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Das Konzept, dass Roboter klüger als Menschen sind, hat unsere kollektive Vorstellungskraft beflügelt, seit es Science Fiction gibt.
Obwohl die künstliche Intelligenz (KI) dieses Niveau noch nicht erreicht hat, haben wir bedeutende Durchbrüche bei der Generierung von maschineller Intelligenz erzielt, wie die Tests von Google, Tesla und Uber mit selbstfahrenden Autos belegen.
Die Skalierbarkeit und Nützlichkeit von Deep Learning, dem maschinellen Lernansatz, der diesen technischen Fortschritt ermöglicht, ist mitverantwortlich für den erfolgreichen Übergang von KI von Universitäten und Forschungslabors zu Produkten.
Die nächste Computerrevolution wird auf künstlicher Intelligenz, Deep Learning und mehr aufbauen Maschinelles Lernen.
Diese Technologien basieren auf der Fähigkeit, Muster zu erkennen und dann zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von in der Vergangenheit gesammelten Daten vorherzusagen. Dies erklärt, warum Amazon beim Online-Einkauf Ideen entwickelt oder Netflix weiß, dass Sie schreckliche Filme aus den 1980er Jahren mögen.
Obwohl Computer, die KI-Konzepte verwenden, manchmal als „intelligent“ bezeichnet werden, lernen die meisten dieser Systeme nicht von selbst; menschliche Interaktion erforderlich.
Data Scientists bereiten die Eingaben vor, indem sie die Variablen auswählen, die angewendet werden Predictive analytics. Deep Learning hingegen kann diese Funktion automatisch übernehmen.
Dieser Beitrag dient als Leitfaden für alle Datenliebhaber, die mehr über Deep Learning, seine Breite und sein zukünftiges Potenzial erfahren möchten.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning kann als Teilmenge des maschinellen Lernens betrachtet werden.
Es ist ein Bereich, der auf Selbstlernen und Verbesserung durch die Untersuchung von Computeralgorithmen aufbaut.
Deep Learning arbeitet im Gegensatz zu maschinellem Lernen mit künstlichen Neuronale Netze, die nachahmen sollen, wie Menschen denken und lernen. Bis vor kurzem war die Komplexität neuronaler Netze aufgrund von Computerleistungsbeschränkungen eingeschränkt.
Fortschritte in der Big-Data-Analyse haben jedoch größere, leistungsfähigere neuronale Netze ermöglicht, die es Computern ermöglichen, komplizierte Situationen schneller zu überwachen, zu verstehen und darauf zu reagieren als Menschen.
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Bildkategorisierung, Sprachübersetzung und Spracherkennung haben alle von Deep Learning profitiert. Es kann jedes Mustererkennungsproblem lösen, ohne dass eine menschliche Interaktion erforderlich ist.
Es ist im Wesentlichen drei- oder mehrschichtig neuronale Netzwerk. Diese neuronalen Netze versuchen, wenn auch mit begrenztem Erfolg, die Aktivität des menschlichen Gehirns zu imitieren, indem sie es ihm ermöglichen, aus riesigen Datenmengen zu „lernen“.
Während eine einzelne Schicht eines neuronalen Netzwerks immer noch ungefähre Vorhersagen erstellen kann, können mehr verborgene Schichten bei der Optimierung und Abstimmung auf Genauigkeit helfen.
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Künstliche neuronale Netze basieren auf neuronalen Netzen, die im menschlichen Gehirn zu sehen sind. Üblicherweise besteht ein neuronales Netz aus drei Schichten.
Die drei Ebenen sind Eingang, Ausgang und verborgen. Ein neuronales Netzwerk in Aktion ist im Diagramm unten zu sehen.
Da das oben gezeigte neuronale Netzwerk nur eine verborgene Schicht hat, wird es als „flaches neuronales Netzwerk“ bezeichnet.
Solchen Systemen werden weitere verborgene Schichten hinzugefügt, um anspruchsvollere Strukturen zu bilden.
Was ist Deep Network?
In einem tiefen Netzwerk werden viele verborgene Schichten hinzugefügt.
Das Trainieren solcher Designs wird mit zunehmender Anzahl verborgener Schichten im Netzwerk immer komplizierter, nicht nur im Hinblick auf die zum ordnungsgemäßen Trainieren des Netzwerks erforderliche Zeit, sondern auch im Hinblick auf die erforderlichen Ressourcen.
Ein tiefes Netzwerk mit einer Eingabe, vier verborgenen Schichten und einer Ausgabe ist unten dargestellt.
Wie funktioniert Deep Learning?
