通過深度學習和人工智能創造價值的 9 個令人敬畏的例子

我們生活在一個技術進步顯著的時代。 每過一天，人類就會在其清單上勾選另一個框。 一個永遠無法想像的事情。 這一探索的先驅是人工智能的曙光。

隨著時間的推移，人類已經投入了大量的資源來發展和完善人工智能。 目標是為多個行業和應用帶來最佳效率的轉型。

在本文中，我們將討論 AI 深度學習的一個這樣的子集。 讓我們解讀一下什麼是深度學習，它是如何工作的，以及深度學習在現實生活中的例子。

• 深度學習是機器學習的一個分支，是人工智能的一種形式。 它的創新幫助克服了機器學習的局限性，並使人工智能適用於更廣泛的用例。 讓我們從最頂層開始，首先了解人工智能。

什麼是人工智能或人工智能？

人工智能的基礎是人類決策是數學計算。 這意味著可以用算法訓練機器並獲得與人類相同的結論。

人工智能的演變

具有類人思維的類人機器人或機器的概念已經存在了幾個世紀。 它一遍又一遍地出現在神話、傳說和虛構作品中。 從希臘神話中的塔洛斯到猶太民間傳說中的魔像，人類自古以來就對人工智能很感興趣。

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，人工智能已經吸引了自己的拉拉隊和懷疑論者。 那些致力於這個想法的人的不斷努力，逐漸形成了關於人工智能實用性的共識。\

第一個具有里程碑意義的成就是深藍。 它是 IBM 生產的第一個計算機國際象棋系統。 1997 年 5 月 11 日，深藍擊敗了衛冕世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。 它通過每秒處理 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、獲取大數據和對人工智能的樂觀態度。 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。

人工智能狂熱佔領了市場，並在生態、經濟甚至消費品領域佔據了一席之地。 從那時起，通過研究和開發取得了快速的進步。

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。文本分析、圖像和視頻處理，甚至語音識別都取得了重大進展。

基於人工智能的工具已經進入了我們今天的日常生活。 雖然我們認為有些是人工智能，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，它們經常被簡化為計算機科學發展的產物。

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 1970 年代末期，人工智能專注於基於知識的方法並放棄了算法。 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機器學習通過深度學習提供支持。

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深度學習算法的基礎。 深度學習的發展使機器能夠做出比以前更複雜的預測。 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、更多層。 它推翻了線性學習並適應了更複雜的過程。 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工作的基礎。 旨在復制人腦的工作原理，它們形成了一個多層網絡。

神經元構成了神經網絡的許多層。 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。 然後通道將這些信息傳送到下一層。 它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通過多個隱藏層繼續進行。 選擇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）和通道的權重會不斷調整。 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。 在輸入層和隱藏層之間傳輸和分析的數據通過輸出層顯現。

深度學習的類型

深度學習或機器學習可以通過各種方法進行。 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。 這意味著輸入已經用正確的輸出標記。 這台機器正在訓練將兩者映射在一起。

顧名思義，監督學習就像一個學生在老師的監督下學習以達到正確的答案。

此方法適用於更簡單的任務。 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測試判斷輸出預測是否正確的基礎。

[信息圖：用名稱、學習、測試、輸出標記的過程形狀]

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，訓練發生在未標記的數據集上。 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。 它開闢了可以分析什麼類型的數據的範圍。

9 深度學習的應用和例子與例子

1. 娛樂

深度學習有利於創建、發布和交付娛樂媒體的過程。 通過攝像頭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、音視頻同步和轉錄的過程變得更快。 由於深度學習，電影製作正在發生革命性的變化。

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。

體育娛樂也從深度學習中獲益。 分析玩家情緒、觀眾反應等，有助於從數小時的鏡頭中挑選出最佳亮點。 這方面的一個很好的例子是 2018 年溫布爾登的 IBM Watson。

2. 虛擬助手

今天的虛擬助手在你的召喚下與人類一樣強大。 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這裡提取數據。 從我們的聲音、口音、我們去過的地方，到我們喜歡的歌曲，他們無所不知。 隨著時間的推移，這有助於他們更好、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理的基礎。

3. 視覺識別

視覺識別系統的範圍從基本到多層。 深度學習模型可以根據位置、物品甚至人來識別和排序圖像。

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。 它還會對圖庫中的圖像進行排序，以便您快速找到所需的內容。

人臉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對改善人類生活做出貢獻的典型例子。 多年來，基於 GPU 的系統使醫護人員的工作變得更加輕鬆。 他們還為高效診斷、標準化治療和整體更好的表現做出了貢獻。

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
• 規範治療路徑
• 開發新藥和疫苗

雖然經常遭到懷疑，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）

對文本或語音的分析及其提供正確輸出的理解是自然語言處理或 NLP。

人類語言的複雜性和細微差別是無窮無盡的。 因此，像深度學習這樣可以隨時學習和改進的系統佔據上風。

NLP 在總結長篇閱讀材料（如法律文件）方面被接受。 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

銀行和金融業對欺詐交易和詐騙者並不陌生。 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。 這樣的實施有助於信用卡欺詐，並在恢復和保險方面節省了資金。

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預期的語言。

自動機器翻譯目前可以通過兩種方式完成——文本自動翻譯和圖像翻譯。

這些工具不僅可以用於全球商業目的，還可以用於日常生活。 無論您是遊客還是想為國外的朋友做一個特殊的手勢，語言都不再是障礙。 這一切都歸功於谷歌翻譯、谷歌鏡頭等應用程序，它們結合了深度學習來彌合差距。

8. 像素恢復

多年來，智能手機和安全系統上的攝像頭質量仍然存在問題。 在許多情況下，它仍然存在。 放大視頻以識別人員通常因分辨率有限而受到限制。

2017 年 Google Brain 研究人員訓練的 DL 網絡 Pixel Recursive Super Resolution 找到了解決方案。 該網絡能夠拍攝面部的低分辨率圖像並對其進行增強。 增強的重要性足以突出突出特徵並實現識別。

通過深度學習進行圖像增強的應用很多。 但最突出的是，警察部門和執法部門可以使用它們來加強司法系統。

9.自動駕駛汽車

曾經只出現在夢幻般的夢想中的想法，現在比以往任何時候都更加成為現實。 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使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，在交通中進行機動，甚至可以適應道路堵塞等實時元素。

這是通過來自相機、傳感器和地理測繪的數據實現的。 研究繼續增強我們的深度學習模型以完善自動駕駛汽車。

無人駕駛汽車將解決許多日常人類挑戰。 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

在其構想中，深度學習著手通過其解決方案來解決現實生活中的問題。 說它已經成功實現了目標是輕描淡寫的。

隨著時間的推移，對深度學習的接受和採用到達了新的行業。 讓我們看看市場的一些關鍵因素，這些因素可以讓我們深入了解 DL 的充滿希望的未來。

• 在 2020 年至 2025 年的預測期間，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 DL 市場的份額最高。
• 大洋洲次區域和印度太平洋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

鑑於深度學習是革命性的力量，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。 它們僅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限制。

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限制。 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，經過訓練可以玩一場遊戲的深度學習模型可以在該遊戲上擊敗衛冕冠軍。 但是，再給它一個遊戲，並且模型中的相同指令集並不能確保勝利。

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。 雖然有些源於直接的懷疑，但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中的實用性展示了 DL 模型的潛力。

預測顯示，未來幾年深度學習市場將出現驚人的增長。 現在是企業深入 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。