Scalenut devine G2 Fall Leader 2022 - Categoria Creare Conținut

Trăim în epoca progreselor tehnologice remarcabile. Cu fiecare zi care trece, rasa umană bifează o altă casetă pe lista sa de verificare. Unul care timp de eoni ar fi părut de neimaginat. Pionierul acestei căutări fiind zorii inteligenței artificiale.

De-a lungul timpului, oamenii au investit cantități extraordinare de resurse în evoluția și perfecționarea AI. Scopul este transformarea care produce o eficiență optimă pentru mai multe industrii și aplicații.

În acest articol, trecem peste un astfel de subset de AI-Deep Learning. Să decodificăm ce este învățarea profundă, cum funcționează și exemple din viața reală de învățare profundă în acțiune.

• Deep Learning este o subramură a Machine Learning, o formă de inteligență artificială. Inovația sa a ajutat la depășirea limitărilor învățării automate și a făcut AI aplicabilă unui set mai larg de cazuri de utilizare. Să începem chiar de sus și să înțelegem mai întâi Inteligența Artificială.

Ce este inteligența artificială sau inteligența artificială?

Inteligența artificială se bazează pe ideea că deciziile umane sunt calcule matematice. Acest lucru implică faptul că este posibil să antrenați mașini cu algoritmi și să obțineți aceleași concluzii pe care le-ar face un om.

Evoluția AI

Conceptul de umanoid sau de mașină capabilă de o gândire asemănătoare omului există de secole. A făcut apariții în mitologie, legende și creații ficționale din nou și din nou. De la Talos în mitologia greacă la Golem în folclorul evreiesc, oamenii rămân intrigați de AI din timpuri imemoriale.

AI, ca disciplină academică, a fost fondată în 1956. A fost o căutare a oamenilor de știință dintr-o varietate de domenii de a crea un creier artificial.

De-a lungul anilor, AI s-a adunat atât majorete, cât și sceptici. Eforturile continue ale celor implicați în idee au condus treptat la un consens cu privire la utilitatea AI.\

Prima astfel de realizare monumentală este Deep Blue. A fost primul sistem computerizat de joc de șah produs de IBM. Pe 11 mai 1997, Deep Blue l-a învins pe campionul mondial în vigoare, Garry Kasparov. A făcut acest lucru prin capacitatea sa de a procesa 200.000.000 de mișcări pe secundă.

AI în secolul 21

Secolul 21 a venit echipat cu sisteme informatice evoluate, acces la date mari și optimism față de AI. Acest lucru a alimentat acceptarea și aplicarea masivă a diferitelor instrumente AI în industrii.

Mania AI a preluat piețele și și-a făcut loc în domeniile ecologiei, economiei și chiar produselor de larg consum. De atunci, se fac progrese rapide prin cercetare și dezvoltare.

Se estimează că piața globală pentru hardware, software, servicii și tehnologie AI va crește de la 58,3 miliarde USD în 2021 la 309,6 miliarde USD până în 2026. S-au înregistrat progrese semnificative în analiza textului, procesarea imaginilor și video și chiar recunoașterea vorbirii.

Instrumentele bazate pe inteligență artificială și-au făcut loc astăzi în viața noastră de zi cu zi. În timp ce îi recunoaștem pe unii ca fiind AI, alții sunt mai acoperiți. Software-ul bancar, data mining și chiar motorul de căutare Google sunt printre realizările demne de remarcat ale AI. Cu toate acestea, ele devin adesea reduse la doar produse ale informaticii în evoluție.

Ce este Machine Learning sau ML?

Învățarea automată este un tip de inteligență artificială. Algoritmii de învățare automată analizează cantități mari de date pentru a detecta tipare. Această analiză împuternicește algoritmii să prezică rezultate pe baza comportamentului istoric.