Neuronale Netze sind aus Schichten von Knoten aufgebaut, ähnlich wie Neuronen das menschliche Gehirn bilden. Einzelne Schichtknoten werden mit Knoten in benachbarten Schichten verknüpft.
Die Anzahl der Schichten in einem Netzwerk gibt seine Tiefe an. Ein einzelnes Neuron in der menschliches Gehirn erhält Tausende von Nachrichten.
Signale bewegen sich zwischen Knoten in einem künstlichen neuronalen Netzwerk, das ihnen Gewichte zuweist.
Ein Knoten mit einem höheren Gewicht hat einen größeren Einfluss auf die darunter liegenden Knoten. Die letzte Schicht kombiniert die gewichteten Eingaben, um eine Ausgabe bereitzustellen.
Deep-Learning-Systeme benötigen aufgrund der enormen Menge an verarbeiteten Daten und der zahlreichen anspruchsvollen mathematischen Berechnungen, die damit verbunden sind, eine starke Hardware.
Deep-Learning-Trainingsberechnungen können selbst mit solch ausgefeilter Technologie Wochen dauern.
Deep-Learning-Systeme benötigen eine erhebliche Datenmenge, um korrekte Ergebnisse zu liefern; Daher werden Informationen in Form von riesigen Datensätzen eingespeist.
Bei der Verarbeitung von Daten können künstliche neuronale Netze Informationen basierend auf Antworten auf eine Folge von binären Ja- oder Falsch-Fragen klassifizieren, die sehr komplizierte mathematische Berechnungen beinhalten.
Ein Gesichtserkennungsalgorithmus lernt beispielsweise, die Kanten und Linien von Gesichtern zu identifizieren und zu erkennen.
Dann bedeutendere Elemente von Gesichtern und schließlich ganze Darstellungen von Gesichtern.
Der Algorithmus trainiert sich im Laufe der Zeit selbst und erhöht die Wahrscheinlichkeit der richtigen Antworten.
In dieser Situation erkennt der Gesichtserkennungsalgorithmus Gesichter mit der Zeit richtiger.
Deep Learning vs. maschinelles Lernen
Wie unterscheidet sich Deep Learning von maschinellem Lernen, wenn es eine Teilmenge davon ist?
Deep Learning unterscheidet sich vom herkömmlichen maschinellen Lernen in den verwendeten Datentypen und den Lernmethoden.
Um Vorhersagen zu erstellen, verwenden maschinelle Lernalgorithmen strukturierte, gekennzeichnete Daten, was bedeutet, dass bestimmte Merkmale aus den Eingabedaten des Modells spezifiziert und in Tabellen gruppiert werden.
Dies bedeutet nicht zwangsläufig, dass keine unstrukturierten Daten verwendet werden; Wenn ja, durchläuft es normalerweise eine Vorverarbeitung, um es in ein strukturiertes Format zu bringen.
Deep Learning macht einen Teil der Datenvorverarbeitung überflüssig, die maschinelles Lernen im Allgemeinen mit sich bringt.
Diese Algorithmen können unstrukturierte Daten wie Text und Bilder aufnehmen und interpretieren sowie die Merkmalsextraktion automatisieren, wodurch die Abhängigkeit von menschlichen Spezialisten verringert wird.
Stellen wir uns vor, wir hätten eine Sammlung von Bildern verschiedener Haustiere, die wir in Kategorien wie „Katze“, „Hund“, „Hamster“ usw. organisieren wollten.
Deep-Learning-Algorithmen können herausfinden, welche Merkmale (z. B. Ohren) am wichtigsten sind, um ein Tier von einem anderen zu trennen. Diese Merkmalshierarchie wird manuell von einem menschlichen Spezialisten für maschinelles Lernen bestimmt.
Das Deep-Learning-System ändert sich dann und passt sich an die Genauigkeit an Gradientenabstieg und Backpropagation, wodurch genauere Vorhersagen über einen neuen Schnappschuss eines Tieres erstellt werden können.
Deep-Learning-Anwendungen
1 Chatbots
Chatbots können Client-Probleme in Sekundenschnelle beheben. Ein Chatbot ist ein künstliche Intelligenz (KI)-Tool, mit dem Sie online per Text oder Text-to-Speech kommunizieren können.
Es kann auf die gleiche Weise kommunizieren und handeln wie Menschen. Chatbots werden häufig im Kundenservice, Social-Media-Marketing und Instant Messaging für Kunden eingesetzt.
Es reagiert auf Ihre Eingaben mit automatischen Antworten. Es generiert viele Formen von Antworten mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken.
2. Selbstfahrende Autos
Deep Learning ist der Hauptfaktor dafür, dass selbstfahrende Autos Realität werden.
