Kunstmatige intelligentie evolueert voortdurend en deep learning is de volgende stap in deze wetenschap.
Diep leren Deze term komt vaak ter sprake in gesprekken over alle manieren waarop machines dingen leren die mensen tegenwoordig doen in fabrieken, magazijnen, kantoren en huizen. Naarmate de technologie snel evolueert (samen met onze angsten en opwinding), worden termen als kunstmatige intelligentie, machinaal leren en Diep leren (Diep leren(in het Portugees) kan u in verwarring brengen.
In dit artikel helpen we u de verwarring over het concept en de werking ervan op te helderen Diep leren en we zullen de 8 praktische voorbeelden laten zien die het huidige gebruik van dit soort technologie vandaag de dag illustreren.
Wat is diep leren?
Op het gebied van kunstmatige intelligentie gaat het erom wanneer machines taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. Kunstmatige intelligentie omvat een verscheidenheid aan technieken, waaronder machinaal leren (Machinaal lerenHier kunnen machines leren van ervaringen en vaardigheden verwerven zonder dat daar een mens bij betrokken is.
Die zijn al Diep leren Het is een subset van machinaal leren waarbij kunstmatige neurale netwerken, algoritmen geïnspireerd door het menselijk brein, leren van grote hoeveelheden gegevens. Zoals we uit ervaring hebben geleerd, voerde het deep learning-algoritme een taak keer op keer uit en paste deze elke keer een beetje aan om het resultaat te verbeteren.
We spreken van ‘deep learning’ omdat neurale netwerken meerdere (diepe) lagen hebben die leren mogelijk maken. Elk probleem dat ‘denken’ vereist om te ontdekken, kan worden opgelost door middel van diepgaand leren.
De hoeveelheid gegevens die we elke dag genereren is indrukwekkend – momenteel geschat op 2,6 biljoen bytes – en het is de hulpbron die diepgaand leren mogelijk maakt. Omdat deep learning-algoritmen veel data nodig hebben om te leren, is deze toename in datacreatie een van de redenen waarom de middelen voor deep learning de afgelopen jaren zijn gegroeid.
Naast het creëren van meer data kunnen deep learning-algoritmen ook profiteren van de grotere rekenkracht die vandaag de dag beschikbaar is en de toenemende acceptatie van kunstmatige intelligentie (AI) als een dienst. A AI als een dienst Kleinere bedrijven kregen toegang tot kunstmatige intelligentie, met name de AI-algoritmen die nodig zijn voor deep learning, zonder grote investeringen vooraf.
We zijn misschien geen futuristische robots, maar dankzij deep learning beschikken we al over zeer intelligente machinesDeep learning stelt machines in staat complexe problemen op te lossen, zelfs als ze gebruik maken van een zeer diverse, ongestructureerde en onderling verbonden dataset. Hoe dieper de leeralgoritmen leren, hoe beter ze zich gedragen en zich kunnen aanpassen aan verschillende scenario’s en behoeften.
Praktische voorbeelden van deep learning
Nu we ons in een tijd bevinden waarin machines complexe problemen kunnen leren oplossen zonder menselijke tussenkomst, wat zijn dan precies de problemen waarmee ze worden geconfronteerd? Hier zijn slechts enkele van de taken die deep learning vandaag de dag ondersteunt, en de lijst zal blijven groeien naarmate algoritmen blijven leren door middel van data-infusie.
Virtuele assistenten
Zijn Alexa, Siri of CortanaVirtuele assistenten van online dienstverleners gebruiken deep learning om hen te helpen hun taal te begrijpen en de taal die mensen gebruiken wanneer ze met hen communiceren.
Cortana gebruikt deep learning om met gebruikers te chattenVertalingen
Op dezelfde manier kunnen deep learning-algoritmen automatisch verschillende soorten talen vertalen. Dit kan van groot belang zijn voor reizigers, zakenmensen en overheidsmedewerkers die een snelle en efficiënte vertaling nodig hebben.
Deep learning belooft vertaalalgoritmen sneller en efficiënter te maken.Visie voor zelfrijdende bestelwagens, drones en autonome auto’s
De manier waarop een autonoom voertuig de realiteit van de weg begrijpt en daarop reageert, of het nu een stopbord, een wegbal of een ander voertuig is, is afhankelijk van deep learning-algoritmen. Hoe meer gegevens deze algoritmen ontvangen, hoe beter ze als mens kunnen optreden bij hun informatieverwerking – wetende dat een besneeuwd stopsignaal nog steeds een stopsignaal is.
Logistieke vragen kunnen worden vereenvoudigd met deep learningChatbots en servicebots
Chatbots en servicerobots, die klantenservice bieden aan veel bedrijven, kunnen dankzij uitgebreid leren een groeiend aantal tekst- en auditieve vragen op intelligente en nuttige manieren beantwoorden.
Veel bedrijven maken al gebruik van bots die de klantenservice volledig onafhankelijk makenAfbeelding kleuren
Het omzetten van zwart-witafbeeldingen in kleur was een taak die nauwgezet door de menselijke hand werd volbracht. Tegenwoordig kunnen deep learning-algoritmen de context en objecten in afbeeldingen gebruiken om ze in te kleuren, waardoor in wezen het zwart-wit gekleurde beeld wordt nagebootst. De resultaten zijn indrukwekkend en nauwkeurig.
Deep learning kan ook patronen herkennen en oude afbeeldingen inkleuren.gezichtsherkenning
Deep learning wordt om veiligheidsredenen niet alleen gebruikt voor gezichtsherkenning, maar ook voor het taggen van mensen in berichten Facebook en misschien kunnen we in de nabije toekomst artikelen in een winkel alleen met ons gezicht betalen. De uitdaging voor deep learning-algoritmen voor gezichtsherkenning is om te weten dat u dezelfde persoon bent, zelfs als ze hun kapsel hebben veranderd, hun haar hebben laten groeien of scheren, of als het vastgelegde beeld slecht is vanwege slechte verlichting of een obstakel.
Veel programma’s en apparaten maken dankzij deep learning al gebruik van gezichtsherkenning als veiligheidsmaatregel.Medicijnen en farmaceutische producten
Van het diagnosticeren van ziekten en tumoren tot gepersonaliseerde medicijnen die specifiek zijn afgestemd op het genoom van een persoon: veel van de grootste farmaceutische en medische bedrijven zijn nauw betrokken geraakt bij medisch leren.
Deep learning is ook in staat krachtigere en effectievere medicijnen en andere medicijnen te ontwikkelen.Gepersonaliseerde winkel- en entertainmentmogelijkheden
Heb je je ooit afgevraagd hoe Netflix suggesties biedt over wat je vervolgens kunt bekijken? Of waar de Amazon Denk na over wat je nu moet kopen en deze suggesties zijn precies wat je nodig hebt, maar heb het nooit geweten? Ja, het is een deep learning-algoritme.
Veel online winkeldiensten en zelfs sommige supermarkten maken al gebruik van deep learning-methoden om hun klanten te bedienen.Hoe meer ervaring er wordt opgedaan met deep learning-algoritmen, hoe beter ze worden. Het zal een paar buitengewone jaren duren voordat de technologie verder volwassen is.
