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U futuru hè quì. E, in questu futuru, e macchine capiscenu u mondu intornu à elli in u listessu modu chì a ghjente. L'urdinatori ponu guidà l'automobile, diagnosticà e malatie è predichendu accuratamente u futuru.
Questu pò sembrà a fantascienza, ma i mudelli di apprendimentu prufondu facenu a realità.
Sti algoritmi sufisticati sò palesa i sicreti di ntilliggenza artificiali, chì permette à l'urdinatori di auto-amparà è di sviluppà. In questu post, andemu in u regnu di mudelli di apprendimentu prufondu.
È, investigheremu l'enorme putenziale chì anu per rivoluzionari a nostra vita. Preparate à amparà nantu à a tecnulugia di punta chì cambia u futuru di l'umanità.
Chì sò esattamente i mudelli di Deep Learning?
Avete mai ghjucatu à un ghjocu in quale avete da identificà e differenze trà duie imagine?
Hè divertente, però, pò ancu esse duru, nò? Immaginate di pudè insignà à un urdinatore per ghjucà à quellu ghjocu è vince ogni volta. I mudelli di apprendimentu prufondu facenu ghjustu questu!
I mudelli di apprendimentu prufondu sò simili à e macchine super-smart chì ponu esaminà un gran numaru d'imaghjini è determinanu ciò chì anu in cumunu. A realizanu questu disassemblendu l'imaghjini è studiendu ognunu individualmente.
Dopu applicanu ciò chì anu amparatu per identificà mudelli è fà predizioni nantu à l'imaghjini freschi chì ùn anu mai vistu prima.
I mudelli di apprendimentu profondu sò reti neurali artificiali chì ponu amparà è estrae mudelli è caratteristiche cumplicati da set di dati massivi. Questi mudelli sò custituiti da parechji strati di nodi cunnessi, o neuroni, chì analizanu è cambianu e dati entranti per generà un output.
I mudelli di apprendimentu prufondu sò particularmente adattati per i travaglii chì necessitanu una grande precisione è precisione, cum'è l'identificazione di l'imaghjini, u ricunniscenza vocale, l'elaborazione di a lingua naturale è a robotica.
Sò stati aduprati in tuttu, da e vitture autònuma à i diagnostichi medichi, sistemi di raccomandazione, è analisi predittiva.
Eccu una versione simplificata di a visualizazione per illustrà u flussu di dati in un mudellu di apprendimentu profundo.
I dati di input scorri in a strata di input di u mudellu, chì poi passa i dati attraversu una quantità di strati nascosti prima di furnisce una predizione di output.
Ogni strata oculta esegue una seria di operazioni matematiche nantu à i dati di input prima di passà à a capa successiva, chì furnisce a predizione finale.
Avà, vedemu ciò chì sò mudelli di apprendimentu profondu è cumu pudemu usà in a nostra vita.
1. Reti Neural Convolutional (CNN)
I CNN sò un mudellu d'apprendimentu prufondu chì hà trasfurmatu l'area di visione di l'informatica. I CNN sò usati per classificà l'imaghjini, ricunnosce l'uggetti è segmentà l'imaghjini. A struttura è a funzione di a corteccia visuale umana hà infurmatu u disignu di CNN.
Cumu travagliu?
A CNN hè custituita da una quantità di strati cunvoluzionali, strati di pooling, è strati cumpletamente cunnessi. L'input hè una maghjina, è l'output hè una predizione di l'etichetta di classa di l'imaghjini.
I strati di cunvoluzione di a CNN creanu una mappa di e caratteristiche eseguendu un pruduttu di punti trà l'immagine di input è un set di filtri. I strati di pooling abbassanu a dimensione di a mappa di e caratteristiche sottusamplinglu.
Infine, a mappa di caratteristiche hè aduprata da i strati cumpletamente cunnessi per predichendu l'etichetta di classi di l'imaghjini.
