Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Dhana ya kwamba roboti ni nadhifu kuliko wanadamu imechukua mawazo yetu ya pamoja kwa muda mrefu kama kumekuwa na Hadithi za Sayansi.
Hata hivyo, ingawa Intelligence Artificial (AI) bado haijafikia kiwango hicho, tumepata mafanikio makubwa katika kuzalisha akili ya mashine, kama ilivyothibitishwa na Google, Tesla, na majaribio ya Uber kwa magari yanayojiendesha.
Kuongezeka na manufaa ya Kujifunza kwa Kina, mbinu ya Kujifunza kwa Mashine ambayo huwezesha maendeleo haya ya kiufundi, inawajibika kwa mabadiliko ya AI yenye mafanikio kutoka vyuo vikuu na maabara za utafiti hadi bidhaa.
Mapinduzi ya pili ya kompyuta yatajengwa juu ya akili ya bandia, kujifunza kwa kina, na mashine kujifunza.
Teknolojia hizi zimejengwa juu ya uwezo wa kutambua ruwaza na kisha kutabiri matukio ya siku zijazo kulingana na data iliyokusanywa hapo awali. Hii inafafanua kwa nini Amazon hutengeneza mawazo unaponunua mtandaoni au jinsi Netflix inakujua unapenda filamu mbaya za miaka ya 1980.
Ingawa kompyuta zinazotumia dhana za AI wakati mwingine huitwa "smart," nyingi ya mifumo hii haijifunzi yenyewe; mwingiliano wa kibinadamu unahitajika.
Wanasayansi wa data huandaa pembejeo kwa kuchagua viambajengo ambavyo vitatumika ndani analytics predictive. Kujifunza kwa kina, kwa upande mwingine, kunaweza kufanya kazi hii moja kwa moja.
Chapisho hili hutumika kama mwongozo wa uga kwa wapenda data wowote wanaopenda kujifunza zaidi kuhusu kujifunza kwa kina, upana wake, na uwezekano wa siku zijazo.
Kujifunza kwa Kina ni nini?
Kujifunza kwa kina kunaweza kuzingatiwa kama sehemu ndogo ya ujifunzaji wa mashine.
Ni uwanja ambao umejengwa juu ya kujisomea na kuboresha kupitia kukagua algoriti za kompyuta.
Kujifunza kwa kina, kinyume na kujifunza kwa mashine, hufanya kazi na bandia mitandao ya neural, ambazo zinatakiwa kuiga jinsi watu wanavyofikiri na kujifunza. Hadi hivi majuzi, mitandao ya neva ilizuiliwa kwa utata kwa sababu ya vizuizi vya nguvu vya kompyuta.
Hata hivyo, maendeleo katika uchanganuzi wa Data Kubwa yamewezesha mitandao mikubwa na yenye nguvu zaidi ya neva, kuwezesha kompyuta kufuatilia, kuelewa na kukabiliana na hali ngumu haraka kuliko watu.
Tunapendekeza kusoma - Usanifu wa Mtandao wa Neural wa Tesla Umefafanuliwa
Uainishaji wa picha, tafsiri ya lugha, na utambuzi wa usemi zote zimenufaika kutokana na kujifunza kwa kina. Inaweza kushughulikia suala lolote la utambuzi wa muundo bila hitaji la mwingiliano wa kibinadamu.
Kimsingi ni tabaka tatu au zaidi neural mtandao. Mitandao hii ya neva hutafuta kuiga shughuli za ubongo wa binadamu, ingawa kwa mafanikio machache, kwa kuuwezesha "kujifunza" kutoka kwa wingi mkubwa wa data.
Ingawa safu moja ya mtandao wa neva bado inaweza kutoa makadirio ya ubashiri, tabaka zilizofichwa zaidi zinaweza kusaidia katika uboreshaji na urekebishaji kwa usahihi.
Mtandao wa Neural ni nini?
Mitandao ya neva Bandia inategemea neti za neva zinazoonekana kwenye ubongo wa binadamu. Kawaida, mtandao wa neva huundwa na tabaka tatu.
