Scalenut 成為 2022 年 G2 秋季領導者 - 內容創作類別

我們生活在技術飛速發展的時代。 每過一天，人類就會在清單上勾選另一個方框。 一個似乎永遠無法想像的人。 這一探索的先驅是人工智能的曙光。

隨著時間的推移，人類投入了大量資源來發展和完善人工智能。 目標是為多個行業和應用程序產生最佳效率的轉換。

在本文中，我們將介紹 AI 的一個子集——深度學習。 讓我們來解讀一下深度學習是什麼、它是如何工作的，以及深度學習在現實生活中的應用實例。

• 深度學習是機器學習的一個分支，是人工智能的一種形式。 它的創新有助於克服機器學習的局限性，並使人工智能適用於更廣泛的用例。 讓我們從頭開始，首先了解人工智能。

什麼是人工智能或人工智能？

人工智能基於人類決策是數學計算的想法。 這意味著可以用算法訓練機器並獲得與人類相同的結論。

人工智能的進化

具有類人思維能力的類人動物或機器的概念已經存在了幾個世紀。 它多次出現在神話、傳說和虛構作品中。 從希臘神話中的 Talos 到猶太民間傳說中的 Golem，人類自古以來就對 AI 著迷。

人工智能作為一門學科，創立於1956年，是各領域科學家對人工大腦的探索。

多年來，AI 既有歡呼者也有懷疑者。 那些致力於這個想法的人的不懈努力逐漸導致了對人工智能效用的共識。\

第一個這樣的巨大成就是深藍。 這是 IBM 生產的第一個計算機國際象棋系統。 1997 年 5 月 11 日，深藍擊敗衛冕世界冠軍加里卡斯帕羅夫。 它通過其每秒處理 200,000,000 次移動的能力做到了這一點。

21 世紀的人工智能

21 世紀配備了進化的計算機系統、大數據訪問和對 AI 的樂觀態度。 這推動了各行各業對各種人工智能工具的廣泛接受和應用。

人工智能狂熱接管了市場，並在生態學、經濟學甚至消費品領域佔據一席之地。 從那時起，通過研究和開發取得了快速進步。

全球人工智能硬件、軟件、服務和技術市場預計將從 2021 年的 583 億美元增長到 2026 年的 3096 億美元。在文本分析、圖像和視頻處理，甚至語音識別方面都取得了重大進展。

基於人工智能的工具已經進入我們今天的日常生活。 雖然我們將一些識別為 AI，但有些更隱蔽。 銀行軟件、數據挖掘，甚至谷歌的搜索引擎都是人工智能的顯著成就。 然而，它們常常被簡化為只是不斷發展的計算機科學的產物。

什麼是機器學習或 ML？

機器學習是人工智能的一種。 機器學習算法分析大量數據以檢測模式。 這種分析使算法能夠根據歷史行為預測結果。

機器學習的演變

多年來，機器學習一直是人工智能培訓計劃的一部分。 然而，在 20 世紀 70 年代末，人工智能專注於基於知識的方法和廢棄的算法。 這導致了兩個學科之間的破裂。

該領域的技術人員和研究人員將自己重組為一個單獨的領域。 現在的重點是解決日常的現實生活中的問題。

21 世紀的機器學習

互聯網的出現帶來了更直接的數據訪問。 在 1990 年代，ML 能夠向更廣泛的受眾展示其實用性並蓬勃發展。

從那時起，機器學習的應用為常見的行業問題提供了解決方案。 銷售數據分析、產品推薦、動態定價幫助企業變得更加穩健。 語音識別、人臉識別和欺詐檢測使我們的系統更加安全。

機器學習算法比以往任何時候都更頻繁地出現在我們身邊。 我們的 Facebook 提要、Netflix 推薦甚至股票預測均由通過深度學習進行的機器學習提供支持。

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的一個子集。 複製人腦神經網絡的努力構成了 DL 算法的基礎。 深度學習的發展使機器能夠做出比以前複雜得多的預測。 它還允許比以往更高的準確性。

顧名思義，深度學習比機器學習更深入、層次更多。 它推翻了線性學習並適應更複雜的過程。 隨著深度學習的發展，目標仍然是通過原始輸入數據實現高水平、準確的輸出。

什麼是神經網絡？

神經網絡是深度學習算法的基礎。 旨在復制人腦的工作原理，這些形成了一個多層網絡。

神經元構成神經網絡的許多層。 這些相互連接的神經元促進了信息的傳遞。 神經網絡的層大致可以分為三種類型。

輸入層

輸入數據首先被分解為像素。 然後將每個像素分配給輸入層上的一個神經元。 然後通道將此信息傳送到下一層。 他們還確定要激活下一層中的哪些神經元。

隱藏層

通過通道進行分析和傳輸的過程會通過多個隱藏層繼續進行。 選擇的神經元在每一步都被激活以提供正確的輸出。 偏差（分配給神經元的數量）和通道的權重不斷調整。 它們在層和算法之間也有所不同，以確定接收到的輸出。