Perchè i CNN sò impurtanti?
I CNN sò essenziali perchè ponu amparà à detectà mudelli è caratteristiche in l'imaghjini chì a ghjente trova difficiuli di nutà. I CNN ponu esse insignati à ricunnosce e caratteristiche cum'è bordi, anguli è textures usendu grandi datasets. Dopu avè amparatu queste proprietà, una CNN pò aduprà per identificà l'uggetti in foto fresche. I CNN anu dimustratu prestazioni di punta in una varietà di applicazioni di identificazione di l'imaghjini.
Induve usemu CNN
L'assistenza sanitaria, l'industria di l'auto è u retail sò solu uni pochi settori chì impieganu CNN. In l'industria di a salute, ponu esse benefizii per u diagnosticu di malatie, u sviluppu di medicazione è l'analisi di l'imaghjini medichi.
In u settore di l'automobile, aiutanu à a rilevazione di corsia, rilevazione d'ogetti, è guida autonoma. Sò ancu assai utilizati in u retail per a ricerca visuale, a ricunniscenza di u produttu basatu à l'imaghjini è u cuntrollu di l'inventariu.
Per esempiu; Google impiega CNN in una varietà di applicazioni, cumprese Lens di Google, un strumentu d'identificazione di l'imaghjini assai apprezzatu. U prugramma usa CNN per evaluà e fotografie è dà informazioni à l'utilizatori.
Google Lens, per esempiu, pò ricunnosce e cose in una maghjina è offre dettagli nantu à elli, cum'è u tipu di fiore.
Puderà ancu traduce u testu chì hè estrattu da una stampa in parechje lingue. Google Lens hè capaci di dà à i cunsumatori infurmazioni utili per via di l'assistenza di CNN in l'identificazione precisa di l'articuli è l'estrazione di e caratteristiche da e foto.
2. Reti di Memoria Longa Cortu-Term (LSTM).
I rete di Memoria à Cortu-Term (LSTM) sò creati per affruntà i difetti di e rete neurali recurrenti regulari (RNN). E rete LSTM sò ideali per i travaglii chì esigenu u trattamentu di sequenze di dati in u tempu.
Funzionanu cù una cellula di memoria specifica è trè meccanismi di gating.
Regulanu u flussu di l'infurmazioni in e fora di a cellula. A porta d'ingressu, a porta di scurdà è a porta di output sò e trè porte.
A porta di input regula u flussu di dati in a cellula di memoria, a porta di scurdà regula l'eliminazione di dati da a cellula, è a porta di output regula u flussu di dati fora di a cellula.
Chì ghjè u so significatu?
E rete LSTM sò utili perchè ponu rapprisintà bè è previsione sequenze di dati cù relazioni à longu andà. Puderanu arregistrà è mantene l'infurmazioni nantu à inputs precedenti, chì li permettenu di fà predizioni più precise nantu à input futuri.
A ricunniscenza di a parolla, a ricunniscenza di a scrittura, a trasfurmazione di a lingua naturale è a didascalia di l'imaghjini sò solu alcune di l'applicazioni chì anu fattu usu di e rete LSTM.
Induve usemu e rete LSTM?
Parechje applicazioni software è tecnulugia impieganu rete LSTM, cumpresi sistemi di ricunniscenza vocale, strumenti di trasfurmazioni di lingue naturali cum'è analisi di sintimentu, sistemi di traduzzione automatica, è sistemi di generazione di testi è imagine.
Sò stati ancu utilizati in a creazione di vitture è robots autoguidati, è ancu in l'industria finanziaria per detectà fraude è anticipà. mercatu scorta movimenti.
3. Reti Adversariali Generative (GAN)
I GAN sò a studiu prufunnu tecnica chì hè usata per generà novi campioni di dati chì sò simili à un dataset. I GAN sò custituiti da dui rete neurali: unu chì ampara à pruduce novi campioni è quellu chì ampara à distingue trà i campioni genuini è generati.
