విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
సైన్స్ ఫిక్షన్ ఉన్నంత కాలం రోబోలు మానవుల కంటే తెలివైనవి అనే భావన మన సామూహిక ఊహలను పట్టుకుంది.
అయినప్పటికీ, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఇంకా ఆ స్థాయికి చేరుకోలేదు, గూగుల్, టెస్లా మరియు ఉబెర్ సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లతో పరీక్షల ద్వారా నిరూపించబడిన మెషిన్ ఇంటెలిజెన్స్ని రూపొందించడంలో మేము గణనీయమైన పురోగతిని సాధించాము.
డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు యుటిలిటీ, ఈ సాంకేతిక పురోగతిని ఎనేబుల్ చేసే మెషిన్ లెర్నింగ్ విధానం, AI విశ్వవిద్యాలయాలు మరియు పరిశోధనా ప్రయోగశాలల నుండి ఉత్పత్తులకు విజయవంతంగా మారడానికి పాక్షికంగా బాధ్యత వహిస్తుంది.
తదుపరి కంప్యూటర్ విప్లవం కృత్రిమ మేధస్సు, లోతైన అభ్యాసం, మరియు యంత్ర అభ్యాసం.
ఈ సాంకేతికతలు గతంలో సేకరించిన డేటా ఆధారంగా నమూనాలను గుర్తించి, భవిష్యత్తు ఈవెంట్లను అంచనా వేయగల సామర్థ్యంపై నిర్మించబడ్డాయి. మీరు ఆన్లైన్లో కొనుగోలు చేసినప్పుడు Amazon ఆలోచనలను ఎందుకు చేస్తుంది లేదా Netflix మీకు 1980ల నాటి చలనచిత్రాలను ఎలా ఇష్టపడుతుందో ఇది వివరిస్తుంది.
AI కాన్సెప్ట్లను ఉపయోగించే కంప్యూటర్లను కొన్నిసార్లు "స్మార్ట్" అని పిలిచినప్పటికీ, ఈ సిస్టమ్లలో ఎక్కువ భాగం వాటి స్వంతంగా నేర్చుకోవు; మానవ పరస్పర చర్య అవసరం.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు వర్తించే వేరియబుల్స్ను ఎంచుకోవడం ద్వారా ఇన్పుట్లను సిద్ధం చేస్తారు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్. మరోవైపు లోతైన అభ్యాసం ఈ ఫంక్షన్ను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించగలదు.
లోతైన అభ్యాసం, దాని విస్తృతి మరియు భవిష్యత్తు సంభావ్యత గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి ఆసక్తి ఉన్న డేటా ప్రియులందరికీ ఈ పోస్ట్ ఫీల్డ్ గైడ్గా ఉపయోగపడుతుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
లోతైన అభ్యాసాన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితిగా భావించవచ్చు.
ఇది కంప్యూటర్ అల్గారిథమ్లను పరిశీలించడం ద్వారా స్వీయ-అభ్యాసం మరియు అభివృద్ధిపై నిర్మించబడిన ఫీల్డ్.
డీప్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్కు విరుద్ధంగా, కృత్రిమంగా పని చేస్తుంది నరాల నెట్వర్క్, ఇది ప్రజలు ఎలా ఆలోచిస్తారో మరియు నేర్చుకునే విధానాన్ని అనుకరించాలి. ఇటీవలి వరకు, కంప్యూటర్ పవర్ పరిమితుల కారణంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లు సంక్లిష్టతలో పరిమితం చేయబడ్డాయి.
అయినప్పటికీ, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్లోని పురోగతులు పెద్ద, మరింత శక్తివంతమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ప్రారంభించాయి, కంప్యూటర్లు సంక్లిష్ట పరిస్థితులను వ్యక్తుల కంటే వేగంగా పర్యవేక్షించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
మేము చదవమని సిఫార్సు చేస్తున్నాము - టెస్లా న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ వివరించబడింది
చిత్ర వర్గీకరణ, భాషా అనువాదం మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు అన్నీ లోతైన అభ్యాసం నుండి ప్రయోజనం పొందాయి. ఇది మానవ పరస్పర చర్య అవసరం లేకుండానే ఏదైనా నమూనా గుర్తింపు సమస్యను పరిష్కరించగలదు.