Eine Million Datensätze werden in ein System geladen, um ein Modell zu erstellen, trainiere die Maschinen zum Lernen, und werten Sie die Ergebnisse dann in einer sicheren Umgebung aus.
Das Uber Künstliche Intelligenz Labs in Pittsburgh versucht nicht nur, fahrerlose Autos verbreiteter zu machen, sondern auch zahlreiche intelligente Funktionen, wie zum Beispiel Essensliefermöglichkeiten, in die Nutzung von fahrerlosen Autos zu integrieren.
Die dringendste Sorge bei der Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge ist der Umgang mit unvorhergesehenen Ereignissen.
Ein kontinuierlicher Test- und Implementierungszyklus, der typisch für Deep-Learning-Algorithmen ist, gewährleistet sicheres Fahren, da es immer mehr Millionen von Szenarien ausgesetzt ist.
3. Virtueller Assistent
Virtuelle Assistenten sind Cloud-basierte Programme, die Sprachbefehle in natürlicher Sprache erkennen und Dinge in Ihrem Namen erledigen.
Virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa, Cortana, Siri und Google Assistant sind gängige Beispiele.
Um ihr Potenzial voll auszuschöpfen, benötigen sie mit dem Internet verbundene Geräte. Wenn dem Assistenten ein Befehl gegeben wird, liefert er tendenziell eine bessere Erfahrung, basierend auf früheren Begegnungen mit Deep-Learning-Algorithmen.
4. Unterhaltung
Unternehmen wie Netflix, Amazon, YouTube und Spotify bieten ihren Kunden geeignete Film-, Song- und Videovorschläge, um ihr Erlebnis zu verbessern.
Für all das ist Deep Learning verantwortlich.
Online-Streaming-Firmen bieten Produkt- und Serviceempfehlungen basierend auf dem Browserverlauf, den Interessen und Aktivitäten einer Person.
Deep-Learning-Algorithmen werden auch verwendet, um automatisch Untertitel zu erzeugen und Stummfilme zu vertonen.
5. Robotik
Deep Learning wird häufig bei der Entwicklung von Robotern eingesetzt, die menschenähnliche Aufgaben erledigen können.
Auf Deep Learning basierende Roboter verwenden Echtzeit-Updates, um Hindernisse auf ihrer Route zu erkennen und schnell ihren Kurs zu bestimmen.
Es kann verwendet werden, um Dinge in Krankenhäusern, Fabriken, Lagern, Bestandsverwaltung, Produktherstellung usw. zu transportieren.
Roboter von Boston Dynamics reagieren auf Menschen, wenn sie herumgeschoben werden. Sie können eine Spülmaschine leeren, aufstehen, wenn sie fallen, und sie können eine Vielzahl anderer Aktivitäten ausführen.
6. Gesundheitspflege
Ärzte können nicht rund um die Uhr bei ihren Patienten sein, aber eines haben wir alle praktisch immer bei uns: unsere Telefone.
Deep Learning ermöglicht es medizinischen Technologien auch, Daten aus von uns erfassten Bildern und Bewegungsdaten zu analysieren, um potenzielle Gesundheitsprobleme aufzudecken.
Das Computer-Vision-Programm von AI verwendet beispielsweise diese Daten, um die Bewegungsmuster eines Patienten zu verfolgen, um Stürze sowie Veränderungen des mentalen Zustands vorherzusagen.
Deep Learning wurde auch verwendet, um Hautkrebs anhand von Fotos und vielem mehr zu erkennen.
7. Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Entwicklung von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache hat es Robotern ermöglicht, Mitteilungen zu lesen und daraus Bedeutungen abzuleiten.
Nichtsdestotrotz kann der Ansatz zu stark vereinfacht werden, da nicht berücksichtigt wird, wie sich Wörter verbinden, um die Bedeutung oder den Zweck eines Satzes zu beeinflussen.
Deep Learning hilft Prozessoren für natürliche Sprache, komplexere Muster in Phrasen zu erkennen und genauere Interpretationen zu liefern.
8. Computersehen
Deep Learning versucht nachzubilden, wie der menschliche Verstand Informationen verarbeitet und Muster erkennt, was es zu einer idealen Methode für das Training visionsbasierter KI-Anwendungen macht.
Diese Systeme können eine Reihe getaggter Fotoserien aufnehmen und lernen, Objekte wie Flugzeuge, Gesichter und Waffen zu erkennen Deep-Learning-Modelle.
Deep Learning in Aktion
Abgesehen davon, dass Ihr Lieblings-Musik-Streaming-Dienst Songs empfiehlt, die Ihnen gefallen könnten, wie verändert Deep Learning das Leben der Menschen?
