טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
דער באַגריף אַז ראָובאַץ זענען סמאַרטער ווי יומאַנז האט קאַפּטשערד אונדזער קאָלעקטיוו פאַנטאַזיע אַזוי לאַנג ווי עס איז געווען וויסנשאַפֿט בעלעטריסטיק.
אָבער, כאָטש אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע (AI) האט נישט נאָך ריטשט דעם מדרגה, מיר האָבן געמאכט באַטייַטיק ברייקטרוז אין דזשענערייטינג מאַשין סייכל, ווי פּראָווען דורך Google, טעסלאַ און ובער טעסטינג מיט זיך-דרייווינג קאַרס.
די סקאַלאַביליטי און נוצן פון Deep Learning, די מאַשין לערנען צוגאַנג וואָס ינייבאַלז דעם טעכניש אנטוויקלונג, איז טייל פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר אַי ס געראָטן יבערגאַנג פון אוניווערסיטעטן און פאָרשונג לאַבאָראַטאָריעס צו פּראָדוקטן.
די ווייַטער קאָמפּיוטער רעוואָלוציע וועט זיין געבויט אויף קינסטלעך סייכל, טיף לערנען און מאַשין וויסן.
די טעקנאַלאַדזשיז זענען געבויט אויף די פיייקייט צו דערקענען פּאַטערנז און דערנאָך פאָרויסזאָגן צוקונפֿט געשעענישן באזירט אויף דאַטן געזאמלט אין דער פאַרגאַנגענהייט. דאָס דערקלערט וואָס אַמאַזאָן מאכט יידיאַז ווען איר קויפן אָנליין אָדער ווי Netflix ווייסט איר ווי שרעקלעך 1980 ס קינאָ.
כאָטש קאָמפּיוטערס וואָס נוצן אַי קאַנסעפּס זענען מאל גערופן "קלוג," די מערהייַט פון די סיסטעמען לערנען נישט אויף זייער אייגן; מענטש ינטעראַקשאַן איז פארלאנגט.
דאַטן סייאַנטיס צוגרייטן די ינפּוץ דורך פּיקינג די וועריאַבאַלז וואָס וועט זיין געווענדט אין פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס. טיף לערנען, אויף די אנדערע האַנט, קענען דורכפירן דעם פֿונקציע אויטאָמאַטיש.
דער פּאָסטן סערוועס ווי אַ פעלד פירער פֿאַר אַלע דאַטן ליבהאבערס וואָס זענען אינטערעסירט אין לערנען מער וועגן טיף לערנען, די ברייט און צוקונפֿט פּאָטענציעל.
וואָס איז Deep Learning?
טיף לערנען קענען זיין קאַנסידערד ווי אַ סאַבסעט פון מאַשין לערנען.
עס איז אַ פעלד וואָס איז געבויט אויף זיך-לערנען און פֿאַרבעסערונג דורך דורכקוקן קאָמפּיוטער אַלגערידאַמז.
טיף לערנען, ווי קעגן צו מאַשין לערנען, אַרבעט מיט קינסטלעך נוראַל נעטוואָרקס, וואָס זענען געמיינט צו נאָכמאַכן ווי מענטשן טראַכטן און לערנען. ביז לעצטנס, נעוראַל נעטוואָרקס זענען ריסטריקטיד אין קאַמפּלעקסיטי רעכט צו קאָמפּיוטער מאַכט קאַנסטריינץ.
אָבער, אַדוואַנסיז אין ביג דאַטאַ אַנאַליטיקס האָבן ענייבאַלד גרעסערע, מער שטאַרק נעוראַל נעטוואָרקס, וואָס אַלאַוז קאָמפּיוטערס צו מאָניטאָר, פֿאַרשטיין און ריספּאַנד צו קאָמפּליצירט סיטואַטיאָנס פאַסטער ווי מענטשן.
מיר רעקאָמענדירן לייענען - טעסלאַ נעוראַל נעטוואָרק אַרטשיטעקטורע דערקלערט
בילד קאַטאַגעריזיישאַן, שפּראַך איבערזעצונג און רעדע דערקענונג האָבן אַלע נוץ פון טיף לערנען. עס קענען אָנמאַכן קיין פּראָבלעם מיט די דערקענונג פון מוסטער אָן די נויט פֿאַר מענטש ינטעראַקשאַן.