ఇది తప్పనిసరిగా మూడు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పొరలుగా ఉంటుంది నాడీ నెట్వర్క్. ఈ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మానవ మెదడు యొక్క కార్యాచరణను అనుకరించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి, అయినప్పటికీ పరిమిత విజయంతో, అపారమైన డేటా నుండి "నేర్చుకునే" వీలు కల్పిస్తుంది.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లోని ఒక పొర ఇప్పటికీ సుమారుగా అంచనాలను ఉత్పత్తి చేయగలదు, ఎక్కువ దాచిన లేయర్లు కచ్చితత్వం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో మరియు ట్యూనింగ్ చేయడంలో సహాయపడతాయి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మానవ మెదడులో కనిపించే నాడీ వలలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. సాధారణంగా, న్యూరల్ నెట్వర్క్ మూడు పొరలతో రూపొందించబడింది.
మూడు స్థాయిలు ఇన్పుట్, అవుట్పుట్ మరియు దాచినవి. చర్యలో ఉన్న నాడీ నెట్వర్క్ దిగువ రేఖాచిత్రంలో కనిపిస్తుంది.
పైన చూపిన న్యూరల్ నెట్వర్క్లో ఒక దాగి ఉన్న పొర మాత్రమే ఉన్నందున, దీనిని "నిస్సార న్యూరల్ నెట్వర్క్" అని పిలుస్తారు.
అటువంటి వ్యవస్థలకు మరింత అధునాతన నిర్మాణాలను రూపొందించడానికి మరిన్ని దాచిన పొరలు జోడించబడతాయి.
డీప్ నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
లోతైన నెట్వర్క్లో, అనేక దాచిన పొరలు జోడించబడతాయి.
నెట్వర్క్లో దాగి ఉన్న లేయర్ల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, నెట్వర్క్కు సరిగ్గా శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన సమయానికి సంబంధించి మాత్రమే కాకుండా అవసరమైన వనరుల పరంగా కూడా ఇటువంటి డిజైన్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం చాలా క్లిష్టంగా మారుతుంది.
ఇన్పుట్, నాలుగు దాచిన లేయర్లు మరియు అవుట్పుట్తో కూడిన లోతైన నెట్వర్క్ క్రింద చూపబడింది.
డీప్ లెర్నింగ్ ఎలా పని చేస్తుంది?
న్యూరాన్లు మానవ మెదడును ఎలా తయారుచేస్తాయో అదే విధంగా న్యూరల్ నెట్వర్క్లు నోడ్ల పొరలతో నిర్మించబడ్డాయి. వ్యక్తిగత లేయర్ నోడ్లు పొరుగు లేయర్లలోని నోడ్లకు లింక్ చేయబడ్డాయి.
నెట్వర్క్లోని లేయర్ల సంఖ్య దాని లోతును సూచిస్తుంది. లో ఒకే న్యూరాన్ మానవ మెదడు వేల మెసేజ్లను అందుకుంటుంది.
సిగ్నల్స్ ఒక కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లో నోడ్ల మధ్య కదులుతాయి, ఇది వాటికి బరువులను కేటాయిస్తుంది.
అధిక బరువు ఉన్న నోడ్ దాని క్రింద ఉన్న నోడ్లపై ఎక్కువ ప్రభావం చూపుతుంది. చివరి లేయర్ అవుట్పుట్ అందించడానికి వెయిటెడ్ ఇన్పుట్లను మిళితం చేస్తుంది.
భారీ మొత్తంలో డేటా హ్యాండిల్ చేయడం మరియు అనేక అధునాతన గణిత గణనల కారణంగా డీప్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లకు బలమైన హార్డ్వేర్ అవసరం.