Wie sich herausstellt, hält Deep Learning Einzug in eine Vielzahl von Anwendungen. Jeder, der Facebook nutzt, wird feststellen, dass die soziale Seite Ihre Freunde häufig erkennt und markiert, wenn Sie neue Bilder posten.
Deep Learning wird von digitalen Assistenten wie Siri, Cortana, Alexa und Google Now für die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Spracherkennung verwendet.
Die Übersetzung in Echtzeit erfolgt über Skype. Viele E-Mail-Dienste sind in ihrer Fähigkeit fortgeschritten, Spam-Nachrichten zu erkennen, bevor sie den Posteingang erreichen.
PayPal hat Deep Learning eingesetzt, um betrügerische Zahlungen zu verhindern. Mit CamFind können Sie beispielsweise ein Foto von jedem Objekt machen und mithilfe der mobilen visuellen Suchtechnologie feststellen, um was es sich handelt.
Deep Learning wird insbesondere von Google zur Bereitstellung von Lösungen eingesetzt. AlphaGo, ein von Google Deepmind entwickeltes Computerprogramm, hat die aktuellen Go-Champions besiegt.
WaveNet, entwickelt von DeepMind, kann Sprache erzeugen, die natürlicher klingt als derzeit verfügbare Sprachsysteme. Um mündliche und Textsprachen zu übersetzen, verwendet Google Translate Deep Learning und Bilderkennung.
Jedes Foto kann mit Google Planet identifiziert werden. Um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu unterstützen, hat Google die Tensorflow-Deep-Learning Software-Datenbank.
Zukunft des Deep Learning
Deep Learning ist ein unvermeidliches Thema bei der Diskussion über Technologie. Unnötig zu erwähnen, dass sich Deep Learning zu einem der wichtigsten Elemente der Technologie entwickelt hat.
Früher waren Organisationen die einzigen, die sich für Technologien wie KI, Deep Learning, maschinelles Lernen und so weiter interessierten. Auch Einzelpersonen interessieren sich zunehmend für dieses Technologieelement, insbesondere für Deep Learning.
Einer der vielen Gründe, warum Deep Learning so viel Aufmerksamkeit erhält, ist seine Fähigkeit, bessere datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen und gleichzeitig die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Deep-Learning-Entwicklungstools, -Bibliotheken und -Sprachen könnten in einigen Jahren sehr wohl zu regulären Bestandteilen jedes Softwareentwicklungs-Toolkits werden.
Diese aktuellen Werkzeugsätze ebnen den Weg für einfaches Design, Setup und Training neuer Modelle.
Stiltransformation, automatisches Tagging, Musikschaffen, und andere Aufgaben wären mit diesen Fähigkeiten viel einfacher zu erledigen.
Die Nachfrage nach schneller Codierung war noch nie größer.
Deep-Learning-Entwickler werden in Zukunft verstärkt integrierte, offene, Cloud-basierte Entwicklungsumgebungen nutzen, die den Zugriff auf eine Vielzahl von vorgefertigten und steckbaren Algorithmenbibliotheken ermöglichen.
Deep Learning hat eine glänzende Zukunft!
Der Nutzen von a neuronale Netzwerk ist, dass es hervorragend mit großen Mengen heterogener Daten umgehen kann (denken Sie an alles, womit unser Gehirn die ganze Zeit zu tun hat).
Dies gilt insbesondere in unserem Zeitalter leistungsstarker intelligenter Sensoren, die riesige Datenmengen sammeln können. Herkömmliche Computersysteme tun sich schwer damit, so viele Daten zu sichten, zu kategorisieren und Schlussfolgerungen daraus abzuleiten.
Zusammenfassung
Tiefes Lernen Kräfte die meisten der Lösungen für künstliche Intelligenz (KI), die die Automatisierung und Analyse verbessern können Prozesse.
Die meisten Menschen kommen täglich mit Deep Learning in Kontakt, wenn sie das Internet oder ihre Mobiltelefone nutzen.
Deep Learning wird verwendet, um Untertitel für YouTube-Videos zu erstellen. Führen Sie die Spracherkennung auf Telefonen und intelligenten Lautsprechern durch.
Geben Sie neben vielen anderen Anwendungen eine Gesichtserkennung für Bilder und ermöglichen Sie selbstfahrende Autos.
Und da Data Scientists und Akademiker immer komplizierter werden Deep-Learning-Projekte mit Deep-Learning-Frameworks, wird diese Art von künstlicher Intelligenz ein immer wichtigerer Teil unseres täglichen Lebens werden.
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