עס איז בייסיקלי אַ דריי- אָדער מער-לייערד נעוראַל נעץ. די נעוראַל נעטוואָרקס זוכן צו נאָכמאַכן די טעטיקייט פון דעם מענטש מאַרך, כאָטש מיט לימיטעד הצלחה, דורך געבן עס צו "לערנען" פון ריזיק וואַליומז פון דאַטן.
בשעת אַ איין שיכטע פון אַ נעוראַל נעץ קענען נאָך פּראָדוצירן דערנענטערנ פֿאָרויסזאָגן, מער פאַרבאָרגן לייַערס קענען העלפֿן צו אָפּטימיזירן און טונינג פֿאַר אַקיעראַסי.
וואָס איז נעוראַל נעטוואָרק?
קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס זענען באזירט אויף נעוראַל נעצן געזען אין דעם מענטש מאַרך. געווענליך באשטייט א נעוראל נעץ פון דריי שיכטן.
די דריי לעוועלס זענען אַרייַנשרייַב, רעזולטאַט, און פאַרבאָרגן. א נעוראַל נעץ אין קאַמף איז געזען אין די דיאַגראַמע אונטן.
ווי די נעוראַל נעץ געוויזן אויבן האט בלויז איין פאַרבאָרגן שיכטע, עס איז דאַבד אַ "פּליטקע נעוראַל נעץ."
מער פאַרבאָרגן לייַערס זענען מוסיף צו אַזאַ סיסטעמען צו פאָרעם מער סאַפיסטאַקייטיד סטראַקטשערז.
וואָס איז Deep Network?
אין אַ טיף נעץ, פילע פאַרבאָרגן לייַערס זענען צוגעגעבן.
טראַינינג אַזאַ דיזיינז ווערט ינקריסינגלי קאָמפּליצירט ווי די נומער פון פאַרבאָרגן לייַערס אין די נעץ ריסעס, ניט בלויז וועגן די צייט פארלאנגט צו רעכט באַן די נעץ אָבער אויך אין טערמינען פון די פארלאנגט רעסורסן.
א טיף נעץ מיט אַ אַרייַנשרייַב, פיר פאַרבאָרגן לייַערס און אַ רעזולטאַט איז געוויזן אונטן.
ווי אַזוי אַרבעט Deep Learning?
נעוראַל נעטוואָרקס זענען געבויט פון לייַערס פון נאָודז, ענלעך צו ווי נוראַנז מאַכן די מענטשלעך מאַרך. יחיד שיכטע נאָודז זענען לינגקט צו נאָודז אין ארומיקע לייַערס.
די נומער פון לייַערס אין אַ נעץ ינדיקייץ זייַן טיפקייַט. א איין נעוראָן אין די מענטשלעך מאַרך באקומט טויזנטער אַרטיקלען.
סיגנאַלז מאַך צווישן נאָודז אין אַ קינסטלעך נעוראַל נעץ, וואָס אַסיינז ווייץ צו זיי.
א נאָדע מיט אַ העכער וואָג האט אַ גרעסערע פּראַל אויף די נאָודז אונטער אים. די לעצטע שיכטע קאַמביינז די ווייטיד ינפּוץ צו צושטעלן אַ רעזולטאַט.
טיף לערנען סיסטעמען דאַרפֿן שטאַרק ייַזנוואַרג רעכט צו דער מאַסיוו קוואַנטיטי פון דאַטן כאַנדאַלד און די פילע סאַפיסטאַקייטיד מאַטאַמאַטיקאַל קאַמפּיאַטיישאַנז ינוואַלווד.
חשבונות פון טיף לערנען טריינינג, אפילו מיט אַזאַ סאַפיסטאַקייטיד טעכנאָלאָגיע, קענען נעמען וואָכן.
טיף לערנען סיסטעמען דאַרפן אַ באַטייטיק קוואַנטיטי פון דאַטן צו צושטעלן ריכטיק פיינדינגז; דערפאר, אינפֿאָרמאַציע איז פאסטעכער אין די פאָרעם פון מאַסיוו דאַטאַסעץ.
ווען פּראַסעסינג דאַטן, קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס קענען קלאַסיפיצירן אינפֿאָרמאַציע באזירט אויף רעספּאָנסעס צו אַ סיקוואַנס פון ביינערי יאָ אָדער פאַלש פֿראגן וואָס אַרייַנציען זייער קאָמפּליצירט מאַטאַמאַטיקאַל קאַמפּיאַטיישאַנז.
א פאַסיאַל דערקענונג אַלגערידאַם, פֿאַר בייַשפּיל, לערנט צו ידענטיפיצירן און דערקענען די עדזשאַז און שורות פון פנימער.