లోతైన అభ్యాస శిక్షణ గణనలు, అటువంటి అధునాతన సాంకేతికతతో కూడా, వారాలు పట్టవచ్చు.
డీప్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లకు సరైన ఫలితాలను అందించడానికి గణనీయమైన డేటా అవసరం; అందువల్ల, సమాచారం భారీ డేటాసెట్ల రూపంలో అందించబడుతుంది.
డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు చాలా సంక్లిష్టమైన గణిత గణనలను కలిగి ఉన్న బైనరీ అవును లేదా తప్పుడు ప్రశ్నల శ్రేణికి ప్రతిస్పందనల ఆధారంగా సమాచారాన్ని వర్గీకరిస్తాయి.
ముఖ గుర్తింపు అల్గోరిథం, ఉదాహరణకు, ముఖాల అంచులు మరియు పంక్తులను గుర్తించడం మరియు గుర్తించడం నేర్చుకుంటుంది.
అప్పుడు ముఖాల యొక్క మరింత ముఖ్యమైన అంశాలు మరియు చివరికి ముఖాల యొక్క మొత్తం ప్రాతినిధ్యాలు.
అల్గోరిథం కాలక్రమేణా శిక్షణ పొందుతుంది, సరైన ప్రత్యుత్తరాల సంభావ్యతను పెంచుతుంది.
ఈ పరిస్థితిలో, ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ అల్గోరిథం కాలక్రమేణా ముఖాలను మరింత సరిగ్గా గుర్తిస్తుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ VS మెషిన్ లెర్నింగ్
లోతైన అభ్యాసం దాని ఉపసమితి అయితే మెషిన్ లెర్నింగ్ నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది సాంప్రదాయ మెషీన్ లెర్నింగ్ నుండి అది ఉపయోగించే డేటా రకాలు మరియు నేర్చుకోవడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులలో భిన్నంగా ఉంటుంది.
అంచనాలను రూపొందించడానికి, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు నిర్మాణాత్మకమైన, లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగిస్తాయి, అంటే నిర్దిష్ట లక్షణాలు మోడల్ ఇన్పుట్ డేటా నుండి పేర్కొనబడతాయి మరియు పట్టికలుగా సమూహం చేయబడతాయి.
ఇది నిర్మాణాత్మక డేటాను ఉపయోగించదని ఇది తప్పనిసరిగా సూచించదు; బదులుగా, అది జరిగితే, అది సాధారణంగా నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో ఉంచడానికి కొంత ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ ద్వారా వెళుతుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ సాధారణంగా కలిగి ఉండే డేటా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్లో కొంత భాగాన్ని తొలగిస్తుంది.
ఈ అల్గారిథమ్లు టెక్స్ట్ మరియు పిక్చర్ల వంటి నిర్మాణాత్మక డేటాను పొందగలవు మరియు అర్థం చేసుకోగలవు, అలాగే ఫీచర్ వెలికితీతను ఆటోమేట్ చేయగలవు, మానవ నిపుణులపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తాయి.
మేము "పిల్లి," "కుక్క," "చిట్టెలుక," మొదలైన కేటగిరీలుగా నిర్వహించాలనుకుంటున్న వివిధ పెంపుడు జంతువుల చిత్రాల సేకరణను కలిగి ఉన్నామని ఊహించుకుందాం.
డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఒక జంతువు నుండి మరొక జంతువును వేరు చేయడంలో ఏ లక్షణాలు (చెవులు వంటివి) అత్యంత ముఖ్యమైనవి అని గుర్తించగలవు. ఈ ఫీచర్ సోపానక్రమం మెషీన్ లెర్నింగ్లో మానవ నిపుణుడిచే మాన్యువల్గా నిర్ణయించబడుతుంది.
లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థ అప్పుడు మారుతుంది మరియు దాని ద్వారా ఖచ్చితత్వం కోసం సరిపోతుంది ప్రవణత సంతతి మరియు బ్యాక్ప్రొపగేషన్, ఇది జంతువు యొక్క తాజా స్నాప్షాట్ గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లు
1. chatbots
చాట్బాట్లు క్లయింట్ సమస్యలను సెకన్ల వ్యవధిలో పరిష్కరించగలవు. చాట్బాట్ అనేది ఒక కృత్రిమ మేధస్సు (AI) టెక్స్ట్ లేదా టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ ద్వారా ఆన్లైన్లో కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే సాధనం.
ఇది మానవులు చేసే విధంగానే కమ్యూనికేట్ చేయగలదు మరియు చర్యలను నిర్వహించగలదు. చాట్బాట్లు కస్టమర్ సర్వీస్, సోషల్ మీడియా మార్కెటింగ్ మరియు క్లయింట్ ఇన్స్టంట్ మెసేజింగ్లో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
ఇది ఆటోమేటిక్ సమాధానాలతో మీ ఇన్పుట్లకు ప్రతిస్పందిస్తుంది. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించి అనేక రకాల ప్రత్యుత్తరాలను రూపొందిస్తుంది.
2. సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు రియాలిటీ కావడానికి ప్రధాన కారణం.
మోడల్ను రూపొందించడానికి మిలియన్ డేటా సెట్లు సిస్టమ్లోకి లోడ్ చేయబడతాయి, నేర్చుకోవడానికి యంత్రాలకు శిక్షణ ఇవ్వండి, ఆపై సురక్షిత వాతావరణంలో కనుగొన్న వాటిని మూల్యాంకనం చేయండి.
ఉబెర్ కృత్రిమ మేధస్సు పిట్స్బర్గ్లోని ల్యాబ్లు డ్రైవర్లెస్ కార్లను మరింత సాధారణం చేయడానికి మాత్రమే కాకుండా డ్రైవర్లెస్ కార్ల వాడకంతో ఫుడ్ డెలివరీ అవకాశాల వంటి అనేక స్మార్ట్ ఫీచర్లను ఏకీకృతం చేయడానికి కూడా ప్రయత్నిస్తున్నాయి.
సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ వెహికల్ డెవలప్మెంట్ కోసం అత్యంత ముఖ్యమైన ఆందోళన ఏమిటంటే ఊహించని సంఘటనలతో వ్యవహరించడం.
పరీక్ష మరియు అమలు యొక్క నిరంతర చక్రం, లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్లకు విలక్షణమైనది, ఇది మిలియన్ల కొద్దీ దృశ్యాలకు మరింత ఎక్కువగా బహిర్గతమయ్యే సురక్షితమైన డ్రైవింగ్ను నిర్ధారిస్తుంది.
3. వర్చువల్ అసిస్టెంట్
వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు క్లౌడ్-ఆధారిత ప్రోగ్రామ్లు, ఇవి సహజ భాషా వాయిస్ ఆదేశాలను గుర్తించి మీ తరపున పనులు చేస్తాయి.
Amazon Alexa, Cortana, Siri మరియు Google Assistant వంటి వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు సాధారణ ఉదాహరణలు.
వారి సామర్థ్యాన్ని పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి, వారికి ఇంటర్నెట్-కనెక్ట్ చేయబడిన పరికరాలు అవసరం. అసిస్టెంట్కి కమాండ్ ఇచ్చినప్పుడు, డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి మునుపటి ఎన్కౌంటర్ల ఆధారంగా ఇది మెరుగైన అనుభవాన్ని అందిస్తుంది.
4. వినోదం
Netflix, Amazon, YouTube మరియు Spotify వంటి కంపెనీలు తమ కస్టమర్లకు వారి అనుభవాన్ని మెరుగుపరచుకోవడానికి తగిన చలనచిత్రం, పాట మరియు వీడియో సూచనలను అందిస్తాయి.
వీటన్నింటికీ డీప్ లెర్నింగ్ బాధ్యత వహిస్తుంది.
