9 niesamowitych przykładów wartości stworzonych dzięki głębokiemu uczeniu i sztucznej inteligencji

Żyjemy w dobie niezwykłych postępów technologicznych. Z każdym mijającym dniem rasa ludzka odhacza kolejne pole na swojej liście kontrolnej. Taki, który przez eony wydawałby się niewyobrażalny. Pionier tego questu, będący początkiem Sztucznej Inteligencji.

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

W tym artykule omówimy jeden z takich podzbiorów AI — głębokie uczenie. Odszyfrujmy, czym jest głębokie uczenie się, jak to działa, oraz przykłady z życia wzięte w działaniu.

• Deep Learning to pododdział uczenia maszynowego, formy sztucznej inteligencji. Jego innowacyjność pomogła przezwyciężyć ograniczenia uczenia maszynowego i umożliwiła zastosowanie sztucznej inteligencji w szerszym zestawie przypadków użycia. Zacznijmy od samego początku i najpierw zrozummy sztuczną inteligencję.

Co to 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 wyciąganie takich samych wniosków, jakie wyciągałby człowiek.

Ewolucja AI

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, ludzie są zaintrygowani sztuczną inteligencją od niepamiętnych czasów.

Sztuczna inteligencja jako dyscyplina akademicka została założona w 1956 roku. Celem naukowców z różnych dziedzin było stworzenie sztucznego mózgu.

Przez lata sztuczna inteligencja zyskała sobie zarówno cheerleaderek, jak i sceptyków. Nieustanne wysiłki osób zaangażowanych w ten pomysł 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 obecnego mistrza świata Garry'ego Kasparowa. Uczynił to dzięki swojej zdolności do przetwarzania 200 000 000 ruchów na sekundę.

AI w XXI wieku

XXI wiek nadszedł wyposażony w rozwinięte systemy komputerowe, dostęp do dużych zbiorów danych i optymizm wobec sztucznej inteligencji. To spowodowało masową akceptację i zastosowanie różnych narzędzi sztucznej inteligencji w różnych branżach.

Sztuczna mania przejęła rynki i zajęła miejsce w dziedzinie ekologii, ekonomii, a nawet produktów konsumenckich. Od tego czasu następuje szybki postęp 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. Poczyniono znaczne postępy w zakresie analizy tekstu, przetwarzania obrazu i wideo, a nawet rozpoznawania mowy.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji weszły dziś do naszego codziennego życia. Chociaż niektóre 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 sprowadzają się do produktów rozwijającej się informatyki.

Co to jest uczenie maszynowe lub ML?

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji. Algorytmy uczenia maszynowego analizują duże ilości danych w celu wykrywania wzorców. Ta analiza umożliwia algorytmom przewidywanie wyników w oparciu o zachowanie historyczne.

Ewolucja uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe przez lata było częścią programu szkoleniowego AI. Jednak pod koniec lat 70. sztuczna inteligencja skupiła się na podejściach opartych na wiedzy i porzuconych algorytmach. To spowodowało zerwanie między obiema dyscyplinami.

Technicy i badacze z tej dziedziny przeorganizowali się w osobną dziedzinę. Skupiono się teraz na rozwiązywaniu codziennych, rzeczywistych problemów.

Uczenie maszynowe w XXI wieku

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

Od tego czasu aplikacje uczenia maszynowego zapewniły rozwiązania typowych problemów branżowych. Analiza danych sprzedażowych, rekomendacje produktów, dynamiczne ustalanie cen pomogły firmom stać się bardziej odpornymi. 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 oparte na uczeniu maszynowym dzięki głębokiemu uczeniu.

Co to jest głębokie uczenie?

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

Jak sama nazwa wskazuje, Deep Learning jest znacznie głębszy i bardziej wielowarstwowy niż Machine Learning. Obala linearne uczenie się i dostosowuje do bardziej skomplikowanego procesu. Wraz z ewolucją uczenia głębokiego celem pozostaje osiągnięcie dokładnych wyników na wysokim poziomie dzięki surowym danym wejściowym.

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe to podstawa, na której działają algorytmy Deep Learning. Zaprojektowane, aby naśladować działanie 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. Kanały przenoszą te informacje do następnej warstwy. Określają również, które neurony w kolejnej warstwie mają zostać aktywowane.