Viwango vitatu ni pembejeo, pato, na kufichwa. Mtandao wa neva unaofanya kazi unaonekana kwenye mchoro hapa chini.
Kama mtandao wa neva ulioonyeshwa hapo juu una safu moja tu iliyofichwa, inaitwa "mtandao wa neva usio na kina."
Tabaka zilizofichwa zaidi huongezwa kwa mifumo kama hii ili kuunda miundo ya kisasa zaidi.
Deep Network ni nini?
Katika mtandao wa kina, tabaka nyingi zilizofichwa huongezwa.
Kufundisha miundo kama hii kunazidi kuwa ngumu kadri idadi ya tabaka zilizofichwa kwenye mtandao inavyoongezeka, sio tu kuhusu muda unaohitajika ili kutoa mafunzo kwa mtandao ipasavyo lakini pia kulingana na rasilimali zinazohitajika.
Mtandao wa kina wenye ingizo, tabaka nne zilizofichwa, na matokeo yanaonyeshwa hapa chini.
Mafunzo ya kina hufanyaje kazi?
Mitandao ya neva imeundwa kwa tabaka za nodi, sawa na jinsi niuroni huunda ubongo wa binadamu. Nodi za safu za mtu binafsi zimeunganishwa na nodi katika tabaka za jirani.
Idadi ya tabaka kwenye mtandao inaonyesha kina chake. Neuron moja katika ubongo wa binadamu hupokea maelfu ya ujumbe.
Ishara husogea kati ya nodi kwenye mtandao wa neva bandia, ambao huwapa uzani.
Node yenye uzito mkubwa ina athari kubwa kwenye nodes chini yake. Safu ya mwisho inachanganya pembejeo zilizo na uzani ili kutoa pato.
Mifumo ya kina ya kujifunza inahitaji maunzi madhubuti kwa sababu ya idadi kubwa ya data inayoshughulikiwa na hesabu nyingi za kisasa zinazohusika.
Mahesabu ya mafunzo ya kina, hata kwa teknolojia ya kisasa, inaweza kuchukua wiki.
Mifumo ya kina ya kujifunza inahitaji idadi kubwa ya data ili kutoa matokeo sahihi; kwa hivyo, habari inalishwa katika mfumo wa hifadhidata kubwa.
Wakati wa kuchakata data, mitandao bandia ya neva inaweza kuainisha maelezo kulingana na majibu ya mfuatano wa ndiyo au maswali ya uongo ambayo yanahusisha ukokotoaji changamano wa hisabati.
Algorithm ya utambuzi wa uso, kwa mfano, hujifunza kutambua na kutambua kingo na mistari ya nyuso.
Kisha vipengele muhimu zaidi vya nyuso, na hatimaye uwakilishi mzima wa nyuso.
Algorithm inajizoeza kwa wakati, na kuongeza uwezekano wa majibu sahihi.
Katika hali hii, algorithm ya utambuzi wa uso itatambua nyuso kwa usahihi zaidi kwa wakati.
Kujifunza kwa Kina VS Kujifunza kwa Mashine
Kujifunza kwa kina kunatofautiana vipi na ujifunzaji wa mashine ikiwa ni sehemu yake?
Kujifunza kwa kina hutofautiana na ujifunzaji wa kawaida wa mashine katika aina za data inayotumia na mbinu inayotumia kujifunza.
Ili kuunda ubashiri, algoriti za kujifunza kwa mashine hutumia data iliyopangwa, iliyo na lebo, ambayo inamaanisha kuwa sifa fulani zimebainishwa kutoka kwa data ya ingizo ya muundo na kupangwa katika majedwali.
Hii haimaanishi kuwa haitumii data isiyo na muundo; badala yake, ikiwa inafanya hivyo, kwa kawaida hupitia uchakataji fulani ili kuiweka katika umbizo lililoundwa.
Kujifunza kwa kina huondoa sehemu ya uchakataji wa awali wa data ambao kujifunza kwa mashine kwa ujumla huhusisha.