ఆన్లైన్ స్ట్రీమింగ్ సంస్థలు ఒక వ్యక్తి యొక్క బ్రౌజింగ్ చరిత్ర, ఆసక్తులు మరియు కార్యాచరణ ఆధారంగా ఉత్పత్తి మరియు సేవా సిఫార్సులను అందిస్తాయి.
డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు స్వయంచాలకంగా ఉపశీర్షికలను రూపొందించడానికి మరియు నిశ్శబ్ద చలనచిత్రాలకు ధ్వనిని జోడించడానికి కూడా ఉపయోగించబడతాయి.
5. రోబోటిక్స్
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మనుషుల లాంటి ఉద్యోగాలు చేయగల రోబోట్లను అభివృద్ధి చేయడంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
డీప్ లెర్నింగ్-పవర్డ్ రోబోట్లు తమ మార్గంలో అడ్డంకులను గుర్తించడానికి మరియు వాటి కోర్సును త్వరగా ఏర్పాటు చేసుకోవడానికి నిజ-సమయ నవీకరణలను ఉపయోగిస్తాయి.
ఇది ఆసుపత్రులు, కర్మాగారాలు, గిడ్డంగులు, జాబితా నిర్వహణ, ఉత్పత్తి తయారీ మొదలైన వాటిలో వస్తువులను రవాణా చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
బోస్టన్ డైనమిక్స్ రోబోట్లు మానవులను నెట్టివేసినప్పుడు వాటికి ప్రతిస్పందిస్తాయి. వారు డిష్వాషర్ను ఖాళీ చేయగలరు, వారు పడిపోయినప్పుడు వారు లేవగలరు మరియు వారు అనేక ఇతర కార్యకలాపాలను సాధించగలరు.
6. హెల్త్కేర్
వైద్యులు గడియారం చుట్టూ వారి రోగులతో ఉండలేరు, కానీ మనమందరం వాస్తవంగా ఎల్లప్పుడూ మాతో ఉండే ఒక విషయం మన ఫోన్లు.
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మేము క్యాప్చర్ చేసిన చిత్రాల నుండి డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు సంభావ్య ఆరోగ్య సమస్యలను వెలికితీసేందుకు మూవ్మెంట్ డేటాను విశ్లేషించడానికి వైద్య సాంకేతికతలను అనుమతిస్తుంది.
AI యొక్క కంప్యూటర్ విజన్ ప్రోగ్రామ్, ఉదాహరణకు, ఈ డేటాను రోగి యొక్క కదలికల నమూనాలను అనుసరించి, పడిపోయేటట్లు మరియు మానసిక స్థితిలో మార్పులను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది.
ఫోటోలు మరియు మరెన్నో ఉపయోగించి చర్మ క్యాన్సర్ను గుర్తించడానికి డీప్ లెర్నింగ్ కూడా ఉపయోగించబడింది.
7. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నాలజీని అభివృద్ధి చేయడం వల్ల రోబోలు కమ్యూనికేషన్లను చదవడానికి మరియు వాటి నుండి అర్థాన్ని పొందేందుకు వీలు కల్పించాయి.
ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఈ విధానాన్ని అతి సరళీకృతం చేయవచ్చు, ఒక పదబంధం యొక్క అర్థం లేదా ఉద్దేశ్యాన్ని ప్రభావితం చేయడానికి పదాలు చేరే మార్గాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడంలో విఫలమవుతుంది.
లోతైన అభ్యాసం సహజ భాషా ప్రాసెసర్లకు పదబంధాలలో మరింత సంక్లిష్టమైన నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు మరింత ఖచ్చితమైన వివరణలను అందించడానికి సహాయపడుతుంది.
8. కంప్యూటర్ విజన్
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది మానవ మనస్సు సమాచారాన్ని ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో మరియు నమూనాలను ఎలా గుర్తిస్తుందో ప్రతిబింబించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, ఇది దృష్టి-ఆధారిత AI అప్లికేషన్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఆదర్శవంతమైన పద్ధతిగా చేస్తుంది.