In un approcciu simili, sti dui reti sò furmati inseme finu à chì u generatore pò generà campioni chì ùn sò micca distinguibili da quelli attuali.
Perchè Usemu GAN
I GAN sò significativi per a so capacità di pruduce alta qualità dati sintetici chì pò esse utilizatu per una varietà di applicazioni, cumprese a produzzione di foto è video, generazione di testu, è ancu generazione di musica.
I GAN sò stati ancu utilizati per l'aumentu di dati, chì hè a generazione di dati sintetici per cumplementà i dati di u mondu reale è migliurà a prestazione di mudelli d'apprendimentu automaticu.
Inoltre, creendu dati sintetici chì ponu esse aduprati per furmà mudelli è imitanu prucessi, i GAN anu u putenziale di trasfurmà settori cum'è a medicina è u sviluppu di droghe.
Applicazioni di GAN
I GAN ponu supplementà i datasets, creà novi ritratti o filmi, è ancu generà dati sintetici per simulazioni scientifiche. Inoltre, i GAN anu u putenziale di esse impiegati in una varietà di applicazioni chì varienu da l'intrattenimentu à a medicina.
età è video. StyleGAN2 di NVIDIA, per esempiu, hè stata utilizata per creà ritratti d'alta qualità di celebrità è opere d'arte.
4. Deep Belief Networks (DBNs)
Deep Belief Networks (DBN) sò ntilliggenza artificiali sistemi chì ponu amparà à spot patterns in data. A realizanu questu segmentendu e dati in pezzi più chjuchi è più chjuchi, acquistendu una cunniscenza più approfondita à ogni livellu.
I DBN ponu amparà da e dati senza esse infurmatu ciò chì hè (questu hè chjamatu "apprendimentu senza supervisione"). Questu li rende estremamente preziosi per a rilevazione di mudelli in dati chì una persona puderia truvà difficili o impussibili di discernisce.
Ciò chì rende i DBN significativi?
I DBN sò significativi per via di a so capacità di amparà rapprisentazione di dati gerarchichi. Queste rapprisentazione ponu esse aduprate per una varietà di applicazioni cum'è classificazione, rilevazione di anomalie è riduzzione di dimensionalità.
A capacità di i DBNs per impegnà una pre-formazione senza supervisione, chì pò aumentà u rendiment di mudelli di apprendimentu profondu cù dati etichettati minimi, hè un benefiziu significativu.
Chì sò l'applicazioni di DBN?
Una di l'applicazioni più impurtanti hè rilevazione d'ogetti, in quale i DBN sò usati per ricunnosce certi tipi di cose cum'è l'aviò, l'acelli è l'omu. Sò ancu utilizati per a generazione è a classificazione di l'imaghjini, a rilevazione di u muvimentu in i filmi è a comprensione di a lingua naturale per u processazione di voce.
Inoltre, i DBN sò cumunimenti impiegati in set di dati per valutà e posture umane. I DBN sò un grande strumentu per una varietà di industrii, cumprese l'assistenza sanitaria è a banca, è a tecnulugia.
5. Reti di Apprendimentu di Rinforzu Profondu (DRLs)
Deep Apprendimentu di rinfurzamentu I Reti (DRL) integranu e rete neurali profonde cù tecniche di apprendimentu di rinfurzamentu per permette à l'agenti di amparà in un ambiente complicatu via prova è errore.
I DRL sò usati per insignà à l'agenti cumu ottimisà un signalu di ricumpensa interagisce cù u so circondu è apprendu da i so sbagli.
Chì li rende notevuli?
Sò stati utilizati in modu efficace in una varietà di applicazioni, cumprese i ghjoculi, a robotica è a guida autonoma. I DRL sò impurtanti perchè ponu amparà direttamente da input sensoriale crudu, chì permettenu à l'agenti di piglià decisioni basate nantu à e so interazzione cù l'ambiente.