Ukryte warstwy

Proces analizy i przesyłania kanałami jest kontynuowany przez wiele ukrytych warstw. Wybrane neurony są aktywowane na każdym kroku, aby zapewnić prawidłowe wyjście. Odchylenie (liczba przypisana neuronom) i waga kanałów są stale dostosowywane. Różnią się również między warstwami i algorytmami określania otrzymywanego sygnału wyjściowego.

Warstwa wyjściowa

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

Rodzaje głębokiego uczenia

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

Uczenie nadzorowane (SL)

W tej metodzie zmienne są dobrze oznakowane. Oznacza to, że wejście jest już oznaczone poprawnym wyjściem. Maszyna jest w trakcie treningu mapowania tych dwóch elementów.

Jak sama nazwa wskazuje, nadzorowane uczenie się jest jak uczeń uczący się pod nadzorem nauczyciela, aby uzyskać prawidłowe odpowiedzi.

Ta metoda sprawdza się doskonale w przypadku prostszych zadań. Zaczynasz od utworzenia dobrze oznaczonego zestawu danych treningowych. Po zakończeniu procesu szkoleniowego możesz przeprowadzić test danych. Podzbiór danych uczących jest podstawą testu do oceny, czy przewidywany wynik jest prawidłowy.

[Infografika: Proces – kształty 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.

Nauka nienadzorowana

W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, dane wejściowe w uczeniu nienadzorowanym nie są oznaczone. Zamiast tego uczenie odbywa się z nieoznakowanymi zestawami danych. Wzorce są identyfikowane bez określonych monitów. Uczenie się nienadzorowane 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 pozwala na złożoną i skomplikowaną obróbkę. Otwiera zakres, jakiego typu dane mogą być analizowane.

9 Zastosowania i przykłady głębokiego uczenia się z przykładami

1. Rozrywka

Głębokie uczenie wpłynęło korzystnie na proces tworzenia, publikowania i dostarczania mediów rozrywkowych. Analiza mowy ludzkiego ciała za pomocą kamer ułatwiła modelowanie wirtualnych postaci. Głęboka analiza wideo przyspieszyła proces edycji, synchronizacji audio-wideo i transkrypcji. Filmowanie jest rewolucjonizowane dzięki Deep Learning.

Usługi przesyłania strumieniowego i platformy mediów społecznościowych wykorzystują Deep Learning. Pomaga im zaoferować bardziej spersonalizowane wrażenia dla użytkownika końcowego. Od rekomendacji po reklamy, Deep Learning ułatwia najlepsze targetowanie. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook wykorzystują Deep Learning w swoich algorytmach.

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

2. Wirtualni Asystenci

Dzisiejsi wirtualni asystenci są tak samo upoważnieni jak człowiek na twoje zawołanie. Mogą robić notatki, wykonywać czynności, a nawet proponować sugestie na Twój głos.

Nasi wirtualni asystenci wykorzystują głębokie uczenie do wydobywania od nas danych. Od naszego głosu, akcentu, miejsc, które odwiedzamy, po piosenki, które kochamy, oni to wszystko wiedzą. To pomaga im z czasem stawać się lepszymi i bardziej dostosowanymi do Twoich potrzeb.

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

3. Rozpoznawanie wizualne

Systemy rozpoznawania wizualnego wahają się od podstawowych do wielowarstwowych. Modele uczenia głębokiego mogą identyfikować i sortować obrazy na podstawie lokalizacji, przedmiotów, a nawet osób.

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

Rozpoznawanie twarzy jest od lat wykorzystywane w aplikacjach zabezpieczających. Smartfony również odblokowują teraz rozpoznawanie Twojej twarzy. Te rewolucje to wszystko dzięki Deep Learning.

4. Opieka zdrowotna

Branża opieki zdrowotnej jest najlepszym przykładem wkładu Deep Learning w poprawę ludzkiego życia. Przez lata systemy oparte na GPU ułatwiały pracę pracownikom służby zdrowia. Przyczyniły się również do skutecznej diagnozy, znormalizowanego leczenia i ogólnie lepszej wydajności.

