Introduzione all'applicazione del deep learning
Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico, un passo verso l'intelligenza artificiale. I metodi di apprendimento profondo funzionano come la mente umana, è come una rete neurale artificiale. Le applicazioni del deep learning servono anche a replicare le cose di cui è capace una mente umana. Quando una mente umana prende una decisione in base alla visione, al suono o ai modelli di testo, allo stesso modo l'apprendimento profondo aiuta anche a prendere una decisione. Ad esempio, guardare un'immagine e dire se si tratta di un cane o di un gatto o determinare diversi oggetti nell'immagine, riconoscere il suono di uno strumento / artista e dire a riguardo, l'estrazione del testo e l'elaborazione del linguaggio naturale sono alcune delle applicazioni di deep apprendimento.
Applicazione del Deep Learning
Le applicazioni del deep learning sono vaste, ma proveremmo a coprire l'applicazione più utilizzata delle tecniche di deep learning. Ecco alcune delle applicazioni di deep learning, che ora stanno cambiando il mondo che ci circonda molto rapidamente.
1. Rilevazione di tossicità per diverse strutture chimiche
Qui il metodo di apprendimento profondo è molto efficiente, dove gli esperti impiegavano decenni per determinare la tossicità di una struttura specifica, ma con il modello di apprendimento profondo è possibile determinare la tossicità in un tempo molto ridotto (dipende dalla complessità che potrebbe essere ore o giorni). I modelli di apprendimento profondo sono in grado di rappresentare concetti astratti dell'input nella gerarchia distribuita multilivello. Consente l'apprendimento multitasking per tutti gli effetti tossici in un'unica rete neurale compatta, il che lo rende altamente informativo. Questo modello normalizza tutte le strutture chimiche dei composti, raggruppandoli per prevedere la tossicità di possibili nuovi composti da strutture normalizzate. Quanto l'apprendimento profondo è di gran lunga migliore rispetto ad altre tecniche di apprendimento automatico? Dai un'occhiata a questo documento (DeepTox: Toxicity Prediction utilizzando Deep Learning di Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † e Sepp Hochreiter 1 * )
2. Rilevazione della mitosi / radiologia
Determinare il modello di apprendimento profondo per la rilevazione del cancro ha 6000 fattori che potrebbero aiutare a prevedere la sopravvivenza di un paziente. Per la diagnosi del cancro al seno il modello di apprendimento profondo si è dimostrato efficace ed efficace. Il modello di apprendimento approfondito della CNN è ora in grado di rilevare e classificare pazienti con mitosi. Le reti neurali profonde aiutano nell'indagine del ciclo di vita cellulare (Fonte: rilevamento della mitosi cellulare mediante reti neurali profonde Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Generazione di allucinazioni o sequenze
Creare nuovi filmati osservando diversi videogiochi, imparando come funzionano e replicandoli usando tecniche di deep learning come le reti neurali ricorrenti. Le allucinazioni del deep learning possono generare immagini ad alta risoluzione usando immagini a bassa risoluzione. Questo modello viene inoltre utilizzato per ripristinare i dati storici da immagini di qualità a bassa risoluzione convertendoli in immagini ad alta risoluzione.
4. Classificazione delle immagini / visione artificiale
vediamo Facebook che fornisce un suggerimento per la codifica automatica di diverse persone in una foto è un perfetto esempio di visione artificiale. Usa reti profonde e scatta foto con diverse angolazioni, quindi etichetta il nome su quella foto. Questi modelli di apprendimento profondo sono ora così avanzati che possiamo riconoscere diversi oggetti in una foto e prevedere quale potrebbe essere l'occasione in quella foto. Ad esempio, una foto scattata nel ristorante ha diverse caratteristiche al suo interno, come tavoli, sedie, cibi diversi, coltello, forchetta, bicchiere, birra (marchio della birra), umore delle persone nella foto, ecc. guardare le immagini pubblicate da una persona può rilevare i gusti di quella persona e consigliare cose simili da acquistare o luoghi da visitare ecc.
5. Riconoscimento vocale
Il discorso è il metodo di comunicazione più comune nella società umana. Quando un umano riconosce il discorso lo capisce e risponde di conseguenza, allo stesso modo il modello di apprendimento profondo sta migliorando le capacità dei computer in modo che possano capire come gli umani reagiscono ai diversi discorsi. Nella vita di tutti i giorni, abbiamo esempi dal vivo come Siri di Apple, Alexa di Amazon, google home mini, ecc. Nel discorso, ci sono molti fattori che dovevano essere considerati come lingua / accento / Età / Sesso / qualità del suono, ecc. L'obiettivo è riconoscere e rispondere a un oratore sconosciuto mediante l'ingresso dei suoi segnali sonori.
6. Estrazione del testo e riconoscimento del testo
L'estrazione del testo stesso ha molte applicazioni nel mondo reale. Ad esempio, traduzione automatica da una lingua all'altra, analisi sentimentale di diverse recensioni. Questo è ampiamente noto come elaborazione del linguaggio naturale. Quando scriviamo un'e-mail vediamo che il suggerimento automatico per completare la frase è anche l'applicazione del deep learning.
7. Previsione del mercato
I modelli di deep learning possono prevedere chiamate di acquisto e vendita per i trader, a seconda del set di dati su come il modello è stato addestrato, è utile sia per i giochi di trading a breve termine che per gli investimenti a lungo termine in base alle funzionalità disponibili.
8. Pubblicità digitale
I modelli di deep learning classificano gli utenti in base ai loro precedenti acquisti e cronologia di navigazione e raccomandano annunci pertinenti e personalizzati in tempo reale. Possiamo provare lo stesso, un prodotto che hai appena cercato nella tua applicazione Amazon, la pubblicità dello stesso verrà visualizzata in altre applicazioni come IRCTC.
9. Rilevazione di frodi
Un modello di deep learning utilizza più origini dati per contrassegnare una decisione come una frode in tempo reale. Con i modelli di apprendimento profondo, è anche possibile scoprire quale prodotto e quali mercati sono più suscettibili alle frodi e fornire o prestare particolare attenzione in tali casi.
10. Previsione del terremoto
Il sismologo cerca di prevedere il terremoto, ma è troppo complesso per prevederlo. Una previsione sbagliata costa molto alle persone e al governo. In un terremoto, ci sono due tipi di onde p-wave (viaggia veloce ma il danno è minore), s-wave (viaggia lentamente ma il danno è alto). È difficile prendere decisioni giorni prima, ma con le tecniche di apprendimento approfondito possiamo prevedere che il risultato di ciascuna ondata derivante da esperienze precedenti potrebbe essere ore prima, ma è rapido di conseguenza possiamo apportare modifiche.
Conclusione - Applicazione del Deep Learning
L'apprendimento profondo ci sta semplificando molte attività difficili. Le applicazioni del deep learning spaziano nei diversi settori industriali ed è rivoluzionaria in alcune aree come l'assistenza sanitaria (scoperta di droghe / rilevazione del cancro ecc.), Industrie automobilistiche (sistema di guida autonomo), settore della pubblicità (annunci personalizzati stanno cambiando le tendenze del mercato). Abbiamo discusso delle principali applicazioni del deep learning, ma ci sono ancora molte altre applicazioni su cui alcune sono state elaborate e altre arriveranno in futuro.
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Questa è stata una guida all'applicazione del deep learning. Qui discutiamo anche dell'introduzione e delle 10 migliori applicazioni del Deep Learning. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
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