Applicazioni impurtanti
I DRL sò impiegati in circustanze di u mondu reale perchè ponu trattà prublemi difficili.
I DRL sò stati inclusi in parechji software prominenti è piattaforme tecnologiche, cumprese OpenAI's Gym, Agenti ML di Unity, è DeepMind Lab di Google. AlphaGo, custruitu da Google Deepmind, per esempiu, impiega DRL per ghjucà à u ghjocu di tavola Go à un livellu di campionu mundiale.
Un altru usu di DRL hè in robotica, induve hè aduprata per cuntrullà i muvimenti di l'armi robotichi per eseguisce travaglii cum'è afferrare e cose o stacking blocks. I DRL anu parechji usi è sò un strumentu utile per agenti di furmazione per amparà è piglià decisioni in paràmetri complicati.
6. Autoencoders
Autoencoders sò un tipu interessante di reta neurale chì hà pigliatu l'interessu di i studiosi è di i scientifichi di dati. Sò fundamentalmente pensati per amparà à cumpressà è restaurà dati.
I dati di input sò alimentati da una successione di strati chì diminuite gradualmente a dimensionalità di e dati finu à ch'ella hè cumpressa in una strata di collu di bottiglia cù menu nodi cà i strati di input è output.
Questa rapprisintazioni cumpressa hè allora aduprata per ricreà i dati di input originali utilizendu una sequenza di strati chì aumentanu gradualmente a dimensionalità di e dati torna à a so forma originale.
Perchè hè impurtante?
Autoencoders sò un cumpunente cruciale di studiu prufunnu perchè facenu pussibule l'estrazione di e funzioni è a riduzione di dati.
Sò capaci di identificà l'elementi chjave di e dati entranti è di traduce in una forma cumpressa chì pò esse appiicata à altre attività cum'è classificazione, raggruppamentu o creazione di novi dati.
Induve usemu Autoencoders?
Rilevazione di anomalie, trasfurmazioni di lingua naturale, è visione per computer sò solu uni pochi di e discipline induve l'autoencoders sò usati. L'autocodificatori, per esempiu, ponu esse aduprati per a cumpressione di l'imaghjini, a denoising di l'imaghjini è a sintesi di l'imaghjini in a visione per computer.
Pudemu aduprà Autoencoders in attività cum'è creazione di testu, categurizazione di testu, è summarization di testu in u processu di lingua naturale. Puderà identificà l'attività anomala in dati chì deviate da a norma in l'identificazione di l'anomalia.
7. Capsule Networks
Capsule Networks hè una nova architettura di apprendimentu prufonda chì hè stata sviluppata cum'è un sustitutu di e Reti Neurali Convoluzionali (CNN).
Capsule Networks sò basati nantu à a nuzione di raggruppamentu di unità cerebrali chjamate capsule chì sò rispunsevuli di ricunnosce l'esistenza di un certu articulu in una maghjina è di codificà i so attributi, cum'è l'orientazione è a pusizione, in i so vettori di output. Capsule Networks ponu dunque gestisce interazzioni spaziali è fluttuazioni di perspettiva megliu cà CNN.
Perchè scegliemu i Reti Capsule nantu à a CNN?
I Capsule Networks sò utili perchè superanu e difficultà di CNN à catturà relazioni gerarchiche trà l'articuli in una stampa. I CNN ponu ricunnosce e cose di diverse dimensioni, ma luttanu per capisce cumu questi articuli cunnettanu l'un à l'altru.
Capsule Networks, invece, ponu amparà à ricunnosce e cose è i so pezzi, è ancu cumu si sò posti spaziali in una maghjina, facendu un contendente viable per l'applicazioni di visione di computer.
Aree di Applicazioni
Capsule Networks anu digià dimustratu risultati promettenti in una varietà di applicazioni, cumprese a classificazione di l'imaghjini, l'identificazione di l'ughjettu è a segmentazione di l'imaghjini.