Głębokie uczenie umożliwiło systemom opieki zdrowotnej:

• Rozwiązanie problemu niedoboru wysokiej jakości pracowników
• Przeprowadź dokładną diagnozę na wczesnym etapie
• Oferuj lepsze raporty patologiczne
• Przewiduj epidemie lub epidemie
• Standaryzuj drogę leczenia
• Opracuj nowe leki i szczepionki

Choć często spotykane ze sceptycyzmem, Deep Learning jest coraz częściej wykorzystywane do celów badawczych. Wielu gigantów opieki zdrowotnej również przyjmuje modele Deep Learning, aby oferować szybsze, lepsze leczenie i obniżać koszty.

5. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

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

Złożoność i niuanse ludzkiego języka są nieskończone. W związku z tym przewagę mają systemy takie jak Deep Learning, które uczą się i doskonalą w miarę postępu.

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

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

6. Wykrywanie oszustw

Sektor bankowy i finansowy nie jest obcy nieuczciwym transakcjom i oszustom. Przyjęcie systemów bezpieczeństwa opartych na głębokim uczeniu pomogło dodać dodatkową warstwę ochrony.

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

7. Tłumaczenie językowe

W miarę jak świat staje się coraz mniejszy, wzrasta potrzeba umiejętności tłumaczenia informacji. Głębokie uczenie umożliwiło oprogramowaniu identyfikowanie liter i tłumaczenie ich na zamierzony język.

Automatyczne tłumaczenie maszynowe można obecnie wykonywać 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. To wszystko dzięki aplikacjom takim jak Google Translate, Google Lens itp., które zawierają Deep Learning, aby wypełnić luki.

8. Przywracanie pikseli

Przez lata jakość kamer 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 wykonać zdjęcia twarzy o niskiej rozdzielczości i je poprawić. Ulepszenie było na tyle znaczące, że uwydatniło ważne cechy i umożliwiło identyfikację.

Zastosowań ulepszania obrazu poprzez głębokie uczenie jest wiele. Ale co najważniejsze, mogą być wykorzystywane przez wydziały policji i organy ścigania do wzmocnienia wymiaru sprawiedliwości.

9. Samojezdne samochody

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

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

Jest to możliwe dzięki danym z kamer, czujników i mapowaniu geograficznym. Badania wciąż ulepszają nasze modele Deep Learning, aby udoskonalać autonomiczne pojazdy.

Samochody bez kierowcy rozwiązują wiele codziennych ludzkich wyzwań. Mogą być używane do codziennego transportu, a także do dostaw komercyjnych, wśród wielu przypadków użycia.

Reakcja rynku na głębokie uczenie

W swoim poczęciu Deep Learning miał na celu rozwiązywanie rzeczywistych problemów za pomocą swoich rozwiązań. Byłoby niedopowiedzeniem powiedzieć, że udało się jej osiągnąć swój cel.

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

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

Ograniczenia Deep Learning

Biorąc pod uwagę rewolucyjną siłę, jaką jest Deep Learning, wskazywanie na jego ograniczenia może wydawać się niesprawiedliwe. Jednak ważne jest, aby spojrzeć na ograniczenia jako tylko na ograniczenia. Nie znaczą nic więcej niż pole do poprawy i rozwoju.

Przyjrzyjmy się niektórym z obecnych ograniczeń głębokiego uczenia, jakie znamy.

1. Potrzeba ogromnych ilości danych

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

Ograniczeniem jest tak duża zależność systemów głębokiego uczenia się od obfitości danych. Prowadzi to również do niefortunnych zdarzeń, na przykład gdy oprogramowanie brytyjskiej policji nie potrafiło odróżnić wydm od aktów.

2. Niezdolność do zrozumienia kontekstu

Inną wadą Deep Learning jest nieumiejętność dostosowania się do zmieniających się kontekstów.

Na przykład model Deep Learning wyszkolony do grania w jedną grę może pokonać w niej panującego mistrza. Zaproponuj mu jednak inną grę, a ten sam zestaw instrukcji w modelu nie zapewni zwycięstwa.

Konieczność przeszkolenia 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 Deep Learning. Podczas gdy niektóre wywodzą się z czystego sceptycyzmu, inne są prawdziwą konstruktywną krytyką. Wprowadzane są stałe postępy w kierunku poprawy głębokiego uczenia się i jego skuteczności.

Wniosek

Głębokie uczenie już stanowi integralną część naszego codziennego życia i usług, z których korzystamy. Przyszłość również wydaje się mieć szerszą akceptację i przyjęcie Deep Learning. 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 obiecujący obraz dla firm i branż, które skorzystają z Deep Learning.