דערנאָך מער באַטייַטיק עלעמענטן פון פנימער, און יווענטשאַוואַלי גאַנץ רעפּראַזאַנטיישאַנז פון פנימער.
דער אַלגערידאַם טריינז זיך איבער צייַט, ינקריסינג די ליקעליהאָאָד פון די רעכט ענטפֿערס.
אין דעם סיטואַציע, די אַלגערידאַם פֿאַר פאַסיאַל דערקענונג וועט דערקענען פנימער מער ריכטיק איבער צייַט.
טיף לערנען ווס מאַשין לערנען
ווי איז טיף לערנען אַנדערש פון מאַשין לערנען אויב עס איז אַ סאַבסעט פון עס?
טיף לערנען איז אַנדערש פון טראדיציאנעלן מאַשין לערנען אין די טייפּס פון דאַטן עס ניצט און די מעטהאָדס עס ניצט צו לערנען.
צו שאַפֿן פֿאָרויסזאָגן, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז נוצן סטראַקטשערד, לייבאַלד דאַטן, וואָס מיטל אַז זיכער קעראַקטעריסטיקס זענען ספּעסיפיעד פֿון די אַרייַנשרייַב דאַטן פון די מאָדעל און גרופּט אין טישן.
דאָס טוט נישט דאַווקע ימפּלייז אַז עס טוט נישט נוצן אַנסטראַקטשערד דאַטן; אלא, אויב עס טוט, עס יוזשאַוואַלי גייט דורך עטלעכע פאַר-פּראַסעסינג צו שטעלן עס אין אַ סטראַקטשערד פֿאָרמאַט.
טיף לערנען טוט אַוועק מיט טייל פון די דאַטן פאַר-פּראַסעסינג אַז מאַשין לערנען בכלל ינטיילז.
די אַלגערידאַמז קענען אַרייַנציען און טייַטשן אַנסטראַקטשערד דאַטן אַזאַ ווי טעקסט און בילדער, ווי געזונט ווי אָטאַמייט שטריך יקסטראַקשאַן, רידוסינג צוטרוי אויף מענטש ספּעשאַלאַסץ.
לאָמיר ימאַדזשאַן מיר האָבן אַ זאַמלונג פון בילדער פון פאַרשידן פּעץ וואָס מיר געוואלט צו אָרגאַניזירן אין קאַטעגאָריעס אַזאַ ווי "קאַץ," "הונט," "האַמסטער," און אַזוי אויף.
טיף לערנען אַלגערידאַמז קענען רעכענען אויס וואָס טרייץ (אַזאַ ווי אויערן) זענען מערסט יקערדיק אין סעפּערייטינג איין כייַע פון אנדערן. די כייעראַרקי פון דעם שטריך איז מאַניואַלי באשלאסן דורך אַ מענטש מומכע אין מאַשין לערנען.
דער טיף לערנען סיסטעם דעמאָלט ענדערונגען און פיץ זיך פֿאַר אַקיעראַסי דורך גראַדיענט אַראָפּגאַנג און באַקפּראָפּאַגיישאַן, אַלאַוינג עס צו דזשענערייט מער גענוי פֿאָרויסזאָגן וועגן אַ פריש מאָמענטבילד פון אַ כייַע.
דיפּ לערנען אַפּלאַקיישאַנז
1. Chatbots
טשאַטבאָץ קענען פאַרריכטן קליענט ישוז אין אַ ענין פון סעקונדעס. א טשאַטבאָט איז אַן קינסטלעך סייכל (AI) געצייַג וואָס אַלאַוז איר צו יבערגעבן אָנליין דורך טעקסט אָדער טעקסט-צו-רעדן.
עס קענען יבערגעבן און אָנפירן אקטן אין די זעלבע וועג יומאַנז טאָן. טשאַטבאָץ זענען וויידלי געניצט אין קונה דינסט, געזעלשאַפטלעך מידיאַ פֿאַרקויף און קליענט רעגע מעסידזשינג.
עס ריספּאַנדז צו דיין ינפּוץ מיט אָטאַמאַטיק ענטפֿערס. עס דזשענערייץ פילע פארמען פון ריפּלייז מיט מאַשין לערנען און טיף לערנען טעקניקס.
2. זיך-דרייווינג קאַרס
טיף לערנען איז דער ערשטיק פאַקטאָר הינטער זיך-דרייווינג קאַרס ווערן אַ פאַקט.