ఆ సిస్టమ్లు వరుసగా ట్యాగ్ చేయబడిన ఫోటో సెట్లను తీసుకోవచ్చు మరియు ఉపయోగించిన విమానాలు, ముఖాలు మరియు ఆయుధాల వంటి అంశాలను గుర్తించడం నేర్చుకోవచ్చు లోతైన అభ్యాస నమూనాలు.
డీప్ లెర్నింగ్ ఇన్ యాక్షన్
మీరు ఇష్టపడే పాటలను సిఫార్సు చేసే మీకు ఇష్టమైన మ్యూజిక్ స్ట్రీమింగ్ సేవ కాకుండా, లోతైన అభ్యాసం వ్యక్తుల జీవితాలను ఎలా మారుస్తుంది?
లోతైన అభ్యాసం, విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాల్లోకి ప్రవేశిస్తుందని తేలింది. Facebookని ఉపయోగించే ఎవరైనా మీరు కొత్త చిత్రాలను పోస్ట్ చేసినప్పుడు, సామాజిక సైట్ తరచుగా మీ స్నేహితులను గుర్తించి ట్యాగ్ చేస్తుందని గమనించవచ్చు.
సిరి, కోర్టానా, అలెక్సా మరియు గూగుల్ నౌ వంటి డిజిటల్ అసిస్టెంట్ల ద్వారా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ కోసం డీప్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది.
నిజ-సమయ అనువాదం స్కైప్ ద్వారా అందించబడుతుంది. చాలా ఇమెయిల్ సేవలు ఇన్బాక్స్కు చేరుకోవడానికి ముందే స్పామ్ సందేశాలను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరిచాయి.
మోసపూరిత చెల్లింపులను నిరోధించడానికి PayPal లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించింది. CamFind, ఉదాహరణకు, ఏదైనా వస్తువు యొక్క ఫోటో తీయడానికి మరియు మొబైల్ దృశ్య శోధన సాంకేతికతను ఉపయోగించి, అది ఏమిటో నిర్ణయించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ముఖ్యంగా Google ద్వారా పరిష్కారాలను అందించడానికి డీప్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడుతోంది. ఆల్ఫాగో, గూగుల్ డీప్మైండ్ అభివృద్ధి చేసిన కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్, ప్రస్తుత గో ఛాంపియన్లను ఓడించింది.
DeepMind చే అభివృద్ధి చేయబడిన WaveNet, ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న స్పీచ్ సిస్టమ్ల కంటే సహజంగా వినిపించే ప్రసంగాన్ని సృష్టించగలదు. మౌఖిక మరియు వచన భాషలను అనువదించడానికి, Google అనువాదం లోతైన అభ్యాసం మరియు చిత్ర గుర్తింపును ఉపయోగిస్తుంది.
Google ప్లానెట్ ఉపయోగించి ఏదైనా ఫోటోను గుర్తించవచ్చు. AI అప్లికేషన్లను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయం చేయడానికి, Google సృష్టించింది Tensorflow లోతైన అభ్యాసం సాఫ్ట్వేర్ డేటాబేస్.
లోతైన అభ్యాసం యొక్క భవిష్యత్తు
సాంకేతికత గురించి చర్చించేటప్పుడు డీప్ లెర్నింగ్ అనేది తప్పించుకోలేని అంశం. లోతైన అభ్యాసం సాంకేతికత యొక్క అత్యంత కీలకమైన అంశాలలో ఒకటిగా అభివృద్ధి చెందిందని ప్రత్యేకంగా చెప్పనవసరం లేదు.
AI, డీప్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మొదలైన సాంకేతికతలపై సంస్థలు మాత్రమే ఆసక్తిని కలిగి ఉండేవి. వ్యక్తులు కూడా, సాంకేతికత యొక్క ఈ మూలకంపై ఆసక్తి చూపుతున్నారు, ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాసం.