Algoriti hizi zinaweza kumeza na kufasiri data ambayo haijaundwa kama vile maandishi na picha, na pia kutoa kipengele kiotomatiki, na hivyo kupunguza kutegemea wataalamu wa kibinadamu.
Hebu fikiria tulikuwa na mkusanyiko wa picha za wanyama vipenzi mbalimbali ambao tulitaka kuwapanga katika kategoria kama vile "paka," "mbwa," "hamster," na kadhalika.
Kanuni za ujifunzaji wa kina zinaweza kubaini ni sifa zipi (kama vile masikio) ambazo ni muhimu zaidi katika kutenganisha mnyama mmoja kutoka kwa mwingine. Daraja hili la kipengele hubainishwa mwenyewe na mtaalamu wa kibinadamu katika kujifunza kwa mashine.
Mfumo wa kujifunza kwa kina hubadilika na kujitosheleza kwa usahihi kupitia kushuka kwa gradient na uenezaji, kuiruhusu kutoa utabiri sahihi zaidi kuhusu picha mpya ya mnyama.
Maombi ya Kujifunza kwa kina
1 Vikwazo
Chatbots inaweza kurekebisha masuala ya mteja katika suala la sekunde. Chatbot ni bandia akili (AI) zana inayokuruhusu kuwasiliana mtandaoni kupitia maandishi au maandishi-kwa-hotuba.
Inaweza kuwasiliana na kufanya vitendo kwa njia sawa na wanadamu. Chatbots hutumiwa sana katika huduma kwa wateja, uuzaji wa mitandao ya kijamii na utumaji ujumbe wa papo hapo kwa mteja.
Hujibu michango yako kwa majibu ya kiotomatiki. Hutoa aina nyingi za majibu kwa kutumia kujifunza kwa mashine na mbinu za kujifunza kwa kina.
2. Magari yanayojiendesha yenyewe
Kujifunza kwa Kina ndio sababu kuu ya magari yanayojiendesha kuwa ukweli.
Seti milioni za data hupakiwa kwenye mfumo ili kuunda modeli, kutoa mafunzo kwa mashine kujifunza, na kisha kutathmini matokeo katika mazingira salama.
Uber Artificial Intelligence Maabara huko Pittsburgh haijaribu tu kufanya magari yasiyo na dereva kuwa ya kawaida zaidi lakini pia kujumuisha vipengele vingi mahiri, kama vile uwezekano wa utoaji wa chakula, kwa kutumia magari yasiyo na dereva.
Wasiwasi mkubwa zaidi wa ukuzaji wa gari linalojiendesha ni kushughulika na matukio ambayo hayakutarajiwa.
Mzunguko wa mara kwa mara wa majaribio na utekelezaji, mfano wa kanuni za kina za kujifunza, huhakikisha uendeshaji salama kwa kuwa unaonyeshwa na mamilioni ya matukio zaidi na zaidi.
3. Msaidizi wa kweli
Viratibu Mtandaoni ni programu zinazotumia wingu zinazotambua amri za sauti za lugha asilia na kufanya mambo kwa niaba yako.
Wasaidizi pepe kama vile Amazon Alexa, Cortana, Siri, na Msaidizi wa Google ni mifano ya kawaida.
Ili kutumia uwezo wao kikamilifu, wanahitaji vifaa vilivyounganishwa kwenye mtandao. Amri inapotolewa kwa msaidizi, huwa inatoa matumizi bora zaidi kulingana na matukio ya awali kwa kutumia algoriti za Kujifunza kwa Kina.
4. Burudani
Kampuni kama vile Netflix, Amazon, YouTube, na Spotify hutoa mapendekezo yanayofaa ya filamu, wimbo na video kwa wateja wao ili kuboresha matumizi yao.
Kujifunza kwa kina kunawajibika kwa haya yote.
Kampuni za utiririshaji mtandaoni hutoa mapendekezo ya bidhaa na huduma kulingana na historia ya mtu kuvinjari, mambo anayopenda na shughuli zake.