Evoluția învățării automate

De ani de zile, Machine Learning a făcut parte din programul de instruire AI. Cu toate acestea, spre sfârșitul anilor 1970, AI sa concentrat pe abordări bazate pe cunoaștere și pe algoritmi abandonați. Acest lucru a provocat o ruptură între ambele discipline.

Tehnicienii și cercetătorii din domeniu s-au reorganizat într-un domeniu separat. Accentul era acum pe rezolvarea problemelor de zi cu zi, din viața reală.

Învățarea automată în secolul 21

Zorii internetului a adus cu sine un acces mai simplu la date. În anii 1990, ML a putut să-și demonstreze utilitatea unui public mai larg și să înflorească.

De atunci, aplicațiile Machine Learning au oferit soluții la problemele comune ale industriei. Analiza datelor de vânzări, recomandările de produse, prețurile dinamice au ajutat companiile să devină mai solide. Recunoașterea vorbirii, recunoașterea feței și detectarea fraudelor au făcut sistemele noastre mai sigure.

Algoritmii de învățare automată sunt în preajma noastră mai des decât oricând. Feed-urile noastre Facebook, recomandările Netflix și chiar predicțiile bursiere sunt susținute de Machine Learning prin Deep Learning.

Ce este Deep Learning?

Deep Learning este un subset al Machine Learning. Un efort de a replica rețeaua neuronală a creierului uman formează baza algoritmilor DL. Evoluția învățării profunde a permis mașinilor să facă predicții mult mai complexe decât înainte. De asemenea, a permis o precizie mai mare ca niciodată.

După cum sugerează și numele, învățarea profundă este mult mai profundă și cu mai multe straturi decât învățarea automată. Răsturnă învățarea liniară și se adaptează la un proces mai elaborat. Pe măsură ce Deep Learning evoluează, scopul rămâne acela de a obține rezultate precise și de nivel înalt prin date brute de intrare.

Ce sunt rețelele neuronale?

Rețelele neuronale sunt baza pe care lucrează algoritmii de învățare profundă. Proiectate pentru a reproduce funcționarea creierului uman, acestea formează o rețea cu mai multe straturi.

Neuronii formează numeroasele straturi ale unei rețele neuronale. Acești neuroni interconectați facilitează transferul de informații. Straturile unei rețele neuronale pot fi împărțite aproximativ în trei tipuri.

Stratul de intrare

Datele pentru intrare sunt mai întâi împărțite în pixeli. Fiecare pixel este apoi atribuit unui neuron pe stratul de intrare. Canalele transportă apoi aceste informații pe următorul strat. De asemenea, determină ce neuroni din următorul strat urmează să fie activați.

Straturi ascunse

Procesul de analiză și transfer prin canale continuă prin mai multe straturi ascunse. Selectați neuronii sunt activați la fiecare pas pentru a furniza rezultatul corect. Prejudecățile (numărul atribuit neuronilor) și greutatea canalelor sunt ajustate în mod constant. Ele diferă, de asemenea, între straturi și algoritmi pentru a determina ieșirea primită.

Strat de ieșire

La celălalt capăt al rețelei se află stratul de ieșire. Datele transferate și analizate între straturile de intrare și cele ascunse se manifestă prin stratul de ieșire.

Tipuri de învățare profundă

Deep Learning sau Machine Learning pot fi realizate în diferite metode. Ruta aleasă determină modul în care algoritmul analizează datele, cantitatea de intervenție umană necesară și rezultatul final. Există două tipuri majore în care învățarea poate avea loc.

Învățare supravegheată (SL)

În această metodă, variabilele sunt bine etichetate. Aceasta înseamnă că intrarea este deja etichetată cu ieșirea corectă. Aparatul este în pregătire pentru a le mapa pe cele două împreună.

După cum sugerează și numele, învățarea supravegheată este ca un elev care învață sub supravegherea unui profesor pentru a ajunge la răspunsurile corecte.

Această metodă funcționează excelent pentru sarcini mai simple. Începeți prin a crea un set de date de antrenament bine etichetat. După procesul de instruire, puteți efectua un test de date. Un subset al datelor de antrenament este baza testului pentru a evalua dacă rezultatul prezis este corect.

