer, czujników i mapom geograficznym. Trwają badania nad ulepszaniem naszych modeli głębokiego uczenia się w celu doskonalenia samojezdnych pojazdów.

Samochody bez kierowcy mają rozwiązać wiele codziennych problemów człowieka. Mogą być wykorzystywane do codziennego transportu, a także dostaw komercyjnych, wśród wielu zastosowań.

Reakcja rynku na głębokie uczenie się

Od samego początku Deep Learning miał na celu rozwiązywanie rzeczywistych problemów za pomocą swoich rozwiązań. Byłoby niedopowiedzeniem powiedzieć, że udało mu się osiągnąć swój cel.

Z każdym dniem akceptacja i adopcja Deep Learning dociera do nowych branż. Przyjrzyjmy się niektórym krytycznym czynnikom rynkowym, które dają wgląd w obiecującą przyszłość DL.

• Przewiduje się, że w prognozowanym okresie od 2020 do 2025 r. rynek Deep Learning odnotuje CAGR na poziomie 42,56%
• Od 2019 roku największy udział w rynku DL miała Ameryka Północna.
• Subregion Oceanii i Indo-Pacyfik wykazują najwyższy wskaźnik wzrostu rynku Deep Learning
• Do znaczących graczy należą Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation i Amazon Web Services Inc.

Ograniczenia głębokiego uczenia się

Biorąc pod uwagę rewolucyjną siłę głębokiego uczenia się, wytykanie jego ograniczeń może wydawać się niesprawiedliwe. Jednak ważne jest, aby spojrzeć na ograniczenia jako po prostu ograniczenia. Nie oznaczają nic więcej niż pole do ulepszeń i wzrostu.

Przyjrzyjmy się niektórym obecnym ograniczeniom Deep Learning, jakie znamy.

1. Potrzeba ogromnych ilości danych

Efektywność każdego modelu Deep Learning zależy od ilości i jakości danych treningowych. Nic dziwnego, że tak duże ilości danych nie są dostępne dla wszystkich.

Tak duża zależność systemów głębokiego uczenia się od obfitości danych stanowi ograniczenie. Prowadzi to również do niefortunnych zdarzeń, na przykład gdy oprogramowanie brytyjskiej policji nie odróżniało wydm od aktów.

2. Niemożność zrozumienia kontekstu

Kolejną wadą głębokiego uczenia się jest niezdolność do przystosowania się do zmieniających się kontekstów.

Na przykład model głębokiego uczenia wyszkolony do grania w jedną grę może pokonać w niej panującego mistrza człowieka. Jednak zaoferuj mu inną grę, a ten sam zestaw instrukcji w modelu nie zapewni zwycięstwa.

Konieczność ponownego uczenia modeli Deep Learning przy każdej zmianie kontekstu może być postrzegana jako ograniczenie w czasach szybkiego wzrostu.

Badacze i naukowcy dołożyli wszelkich starań, aby wskazać inne ograniczenia głębokiego uczenia. Podczas gdy niektóre wynikają z prostego sceptycyzmu, niektóre są autentyczną konstruktywną krytyką. Czynione są stałe postępy w kierunku poprawy głębokiego uczenia się i jego skuteczności.

Wniosek

Głębokie uczenie się już teraz stanowi integralną część naszego codziennego życia i usług, z których korzystamy. Przyszłość również wydaje się wiązać z szerszą akceptacją i przyjęciem głębokiego uczenia się. Jego użyteczność w wielu obszarach i branżach pokazuje potencjał modeli DL.

Prognozy wskazują na fenomenalny wzrost rynku Deep Learning w nadchodzących latach. To dobry czas dla firm, aby zanurzyć się w świecie AI i DL. Jest to również pełen nadziei obraz dla firm i branż, które skorzystają z głębokiego uczenia się.