Sò stati usati per distingue e cose in i ritratti medichi, ricunnosce e persone in i filmi, è ancu creà mudelli 3D da l'imaghjini 2D.
Per aumentà a so prestazione, i Capsule Networks sò stati cumminati cù altre architetture di apprendimentu prufonda cum'è Reti Adversariali Generative (GAN) è Autoencoders Variational (VAE). E Rete Capsule sò previste per ghjucà un rolu sempre più vitale in u rinfurzà e tecnulugia di visione di l'informatica in quantu a scienza di l'apprendimentu profondu evoluzione.
Per esempiu; Nibabel hè un strumentu Python ben cunnisciutu per leghje è scrive tipi di file di neuroimaging. Per a segmentazione di l'imaghjini, impiega Capsule Networks.
8. Mudelli attenzione basatu
I mudelli di apprendimentu prufondu cunnisciuti cum'è mudelli basati nantu à l'attenzione, cunnisciuti ancu com'è miccanismi d'attenzione, s'impegnanu à aumentà a precisione di mudelli di apprendimentu machine. Questi mudelli travaglianu cuncentrazione nantu à certe caratteristiche di e dati in entrata, risultatu in un processu più efficau è efficau.
In i travaglii di trasfurmazioni di a lingua naturale, cum'è a traduzzione automatica è l'analisi di sentimenti, i metudi d'attenzione anu dimustratu assai successu.
Chì hè u so significatu?
I mudelli basati nantu à l'attenzione sò utili perchè permettenu un trattamentu più efficace è efficiente di dati complicati.
Reti neurali tradiziunali valutà tutte e dati di input cum'è ugualmente impurtanti, chì risultanu in un processamentu più lento è una precisione diminuita. I prucessi d'attenzione cuncentranu l'aspetti cruciali di i dati di input, chì permettenu predizioni più veloci è precise.
Zone di usu
In u campu di l'intelligenza artificiale, i miccanismi di l'attenzione anu una larga gamma di applicazioni, cumprese l'elaborazione di a lingua naturale, a ricunniscenza di l'imaghjini è l'audio, è ancu i veiculi senza driver.
I metudi d'attenzione, per esempiu, ponu esse aduprati per migliurà a traduzzione automatica in u processu di lingua naturale, permettendu à u sistema di fucalizza nantu à certe parolle o frasi chì sò essenziali per u cuntestu.
I metudi d'attenzione in vitture autonome ponu esse impiegati per aiutà u sistema à fucalizza nantu à certi elementi o sfide in u so circondu.
9. Reti Transformer
E rete di trasformatori sò mudelli di apprendimentu prufondu chì esaminanu è pruducenu sequenze di dati. Funzionanu processendu a sequenza di input un elementu à u tempu è producendu una sequenza di output di listesse o diverse lunghezze.
E rete di trasformatori, à u cuntrariu di i mudelli standard di sequenza à sequenza, ùn processanu micca e sequenze cù e rete neurali recurrenti (RNN). Invece, impieganu prucessi d'auto-attenzione per amparà i ligami trà i pezzi di a sequenza.
Chì ghjè l'impurtanza di e rete di trasformatori?
E rete di trasformatori anu crisciutu in pupularità in l'ultimi anni per via di u so megliu rendimentu in i travaglii di trasfurmazioni di lingua naturale.
Sò soprattuttu adattati per i travaglii di creazione di testu cum'è a traduzzione di a lingua, a summarization di testu è a produzzione di cunversazione.
E rete di trasformatori sò significativamente più efficaci di calculu cà i mudelli basati in RNN, facendu una scelta preferita per l'applicazioni à grande scala.
Induve pudete truvà e rete di trasformatori?
E rete di trasformatori sò largamente impiegate in una larga gamma di applicazioni, soprattuttu u trasfurmazioni di lingua naturale.