[Infografic: Proces - forme etichetate cu nume, învățare, testare, rezultate]

Modelele SL funcționează în aplicații din viața reală, cum ar fi detectarea fraudelor, filtrarea spamului, evaluarea riscurilor sau chiar algoritmi de social media. Este cel mai des folosit dintre cele trei tipuri.

Învățare nesupravegheată

Spre deosebire de Învățare supravegheată, datele de intrare în Învățare nesupravegheată nu sunt etichetate. În schimb, antrenamentul are loc cu seturi de date neetichetate. Modelele sunt identificate fără solicitări specificate. Învățarea nesupravegheată este similară în comparație cu modul în care creierul uman procesează informațiile.

Analiza intrărilor brute pentru a găsi asemănările de bază și gruparea datelor pe baza acestora este scopul învățării nesupravegheate.

Absența etichetelor permite o prelucrare complexă și complicată. Acesta deschide domeniul de aplicare al tipului de date care pot fi analizate.

9 Aplicații și exemple de învățare profundă cu exemple

1. Divertisment

Învățarea profundă a adus beneficii procesului de creare, publicare și difuzare a media de divertisment. Analiza limbajului corpului uman prin intermediul camerelor a făcut mai ușoară modelarea personajelor virtuale. Analiza video profundă a făcut procesul de editare, sincronizare audio-video și transcriere mai rapid. Realizarea filmelor este revoluționată datorită Deep Learning.

Serviciile de streaming și platformele de social media folosesc Deep Learning. Îi ajută să ofere o experiență mai personalizată utilizatorului final. De la recomandări la reclame, Deep Learning facilitează cea mai bună direcționare. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook încorporează Deep Learning în algoritmii lor.

Divertismentul sportiv, de asemenea, culege beneficiile DL. Analiza emoțiilor jucătorilor, răspunsul publicului etc., ajută la alegerea celor mai bune momente importante din înregistrări de câteva ore. Un exemplu excelent în acest sens a fost IBM Watson la Wimbledon 2018.

2. Asistenți virtuali

Asistenții virtuali din ziua de azi sunt la fel de împuterniciți ca un om la dispoziție. Aceștia pot lua note, pot efectua acțiuni și chiar pot oferi sugestii la comanda vocii tale.

Asistenții noștri virtuali folosesc deep learning pentru a extrage date de la noi. Chiar de la vocea, accentul, locurile pe care le vizităm, până la melodiile pe care le iubim, ei știu totul. Acest lucru îi ajută să devină mai buni și mai personalizați pentru nevoile dvs. în timp.

Învățarea profundă formează baza pentru Siri, Alexa, Google Assistant și majoritatea celorlalți asistenți virtuali.

3. Recunoașterea vizuală

Sistemele de recunoaștere vizuală variază de la cele de bază la cele cu mai multe straturi. Modelele de învățare profundă pot identifica și sorta imaginile în funcție de locație, articole și chiar oameni.

Analiza imaginilor pentru obscenitate pe platformele de social media ajută la crearea unui mediu mai sigur pentru toți. Recunoașterea vizuală ajută la accesarea imaginilor potrivite din bibliotecile vaste de motoare de căutare. De asemenea, sortează imaginile din galeria dvs., astfel încât să puteți găsi rapid ceea ce aveți nevoie.

Recunoașterea feței a fost folosită în aplicațiile de securitate de ani de zile. Smartphone-urile, de asemenea, se deblochează acum recunoscându-ți fața. Toate aceste revoluții sunt datorate Deep Learning.

4. Asistență medicală

Industria sănătății este exemplul principal al contribuției Deep Learning la îmbunătățirea vieții oamenilor. De-a lungul anilor, sistemele bazate pe GPU au ușurat munca lucrătorilor din domeniul sănătății. De asemenea, au contribuit la un diagnostic eficient, un tratament standardizat și o performanță generală mai bună.