Algorithms ya kujifunza kwa kina pia hutumika kutengeneza manukuu kiotomatiki na kuongeza sauti kwenye filamu zisizo na sauti.
5. Robotic
Kujifunza kwa Kina kunatumika sana katika kutengeneza roboti zinazoweza kufanya kazi zinazofanana na za binadamu.
Roboti zinazotumia Kujifunza kwa Kina hutumia masasisho ya wakati halisi ili kugundua vizuizi kwenye njia yao na kupanga mwendo wao haraka.
Inaweza kutumika kusafirisha vitu katika hospitali, viwanda, ghala, usimamizi wa hesabu, utengenezaji wa bidhaa, na kadhalika.
Roboti za Boston Dynamics hujibu watu wanaposukumwa huku na huku. Wanaweza kumwaga mashine ya kuosha vyombo, wanaweza kuinuka wanapoanguka, na wanaweza kukamilisha shughuli nyingine mbalimbali.
6. afya
Madaktari hawawezi kuwa na wagonjwa wao saa nzima, lakini jambo moja ambalo sote huwa nasi kila wakati ni simu zetu.
Mafunzo ya kina pia huruhusu teknolojia ya matibabu kuchanganua data kutoka kwa picha tunazonasa na data ya kusogeza ili kufichua matatizo ya kiafya yanayoweza kutokea.
Programu ya maono ya kompyuta ya AI, kwa mfano, hutumia data hii kufuata mienendo ya mgonjwa ili kutabiri anguko na mabadiliko katika hali ya akili.
Mafunzo ya kina pia yametumika kutambua saratani ya ngozi kwa kutumia picha na mengine mengi.
7. Usindikaji wa Lugha Asilia
Kuendeleza teknolojia ya usindikaji wa lugha asilia kumewezesha roboti kusoma mawasiliano na kupata maana kutoka kwayo.
Hata hivyo, mkabala unaweza kurahisishwa kupita kiasi, na kushindwa kuwajibika kwa njia ambazo maneno huungana ili kuathiri maana au madhumuni ya kishazi.
Kujifunza kwa kina husaidia vichakataji lugha asilia kutambua ruwaza changamano zaidi katika vifungu vya maneno na kutoa tafsiri sahihi zaidi.
8. Maono ya Kompyuta
Kujifunza kwa kina hujaribu kuiga jinsi akili ya mwanadamu inavyochakata taarifa na kutambua ruwaza, na kuifanya kuwa njia bora ya kufunza matumizi ya AI yenye maono.
Mifumo hiyo inaweza kuchukua mfululizo wa seti za picha zilizowekwa lebo na kujifunza kutambua vitu kama vile ndege, nyuso na silaha kwa kutumia. mifano ya kujifunza kwa kina.
Kujifunza kwa Kina kwa Vitendo
Kando na huduma yako ya utiririshaji ya muziki uipendayo inayopendekeza nyimbo unazoweza kupenda, ni jinsi gani kujifunza kwa kina kunabadilisha maisha ya watu?
Kujifunza kwa kina, inageuka, kunafanya njia yake katika anuwai ya matumizi. Yeyote anayetumia Facebook atagundua kuwa unapochapisha picha mpya, tovuti ya kijamii mara kwa mara hutambua na kutambulisha marafiki zako.
Kusoma kwa kina hutumiwa kwa usindikaji wa lugha asilia na utambuzi wa usemi na wasaidizi wa kidijitali kama vile Siri, Cortana, Alexa na Google Msaidizi.
Tafsiri ya wakati halisi hutolewa kupitia Skype. Huduma nyingi za barua pepe zimeimarika katika uwezo wao wa kugundua barua taka kabla hazijafika kwenye kikasha.
PayPal imetumia mafunzo ya kina ili kuzuia malipo ya ulaghai. CamFind, kwa mfano, inakuwezesha kuchukua picha ya kitu chochote na, kwa kutumia teknolojia ya utafutaji ya simu ya mkononi, tambua ni nini.