A serie GPT (Generative Pre-Trained Transformer) hè un mudellu prominente basatu in trasformatore chì hè statu utilizatu per i travaglii cum'è a traduzzione di lingua, a sintesi di testu è a generazione di chatbot.
BERT (Representazione di codificatore bidirezionale da Transformers) hè un altru mudellu cumune basatu in trasformatore chì hè stata utilizata per l'applicazioni di comprensione di lingua naturale cum'è a risposta à e dumande è l'analisi di sentimenti.
Sìa GPT è BERT sò stati creati cù PyTorch, un framework open-source di apprendimentu prufondu chì hè statu populari per u sviluppu di mudelli basati in trasformatori.
10. Restricted Boltzmann Machines (RBMs)
Restricted Boltzmann Machines (RBMs) sò una sorta di rete neurale senza supervisione chì ampara in una manera generativa. A causa di a so capacità d'amparà è di estrazione di e caratteristiche essenziali da e dati di alta dimensione, sò stati largamente impiegati in i campi di l'apprendimentu automaticu è l'apprendimentu prufondu.
I RBM sò custituiti da dui strati, visibili è oculati, cù ogni stratu custituitu da un gruppu di neuroni cunnessi da bordi ponderati. I RBM sò pensati per amparà una distribuzione di probabilità chì descrive i dati di input.
Chì sò i Macchine Boltzmann Restricted?
I RBM impieganu una strategia di apprendimentu generativu. In RBM, a capa visibile riflette i dati di input, mentre chì a capa enterrata codifica e caratteristiche di e dati di input. I pesi di i strati visibili è dissimulati mostranu a forza di u so ligame.
RBMs aghjustà i pesi è i preghjudizii trà i strati durante a furmazione cù una tecnica cunnisciuta cum'è divergenza cuntrastiva. A divergenza cuntrastiva hè una strategia di apprendimentu senza supervisione chì maximizeghja a probabilità di predizione di u mudellu.
Chì ghjè u significatu di e Macchine Boltzmann Restricted?
I RBM sò significativu in machine learning è l'apprendimentu prufondu perchè ponu amparà è estrae e caratteristiche pertinenti da una grande quantità di dati.
Sò assai efficaci per u ricunniscenza di l'imaghjini è di a parolla, è sò stati impiegati in una varietà di applicazioni cum'è sistemi di raccomandazione, rilevazione di anomalie è riduzzione di dimensionalità. L'RBM ponu truvà mudelli in vasti datasets, risultatu in previsioni superiori è insights.
Induve ponu esse aduprate i Macchine Boltzmann Restricted?
L'applicazioni per i RBM includenu a riduzione di dimensionalità, a rilevazione di anomalie è i sistemi di raccomandazione. I RBM sò particularmente utili per l'analisi di sentimenti è mudellu di tema in u cuntestu di trasfurmazioni di lingua naturale.
E rete di credenze profonde, una sorta di rete neurale utilizata per a ricunniscenza di voce è di stampa, impieganu ancu RBM. A Deep Belief Network Toolbox, TensorFlow, e Teanu sò qualchi esempi particulari di software o tecnulugia chì usa RBM.
Conclude
I mudelli di Deep Learning sò diventati di più in più cruciali in una varietà di industrii, cumprese u ricunniscenza di a parolla, l'elaborazione di a lingua naturale è a visione informatica.
Reti Neurali Convoluzionali (CNN) è Reti Neurali Recurrenti (RNN) anu dimustratu a più prumessa è sò largamente utilizzate in parechje applicazioni, in ogni modu, tutti i mudelli di Deep Learning anu i so vantaghji è svantaghji.
Tuttavia, circadori sò sempre à circà in Restricted Boltzmann Machines (RBMs) è altre varietà di mudelli Deep Learning perchè anu troppu vantaghji spiciali.
I mudelli novi è creativi sò previsti per esse creati cum'è l'area di l'apprendimentu profondu cuntinueghja à avanzà per trattà i prublemi più duru.
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