డీప్ లెర్నింగ్కు ఎక్కువ శ్రద్ధ రావడానికి గల అనేక కారణాలలో ఒకటి మెరుగైన డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలను అనుమతించే సామర్థ్యం మరియు అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
డీప్ లెర్నింగ్ డెవలప్మెంట్ టూల్స్, లైబ్రరీలు మరియు భాషలు కొన్ని సంవత్సరాలలో ఏదైనా సాఫ్ట్వేర్ డెవలప్మెంట్ టూల్కిట్లో సాధారణ భాగాలుగా మారవచ్చు.
ఈ ప్రస్తుత టూల్ సెట్లు కొత్త మోడల్ల సరళమైన డిజైన్, సెటప్ మరియు శిక్షణ కోసం మార్గం సుగమం చేస్తాయి.
శైలి రూపాంతరం, ఆటో-ట్యాగింగ్, సంగీత సృష్టి, మరియు ఇతర పనులు ఈ నైపుణ్యాలతో చేయడం చాలా సులభం.
వేగవంతమైన కోడింగ్ కోసం డిమాండ్ ఎన్నడూ లేదు.
డీప్ లెర్నింగ్ డెవలపర్లు భవిష్యత్తులో విస్తృత శ్రేణి ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ మరియు ప్లగ్ చేయదగిన అల్గారిథమ్ లైబ్రరీలకు ప్రాప్యతను అనుమతించే సమీకృత, బహిరంగ, క్లౌడ్-ఆధారిత అభివృద్ధి వాతావరణాలను ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తారు.
లోతైన అభ్యాసానికి చాలా ప్రకాశవంతమైన భవిష్యత్తు ఉంది!
ఒక ప్రయోజనం నాడీ నెట్వర్క్ పెద్ద మొత్తంలో వైవిధ్య డేటాతో వ్యవహరించడంలో ఇది శ్రేష్ఠమైనది (మన మెదళ్ళు అన్ని సమయాలలో వ్యవహరించాల్సిన ప్రతిదాని గురించి ఆలోచించండి).
శక్తివంతమైన స్మార్ట్ సెన్సార్ల యుగంలో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది, ఇది భారీ మొత్తంలో డేటాను సేకరించగలదు. సాంప్రదాయ కంప్యూటర్ సిస్టమ్లు చాలా డేటా నుండి జల్లెడ పట్టడానికి, వర్గీకరించడానికి మరియు ముగింపులను పొందేందుకు కష్టపడుతున్నాయి.
ముగింపు
డీప్ లెర్నింగ్ అధికారాలు చాలా కృత్రిమ మేధస్సు (AI) పరిష్కారాలు ఆటోమేషన్ మరియు విశ్లేషణాత్మకతను మెరుగుపరుస్తాయి ప్రక్రియలు.
చాలా మంది వ్యక్తులు ఇంటర్నెట్ లేదా వారి మొబైల్ ఫోన్లను ఉపయోగించినప్పుడు ప్రతిరోజూ లోతైన అభ్యాసంతో సంబంధంలోకి వస్తారు.
YouTube వీడియోల కోసం ఉపశీర్షికలను రూపొందించడానికి డీప్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఫోన్లు మరియు స్మార్ట్ స్పీకర్లలో వాయిస్ రికగ్నిషన్ నిర్వహించండి.
చిత్రాలకు ముఖ గుర్తింపును అందించండి మరియు అనేక ఇతర ఉపయోగాలతోపాటు స్వీయ డ్రైవింగ్ ఆటోమొబైల్స్ను అనుమతించండి.
మరియు, డేటా సైంటిస్టులు మరియు విద్యావేత్తలు మరింత క్లిష్టంగా వ్యవహరిస్తారు లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్లను ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాస ప్రాజెక్టులు, ఈ విధమైన కృత్రిమ మేధస్సు మన దైనందిన జీవితంలో చాలా ముఖ్యమైన భాగం అవుతుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