Învățarea profundă a împuternicit sistemele de sănătate să,

• Abordarea deficitului de lucrători de calitate
• Efectuați un diagnostic precis în stadiu incipient
• Oferiți rapoarte de patologie mai bune
• Preziceți focarele sau epidemiile
• Standardizați calea de tratament
• Dezvoltați noi medicamente și vaccinuri

Deși adesea întâlnit cu scepticism, Deep Learning este din ce în ce mai folosit în scopuri de cercetare. Mulți giganți din domeniul sănătății, de asemenea, adoptă modele de învățare profundă pentru a oferi un tratament mai rapid și mai bun și pentru a reduce costurile.

5. Procesarea limbajului natural (NLP)

Analiza textului sau a vorbirii și înțelegerea acestuia pentru a oferi rezultatul potrivit este Procesarea limbajului natural sau NLP.

Complexitățile și nuanțele limbajului uman sunt nesfârșite. Prin urmare, sisteme precum Deep Learning, care învață și se îmbunătățesc pe măsură ce merg, au mâna de sus.

NLP este acceptat în rezumarea materialelor de lectură de lungă durată, cum ar fi documentele legale. De asemenea, ajută la clasificarea textului, la analizarea sentimentelor și la răspunsul la întrebări.

Instrumentele de chat de asistență pentru clienți și experiență au găsit, de asemenea, o utilizare excelentă pentru NLP. Abilitatea de a înțelege complexitățile și chiar de a construi expresii în mod independent le permite roboților să funcționeze cu o eficiență excelentă.

6. Detectarea fraudelor

Sectorul bancar și financiar nu este străin de tranzacțiile frauduloase și de escroci. Adoptarea sistemelor de securitate bazate pe Deep Learning a contribuit la adăugarea unui strat suplimentar de protecție.

Modelele identifică modele în tranzacțiile clienților, țin evidența scorurilor de credit și trag un semnal de alarmă la vederea unei activități anormale. Astfel de implementări au ajutat fraudele cu cardurile de credit și au economisit bani în recuperare și asigurare.

7. Traducerea limbii

Pe măsură ce lumea devine mai mică, crește nevoia de a putea traduce informațiile. Deep Learning a permis software-ului să identifice literele și să le traducă în limba dorită.

Traducerile automate automate se pot face în prezent în două moduri - traducerea automată a textului și traducerea imaginilor.

Astfel de instrumente sunt utile nu doar pentru scopuri de afaceri globale, ci și pentru viața de zi cu zi. Fie că ești turist sau dorești să faci un gest special pentru prietenul tău din străinătate, limba nu mai este o barieră. Toate acestea se datorează unor aplicații precum Google Translate, Google Lens etc., care încorporează Deep Learning pentru a elimina golurile.

8. Restaurare pixeli

Ani de zile, calitatea camerei de pe smartphone-uri, precum și a sistemelor de securitate a rămas problematică. În multe cazuri, încă se întâmplă. Mărirea videoclipurilor pentru a identifica oamenii este adesea handicapată din cauza rezoluției limitate.

Pixel Recursive Super Resolution, o rețea DL instruită de cercetătorii Google Brain în 2017, a găsit o soluție. Rețeaua a fost capabilă să ia imagini cu rezoluție scăzută ale fețelor și să le îmbunătățească. Îmbunătățirea a fost suficient de semnificativă pentru a evidenția caracteristicile proeminente și pentru a permite identificarea.

Aplicațiile de îmbunătățire a imaginii prin deep learning sunt numeroase. Dar, cel mai important, ele pot fi folosite de departamentele de poliție și de organele de drept pentru a supraalimenta sistemele de justiție.

9. Mașini cu auto-conducere

O idee care odată a făcut apariții doar în vise fantastice, mașinile cu conducere autonomă sunt acum o realitate mai mult ca niciodată. Ce alimentează această ispravă spectaculoasă pe care oamenii sunt atât de aproape de perfecționare? Ai ghicit, Deep Learning.