א מיליאָן דאַטן שטעלט זענען לאָודיד אין אַ סיסטעם צו שאַפֿן אַ מאָדעל, באַן די מאשינען צו לערנען, און דעמאָלט אָפּשאַצן די פיינדינגז אין אַ זיכער סוויווע.
די ובער אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע לאַבס אין פּיטצבורגה זענען נישט בלויז טריינג צו מאַכן דרייווערלעסס קאַרס מער געוויינטלעך, אָבער אויך צו ויסשטימען פילע סמאַרט פֿעיִקייטן, אַזאַ ווי עסנוואַרג עקספּרעס פּאַסאַבילאַטיז, מיט די נוצן פון דרייווערלעסס קאַרס.
די מערסט דרינגלעך זאָרג פֿאַר זיך-דרייווינג פאָרמיטל אַנטוויקלונג איז דילינג מיט אַנאַנטיסאַפּייטיד געשעענישן.
א קעסיידערדיק ציקל פון טעסטינג און ימפּלאַמענטיישאַן, טיפּיש פֿאַר טיף לערנען אַלגערידאַמז, ינשורז זיכער דרייווינג ווייַל עס איז יקספּאָוזד צו מיליאַנז פון סינעריאָוז מער און מער.
3. ווירטועל אַסיסטאַנט
ווירטואַל אַסיסטאַנץ זענען וואָלקן-באזירט מגילה וואָס דערקענען נאַטירלעך שפּראַך קול קאַמאַנדז און טאָן טינגז פֿאַר דיין ביכאַף.
ווירטועל אַסיסטאַנץ אַזאַ ווי Amazon Alexa, Cortana, Siri און Google Assistant זענען פּראָסט ביישפילן.
צו גאָר נוצן זייער פּאָטענציעל, זיי דאַרפן אינטערנעט-פארבונדן דעוויסעס. ווען אַ באַפֿעל איז געגעבן צו די אַסיסטאַנט, עס טענדז צו צושטעלן אַ בעסער דערפאַרונג באזירט אויף פרייַערדיק ינקאַונטערז ניצן דיפּ לערנען אַלגערידאַמז.
4. פאַרווייַלונג
קאָמפּאַניעס ווי נעטפליקס, אַמאַזאָן, יאָוטובע און ספּאָטיפי צושטעלן צונעמען פֿילם, ליד און ווידעא פֿירלייגן צו זייער קאַסטאַמערז צו פֿאַרבעסערן זייער דערפאַרונג.
דיפּ לערנען איז פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר אַלע דעם.
אָנליין סטרימינג פירמס צושטעלן פּראָדוקט און דינסט רעקאַמאַנדיישאַנז באזירט אויף אַ מענטש 'ס בראַוזינג געשיכטע, אינטערעסן און טעטיקייט.
טיף לערנען אַלגערידאַמז זענען אויך געניצט צו פּראָדוצירן סאַבטייטאַלז אויטאָמאַטיש און לייגן געזונט צו שטיל קינאָ.
5. ראָובאַטיקס
דיפּ לערנען איז וויידלי געניצט אין דעוועלאָפּינג ראָובאַץ וואָס קענען טאָן מענטש-ווי דזשאָבס.
ראָובאַץ מיט טיף לערנען ניצן פאַקטיש-צייט דערהייַנטיקונגען צו דעטעקט באַריערז אין זייער מאַרשרוט און געשווינד צולייגן זייער קורס.
עס קענען זיין גענוצט צו אַריבערפירן זאכן אין האָספּיטאַלס, פאבריקן, ווערכאַוזיז, ינוואַנטאָרי פאַרוואַלטונג, פּראָדוקט פּראָדוצירן, און אַזוי אויף.
באָסטאָן דינאַמיק ראָובאַץ ריספּאַנד צו יומאַנז ווען זיי זענען פּושט. זיי קענען ליידיק אַ קיילימ - וואַשער, זיי קענען באַקומען אַרויף ווען זיי פאַלן, און זיי קענען ויספירן אַ פאַרשיידנקייַט פון אנדערע אַקטיוויטעטן.
6. העאַלטהקאַרע
דאָקטוירים קענען נישט זיין מיט זייער פּאַטיענץ אַרום די זייגער, אָבער איין זאַך וואָס מיר אַלע האָבן כּמעט שטענדיק מיט אונדז איז אונדזער פאָנעס.
טיף לערנען אויך אַלאַוז מעדיציניש טעקנאַלאַדזשיז צו אַנאַלייז דאַטן פון בילדער וואָס מיר כאַפּן און באַוועגונג דאַטן צו ופדעקן פּאָטענציעל געזונט קאַנסערנז.