Mafunzo ya kina yanatumiwa kutoa masuluhisho na Google haswa. AlphaGo, programu ya kompyuta iliyotengenezwa na Google Deepmind, imeshinda mabingwa wa sasa wa Go.
WaveNet, iliyotengenezwa na DeepMind, inaweza kuunda usemi unaosikika asili zaidi kuliko mifumo ya usemi inayopatikana sasa. Ili kutafsiri lugha simulizi na maandishi, Google Tafsiri hutumia mafunzo ya kina na utambuzi wa picha.
Picha yoyote inaweza kutambuliwa kwa kutumia Google Planet. Ili kusaidia katika kutengeneza programu za AI, Google iliunda Tensorflow kujifunza kwa kina hifadhidata ya programu.
Mustakabali wa Mafunzo ya Kina
Kujifunza kwa kina ni mada isiyoweza kuepukika wakati wa kujadili teknolojia. Bila kusema, kujifunza kwa kina kumebadilika na kuwa moja ya vipengele muhimu zaidi vya teknolojia.
Mashirika ya zamani ndiyo yaliyokuwa yanavutiwa na teknolojia kama vile AI, kujifunza kwa kina, kujifunza kwa mashine, na kadhalika. Watu binafsi, pia, wanapendezwa na kipengele hiki cha teknolojia, hasa kujifunza kwa kina.
Mojawapo ya sababu nyingi za kujifunza kwa kina ni kupata umakini mkubwa ni uwezo wake wa kuruhusu maamuzi bora yanayotokana na data huku pia ikiboresha usahihi wa utabiri.
Zana za ukuzaji wa ujifunzaji wa kina, maktaba na lugha zinaweza kuwa sehemu za kawaida za zana yoyote ya ukuzaji wa programu katika miaka michache.
Seti hizi za zana za sasa zitafungua njia kwa muundo rahisi, usanidi na mafunzo ya miundo mpya.
Kubadilisha mtindo, kuweka lebo kiotomatiki, uundaji wa muziki, na kazi zingine zingekuwa rahisi zaidi kufanya na ujuzi huu.
Mahitaji ya usimbaji haraka hayajawahi kuwa makubwa zaidi.
Wasanidi wa kujifunza kwa kina watazidi kutumia mazingira ya maendeleo yaliyounganishwa, yaliyo wazi na ya msingi ya wingu ambayo yanaruhusu ufikiaji wa anuwai ya maktaba za nje ya rafu na maktaba za algorithm zinazoweza kuchomekwa katika siku zijazo.
Kujifunza kwa kina kuna mustakabali mzuri sana!
Faida ya a neural mtandao ni kwamba inafaulu katika kushughulika na idadi kubwa ya data tofauti (fikiria kila kitu ambacho ubongo wetu unapaswa kushughulika nacho, kila wakati).
Hii ni kweli hasa katika enzi yetu ya vihisi mahiri vyenye nguvu, ambavyo vinaweza kukusanya data nyingi. Mifumo ya kitamaduni ya kompyuta inatatizika kuchuja, kuainisha, na kupata hitimisho kutoka kwa data nyingi.
Hitimisho
Kujifunza kwa kina nguvu nyingi za suluhu za akili bandia (AI) ambazo zinaweza kuboresha otomatiki na uchanganuzi taratibu.
Watu wengi hukutana na kujifunza kwa kina kila siku wanapotumia mtandao au simu zao za rununu.
Kujifunza kwa kina hutumiwa kutengeneza manukuu ya video za YouTube. Tekeleza utambuzi wa sauti kwenye simu na spika mahiri.
Toa kitambulisho cha uso kwa picha, na uruhusu magari yanayojiendesha, miongoni mwa matumizi mengine mengi.
Na, jinsi wanasayansi na wasomi wa data wanavyokabiliana na hali ngumu zaidi miradi ya kujifunza kwa kina kwa kutumia mifumo ya kujifunza kwa kina, aina hii ya akili ya bandia itakuwa sehemu muhimu zaidi ya maisha yetu ya kila siku.
Acha Reply