輸出層

網絡的另一端是輸出層。 輸入層和隱藏層之間傳輸和分析的數據通過輸出層體現出來。

深度學習的類型

深度學習或機器學習可以通過多種方法進行。 選擇的路線決定了算法如何分析數據、所需的人工干預量以及最終輸出。 有兩種主要類型可以進行學習。

監督學習（SL）

在這種方法中，變量被很好地標記。 這意味著輸入已經被正確的輸出標記。 該機器正在訓練以將兩者映射在一起。

顧名思義，監督學習就像學生在老師的監督下學習，以獲得正確的答案。

此方法適用於更直接的任務。 您首先創建一個標記良好的訓練數據集。 訓練過程結束後，您可以進行數據測試。 訓練數據的一個子集是判斷輸出預測是否正確的測試基礎。

[信息圖：過程-標有名稱、學習、測試、輸出的形狀]

SL 模型適用於現實生活中的應用程序，例如欺詐檢測、垃圾郵件過濾、風險評估，甚至社交媒體算法。 它是三種類型中最常用的。

無監督學習

與監督學習相反，無監督學習中的輸入數據沒有標記。 相反，訓練是使用未標記的數據集進行的。 在沒有指定提示的情況下識別模式。 與人腦處理信息的方式相比，無監督學習是相似的。

分析原始輸入以找到潛在的相似性並根據這些相似性對數據進行分組是無監督學習的目標。

沒有標籤允許複雜和復雜的處理。 它打開了可以分析的數據類型的範圍。

9 深度學習的應用和例子

1.娛樂

深度學習有利於創建、發布和交付娛樂媒體的過程。 通過相機對人體語言的分析使虛擬角色的建模變得更加容易。 深度視頻分析使編輯、音視頻同步和轉錄過程更快。 由於深度學習，電影製作正在發生革命性變化。

流媒體服務和社交媒體平台利用深度學習。 它可以幫助他們為最終用戶提供更加個性化的體驗。 從推薦到廣告，深度學習有助於實現最佳定位。 Netflix、亞馬遜、YouTube、Facebook 在他們的算法中加入了深度學習。

體育娛樂也從 DL 中獲益。 對玩家情緒、觀眾反應等的分析有助於從數小時的鏡頭中挑選出最佳亮點。 一個很好的例子是 2018 年溫網的 IBM Watson。

2.虛擬助手

今天的虛擬助手就像一個人一樣隨叫隨到。 他們可以根據您的聲音做筆記、執行操作，甚至提供建議。

我們的虛擬助手利用深度學習從我們身上提取數據。 從我們的聲音、口音、我們去過的地方，到我們喜歡的歌曲，他們都知道。 隨著時間的推移，這有助於他們變得更好，更個性化地滿足您的需求。

深度學習構成了 Siri、Alexa、Google Assistant 和大多數其他虛擬助手的基礎。

3.視覺識別

視覺識別系統的範圍從基本的到多層的。 深度學習模型可以根據位置、物品甚至人物來識別和分類圖像。

社交媒體平台上的淫穢圖像分析有助於為所有人創造一個更安全的環境。 視覺識別有助於從龐大的搜索引擎庫中訪問正確的圖像。 它還對圖庫中的圖像進行排序，以便您可以快速找到所需內容。

面部識別已在安全應用中使用多年。 智能手機現在也可以解鎖識別你的臉。 這些革命都歸功於深度學習。

4.醫療保健

醫療保健行業是深度學習為改善人類生活做出貢獻的主要例子。 多年來，基於 GPU 的系統使醫護人員的工作變得更加輕鬆。 它們還有助於有效診斷、標準化治療和整體更好的表現。