AI ס קאָמפּיוטער זעאונג פּראָגראַם, פֿאַר בייַשפּיל, ניצט די דאַטן צו נאָכפאָלגן די באַוועגונג פּאַטערנז פון אַ פּאַציענט צו פאָרויסזאָגן פאלן און ענדערונגען אין אַ גייַסטיק שטאַט.
טיף לערנען איז אויך געניצט צו ידענטיפיצירן הויט ראַק מיט פאָטאָס און פילע מער.
7. נאַטוראַל שפּראַך פּראַסעסינג
דעוועלאָפּינג נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג טעכנאָלאָגיע האט ענייבאַלד ראָובאַץ צו לייענען קאָמוניקאַציע און אַרויספירן טייַטש פון זיי.
פונדעסטוועגן, דער צוגאַנג קענען זיין אָוווערסימפּליפיעד, ניט אַנדערש צו רעכענען די וועגן אין וואָס ווערטער פאַרבינדן צו ווירקן די טייַטש אָדער ציל פון אַ פראַזע.
טיף לערנען העלפּס נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסערז צו דערקענען מער קאָמפּליצירט פּאַטערנז אין פראַסעס און צושטעלן מער פּינטלעך ינטערפּריטיישאַנז.
8. קאָמפּיוטער זעאונג
טיף לערנען פרוווט צו רעפּלאַקייט ווי דער מענטש מיינונג פּראַסעסאַז אינפֿאָרמאַציע און אנערקענט פּאַטערנז, מאכן עס אַן אידעאל אופֿן פֿאַר טריינינג זעאונג-באזירט אַי אַפּלאַקיישאַנז.
די סיסטעמען קענען נעמען אין אַ סאַקסעשאַן פון טאַגד פאָטאָ שטעלט און לערנען צו דערקענען זאכן ווי ערפּליינז, פנימער און וואָפן ניצן טיף לערנען מאָדעלס.
טיף לערנען אין קאַמף
אַחוץ דיין באַליבסטע מוזיק סטרימינג דינסט וואָס רעקאַמענדז סאָנגס וואָס איר קען ווי, ווי קען טיף לערנען טשאַנגינג מענטשן ס לעבן?
טיף לערנען, עס טורנס אויס, איז געמאכט זיין וועג אין אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז. ווער עס יז וואָס ניצט פאַסעבאָאָק וועט באַמערקן אַז ווען איר פּאָסטן נייַע בילדער, די געזעלשאַפטלעך פּלאַץ אָפט אנערקענט און טאַגס דיין פרענדז.
טיף לערנען איז געניצט פֿאַר נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און רעדע דערקענונג דורך דיגיטאַל אַסיסטאַנץ אַזאַ ווי Siri, Cortana, Alexa און Google Now.
פאַקטיש-צייט איבערזעצונג איז צוגעשטעלט דורך סקיפּע. פילע E- בריוו באַדינונגס האָבן אַוואַנסירטע אין זייער פיייקייט צו דעטעקט ספּאַם אַרטיקלען איידער זיי דערגרייכן די ינבאָקס.
PayPal האט געניצט טיף לערנען צו פאַרמייַדן פראָדזשאַלאַנט פּיימאַנץ. CamFind, למשל, אַלאַוז איר צו נעמען אַ פאָטאָ פון קיין כייפעץ און, ניצן רירעוודיק וויזשאַוואַל זוכן טעכנאָלאָגיע, באַשטימען וואָס עס איז.
דיפּ לערנען איז געניצט צו צושטעלן סאַלושאַנז דורך Google ספּעציעל. AlphaGo, אַ קאָמפּיוטער פּראָגראַם דעוועלאָפּעד דורך Google Deepmind, האט טרונקעד די קראַנט גאָ טשאַמפּיאָנס.
WaveNet, דעוועלאָפּעד דורך DeepMind, קענען מאַכן רעדע וואָס סאָונדס מער נאַטירלעך ווי דערווייַל בנימצא רעדע סיסטעמען. צו איבערזעצן מויל און טעקסטשאַל שפּראַכן, Google Translate ניצט טיף לערנען און בילד דערקענונג.
קיין פאָטאָ קענען זיין יידענאַפייד מיט Google פּלאַנעט. צו העלפן אין דעוועלאָפּינג אַי אַפּלאַקיישאַנז, Google באשאפן דעם טענסאָרפלאָוו טיף לערנען ווייכווארג דאַטאַבייס.