O rețea multistratificată de algoritmi de învățare profundă aduce la viață mașinile fără șofer. Mașinile cu conducere autonomă pot identifica semnalizarea și căile, pot manevra prin trafic și chiar pot acomoda elemente în timp real, cum ar fi blocajele rutiere.

Acest lucru este posibil prin date de la camere, senzori și geo-mapping. Cercetările continuă să îmbunătățească modelele noastre de Deep Learning pentru a perfecționa vehiculele cu conducere autonomă.

Mașinile fără șofer sunt pregătite să rezolve multe provocări umane zilnice. Pot fi folosite pentru transportul zilnic, precum și pentru livrări comerciale, printre multe cazuri de utilizare.

Răspunsul pieței la Deep Learning

La concepția sa, Deep Learning și-a propus să rezolve problemele din viața reală prin soluțiile sale. Ar fi o subestimare să spunem că a reușit să-și atingă obiectivul.

Cu fiecare zi care trece, acceptarea și adoptarea Deep Learning ajunge la noi industrii. Să ne uităm la câțiva factori critici ai pieței care oferă o perspectivă asupra viitorului promițător al DL.

• Pentru perioada prognozată din 2020 până în 2025, se preconizează că piața Deep Learning va înregistra un CAGR de 42,56%
• Începând cu 2019, America de Nord deținea cea mai mare cotă pe piața DL.
• Subregiunea Oceaniană și Indo-Pacific prezintă cea mai mare rată de creștere pentru piața Deep Learning
• Printre jucători importanți se numără Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation și Amazon Web Services Inc.

Limitările învățării profunde

Având în vedere forța revoluționară care este Deep Learning, poate părea nedrept să-i subliniem limitările. Cu toate acestea, este esențial să privim limitările ca doar atât - limitări. Ele nu înseamnă altceva decât posibilități de îmbunătățire și creștere.

Să ne uităm la unele dintre limitările actuale ale Deep Learning așa cum o cunoaștem.

1. Nevoia de cantități enorme de date

Eficiența oricărui model de Deep Learning depinde de cantitatea și calitatea datelor de antrenament. Fără a surprinde, cantități atât de mari de date nu sunt accesibile tuturor.

O dependență atât de mare a sistemelor de învățare profundă de abundența de date reprezintă o limitare. De asemenea, duce la evenimente nefericite, cum ar fi atunci când acest software al poliției britanice nu putea distinge dunele de nisip de nuduri.

2. Incapacitatea de a înțelege contextul

Un alt neajuns al Deep Learning este incapacitatea sa de a se adapta la contexte în schimbare.

De exemplu, un model de Deep Learning antrenat să joace un singur joc îl poate învinge pe campionul uman în vigoare. Totuși, oferiți-i un alt joc și același set de instrucțiuni din model nu asigură victoria.

Necesitatea ca modelele de învățare profundă să fie recalificate cu fiecare schimbare a contextului ar putea fi văzută ca o limitare în perioadele de creștere rapidă.

Cercetătorii și oamenii de știință și-au depus eforturile pentru a sublinia alte limitări ale învățării profunde. În timp ce unele provin din scepticismul direct, altele sunt critici constructive autentice. Se fac progrese constante pentru îmbunătățirea învățării profunde și a eficacității acesteia.

Concluzie

Deep Learning face deja parte integrantă din viața noastră de zi cu zi și din serviciile pe care le folosim. Viitorul, de asemenea, pare să aibă o acceptare mai largă și adoptarea învățării profunde. Utilitatea sa în mai multe domenii și industrii arată potențialul modelelor DL.

Prognozele arată o creștere fenomenală pentru piața Deep Learning în următorii ani. Este un moment bun pentru companii pentru a se scufunda în lumea AI și DL. Este, de asemenea, o imagine plină de speranță pentru companiile și industriile care vor beneficia de Deep Learning.