深度學習使醫療保健系統能夠，

• 解決優質工人短缺問題
• 進行準確的早期診斷
• 提供更好的病理報告
• 預測爆發或流行病
• 標準化治療途徑
• 開發新藥和疫苗

儘管經常遭到質疑，但深度學習越來越多地用於研究目的。 許多醫療保健巨頭也正在採用深度學習模型來提供更快、更好的治療並降低成本。

5.自然語言處理（NLP）

文本或語音的分析及其理解以提供正確的輸出是自然語言處理或 NLP。

人類語言的複雜性和細微差別是無窮無盡的。 因此，像深度學習這樣不斷學習和改進的系統佔據了上風。

NLP 在總結長篇閱讀材料（如法律文件）方面已被接受。 它們還有助於對文本進行分類、分析情緒和回答問題。

客戶關懷和體驗聊天工具也發現了 NLP 的絕佳用途。 理解複雜性甚至獨立構建短語的能力使機器人能夠以出色的效率執行。

6. 欺詐檢測

銀行和金融部門對欺詐交易和騙子並不陌生。 採用基於深度學習的安全系統有助於增加額外的保護層。

模型識別客戶交易模式，跟踪信用評分並在發現異常活動時發出警報。 這樣的實施有助於防止信用卡欺詐，並在恢復和保險方面節省資金。

7. 語言翻譯

隨著世界變得越來越小，能夠翻譯信息的需求也在增加。 深度學習使軟件能夠識別字母並將它們翻譯成目標語言。

自動機器翻譯目前可以通過兩種方式完成——自動翻譯文本和圖像翻譯。

這些工具不僅可以用於全球業務目的，還可以用於日常生活。 無論您是遊客還是想為您在國外的朋友做一個特殊的手勢，語言不再是障礙。 這都要歸功於谷歌翻譯、谷歌鏡頭等應用程序，它們結合了深度學習來彌合差距。

8.像素修復

多年來，智能手機和安全系統的攝像頭質量一直存在問題。 在許多情況下，它仍然如此。 放大視頻以識別人物通常因分辨率有限而受到阻礙。

谷歌大腦研究人員在 2017 年訓練的深度學習網絡 Pixel Recursive Super Resolution 找到了解決方案。 該網絡能夠拍攝低分辨率的人臉圖像並對其進行增強。 增強非常重要，足以突出突出的特徵並能夠識別。

通過深度學習進行圖像增強的應用很多。 但最突出的是，它們可以被警察部門和執法部門用來加強司法系統。

9. 自動駕駛汽車

一個曾經只出現在夢幻般的夢想中的想法，自動駕駛汽車現在比以往任何時候都更加現實。 是什麼推動了人類如此接近完美的這一壯觀壯舉？ 你猜對了，深度學習。

深度學習算法的多層網絡讓無人駕駛汽車栩栩如生。 自動駕駛汽車可以識別標誌和路徑，在交通中機動，甚至適應路障等實時因素。

這是通過來自攝像頭、傳感器和地理映射的數據實現的。 研究繼續增強我們的深度學習模型，以完善自動駕駛車輛。

無人駕駛汽車將解決人類日常面臨的許多挑戰。 在許多用例中，它們可用於日常運輸和商業交付。

市場對深度學習的反應

在其概念中，深度學習著手通過其解決方案解決現實生活中的問題。 說它已成功實現其目標是輕描淡寫的說法。

日新月異，對深度學習的接受和採用進入了新的行業。 讓我們看一下市場的一些關鍵因素，這些因素可以讓我們深入了解 DL 的光明未來。

• 在 2020 年至 2025 年的預測期內，深度學習市場的複合年增長率預計為 42.56%
• 截至 2019 年，北美在深度學習市場中的份額最高。
• 大洋洲次區域和印太展示了深度學習市場的最高增長率
• 重要參與者包括 Facebook Inc.、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation 和 Amazon Web Services Inc.。

深度學習的局限性

鑑於深度學習的革命性力量，指出它的局限性可能聽起來不公平。 但是，必須將限制視為限制。 它們只不過意味著改進和增長的空間。

讓我們看看我們所知道的深度學習目前的一些局限性。

1. 需要海量數據

任何深度學習模型的效率都取決於訓練數據的數量和質量。 毫不奇怪，並非所有人都可以訪問如此大量的數據。

深度學習系統對大量數據的高度依賴造成了局限性。 它還會導致不幸的事件，例如當這個英國警察軟件無法區分沙丘和裸體時。

2.無法理解上下文

深度學習的另一個缺點是它無法適應不斷變化的環境。

例如，經過訓練可以玩一款遊戲的深度學習模型可以擊敗衛冕人類冠軍。 然而，為它提供另一場比賽並且模型中的相同指令集並不能確保獲勝。

深度學習模型需要根據上下文的每一次變化進行重新訓練，這可以被視為快速增長時期的限制。

研究人員和科學家已經努力指出深度學習的其他局限性。 有些是直接的懷疑，有些是真正的建設性批評。 在改進深度學習及其功效方面正在取得穩步進展。

結論

深度學習已經成為我們日常生活和我們使用的服務中不可或缺的一部分。 未來似乎也會更廣泛地接受和採用深度學習。 它在多個領域和行業的實用性展示了 DL 模型的潛力。

預測顯示深度學習市場在未來幾年將出現顯著增長。 現在是企業涉足 AI 和 DL 世界的好時機。 對於將從深度學習中受益的企業和行業來說，這也是一幅充滿希望的圖景。