צוקונפֿט פון טיף לערנען
טיף לערנען איז אַן אַנאַוווידאַבאַל טעמע בשעת דיסקאַסינג טעכנאָלאָגיע. יבעריק צו זאָגן, טיף לערנען האט יוואַלווד אין איינער פון די מערסט קריטיש עלעמענטן פון טעכנאָלאָגיע.
אָרגאַנאַזיישאַנז געניצט צו זיין די בלויז אָנעס אינטערעסירט אין טעקנאַלאַדזשיז ווי אַי, טיף לערנען, מאַשין לערנען, און אַזוי אויף. מענטשן, אויך, זענען אינטערעסירט אין דעם עלעמענט פון טעכנאָלאָגיע, ספּעציעל טיף לערנען.
איינער פון די פילע סיבות וואָס טיף לערנען איז אַזוי פיל ופמערקזאַמקייט איז די פיייקייט צו לאָזן בעסער דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז און ימפּרוווינג די אַקיעראַסי פון די פאָרויסזאָגן.
אנטוויקלונג מכשירים פֿאַר טיף לערנען, לייברעריז און שפּראַכן קען זיין רעגולער קאַמפּאָונאַנץ פון קיין ווייכווארג אַנטוויקלונג טאָאָלקיט אין אַ ביסל יאָרן.
די קראַנט מכשירים וועט ויסברוקירן דעם וועג פֿאַר פּשוט פּלאַן, סעטאַפּ און טריינינג פון נייַע מאָדעלס.
סטייל טראַנספאָרמאַציע, אַוטאָ-טאַגינג, מוזיק שאַפונג, און אנדערע טאַסקס וואָלט זיין פיל גרינגער צו טאָן מיט די סקילז.
די פאָדערונג פֿאַר גיך קאָדירונג איז קיינמאָל געווען גרעסער.
דעפּ לערנען דעוועלאָפּערס וועלן ינקריסינגלי נוצן ינאַגרייטיד, אָפֿן, וואָלקן-באזירט אַנטוויקלונג ינווייראַנמאַנץ וואָס לאָזן אַקסעס צו אַ ברייט קייט פון אַוועק-דעם-פּאָליצע און פּלאַגאַבאַל אַלגערידאַם לייברעריז אין דער צוקונפֿט.
טיף לערנען האט אַ זייער העל צוקונפֿט!
די נוץ פון אַ נעוראַל נעץ איז אַז עס יקסעלז אין האַנדלינג מיט גרויס אַמאַונץ פון כעטעראַדזשיניאַס דאַטן (טראַכטן פון אַלץ אונדזער סייכל האָבן צו האַנדלען מיט, אַלע די צייַט).
דאָס איז ספּעציעל אמת אין אונדזער צייט פון שטאַרק סמאַרט סענסאָרס, וואָס קענען קלייַבן מאַסיוו אַמאַונץ פון דאַטן. טראַדיציאָנעל קאָמפּיוטער סיסטעמען זענען סטראַגאַלינג צו סיפט, קאַטאַגערייז און אַרויספירן קאַנקלוזשאַנז פון אַזוי פיל דאַטן.
סאָף
טיף לערנען כוחות רובֿ פון די קינסטלעך סייכל (AI) סאַלושאַנז וואָס קענען פֿאַרבעסערן אָטאַמיישאַן און אַנאַליסיס פּראַסעסאַז.
רובֿ מענטשן קומען אין קאָנטאַקט מיט טיף לערנען טעגלעך ווען זיי נוצן די אינטערנעט אָדער זייער רירעוודיק פאָנעס.
טיף לערנען איז געניצט צו פּראָדוצירן סובטיטלעס פֿאַר יאָוטובע ווידיאס. אָנפירן קול דערקענונג אויף פאָנעס און סמאַרט ספּיקערז.
געבן פּנים לעגיטימאַציע פֿאַר בילדער, און לאָזן זיך-דרייווינג אָטאַמאָובילז, צווישן פילע אנדערע ניצט.
און, ווי דאַטן סייאַנטיס און אַקאַדעמיקס מאַכנ זיך ינקריסינגלי קאָמפּליצירט טיף לערנען פּראַדזשעקס ניצן טיף לערנען פראַמעוואָרקס, דעם סאָרט פון קינסטלעך סייכל וועט ווערן אַ ינקריסינגלי וויכטיק טייל פון אונדזער טעגלעך לעבן.
לאָזן אַ ענטפֿערן