Introduksjon til anvendelse av dyp læring

Dyp læring er en undergruppe av maskinlæring, en skritt nedleggelse for kunstig intelligens. Dype læringsmetoder fungerer som det menneskelige sinn, det er som et kunstig nevralt nett. Bruken av dyp læring er også å gjenskape de tingene som et menneskesinn er i stand til. Når et menneskesinn tar en beslutning av syn eller lyd eller tekstmønstre, hjelper dyp læring også til å ta en beslutning. For eksempel å se på et bilde og si om det er en hund eller katt eller bestemme forskjellige gjenstander i bildet, gjenkjenne lyden til et instrument / kunstner og si om det, tekstbryting og naturlig språkbehandling er noen av anvendelsene til dyp lærer.

Anvendelse av Deep Learning

Anvendelser av dyp læring er store, men vi vil prøve å dekke den mest brukte bruken av teknikker for dyp læring. Her er noen av de dype læringsapplikasjonene, som nå endrer verden rundt oss veldig raskt.

1. Deteksjon av toksisitet for forskjellige kjemiske strukturer

Her er dyp læringsmetode veldig effektiv, der eksperter pleide å ta flere tiår med å bestemme toksisiteten til en spesifikk struktur, men med dyp læringsmodell er det mulig å bestemme toksisitet på veldig mindre tid (avhengig av kompleksitet kan være timer eller dager). Dype læringsmodeller er i stand til å representere abstrakte konsepter av innspillet i det multilevel distribuerte hierarkiet. Det muliggjør læring i flere oppgaver for alle giftige effekter bare i ett kompakt nevralt nettverk, noe som gjør det svært informativt. Denne modellen normaliserer alle de kjemiske strukturene til forbindelsene. Sett dem sammen for å forutsi toksisiteten til mulige nye forbindelser fra normaliserte strukturer. Hvor dyp læring er langt bedre enn andre maskinlæringsteknikker? Vennligst sjekk denne artikkelen (DeepTox: Toxicity Prediction bruker Deep Learning av Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † og Sepp Hochreiter 1 * )

2. Mitosedeteksjon / radiologi

Å bestemme kreftdeteksjon dyp læringsmodell har 6000 faktorer som kan hjelpe i å forutsi overlevelsen til en pasient. For brystkreftdiagnostikk har dyp læringsmodell blitt vist seg effektiv og effektivt. CNN-modellen for dyp læring er nå i stand til å oppdage i tillegg til å klassifisere mitose på sykehus. Dype nevrale nettverk hjelper til med å undersøke cellens livssyklus (Kilde: Cell mitosis deteksjon ved bruk av dype nevrale nettverk Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).

3. Hallusinasjon eller sekvensgenerering

Lage nye opptak ved å observere forskjellige videospill, lære hvordan de fungerer og gjenskape dem ved hjelp av dyp læringsteknikker som tilbakevendende nevrale nettverk. Hallusinasjoner med dyp læring kan generere bilder med høy oppløsning ved å bruke bilder med lav oppløsning. Denne modellen brukes videre til å gjenopprette historiske data fra bilder med lav oppløsning og ved å konvertere dem til bilder med høy oppløsning.

4. Bildeklassifisering / Maskinsyn

vi ser at Facebook gir et forslag for automatisk merking av forskjellige personer i et bilde er et perfekt eksempel på maskinsyn. Den bruker dype garn og tar bilder i forskjellige vinkler, og merker deretter navnet på det bildet. Disse dype læringsmodellene er nå så avanserte at vi kan gjenkjenne forskjellige objekter i et bilde og kan forutsi hva som kan være anledningen i det bildet. For eksempel har et bilde tatt i restauranten forskjellige funksjoner i seg, som bord, stoler, forskjellige matvarer, kniv, gaffel, glass, øl (ølens merke), stemningen til menneskene på bildet, etc. å se på bildene som er lagt ut av en person, kan oppdage personens smak og anbefale lignende ting å kjøpe eller steder å besøke osv.

5. Talegjenkjenning

Tale er den vanligste metoden for kommunikasjon i det menneskelige samfunn. Når en menneskelig gjenkjenne tale forstår den og reagerer deretter, på samme måte som dyp læringsmodell forbedrer datamaskinens evner, slik at de kan forstå hvordan mennesker reagerer på forskjellige taler. I det daglige har vi levende eksempler som Siri fra Apple, Alexa fra Amazon, google home mini, etc. I talen er det mange faktorer som måtte vurderes som språk / aksent / Alder / Kjønn / lydkvalitet osv. Målet er å gjenkjenne og svare på en ukjent høyttaler ved innspillingen av lydsignalene.

6. Tekstutvinning og tekstgjenkjenning

Tekstuttrekking har i seg selv mange applikasjoner i den virkelige verden. For eksempel automatisk oversettelse fra ett språk til et annet, sentimental analyse av forskjellige anmeldelser. Dette er kjent som naturlig språkbehandling. Når vi skriver en e-post, ser vi at auto-forslag for å fullføre setningen også er anvendelsen av dyp læring.

7. Markedsprediksjon

Dype læringsmodeller kan forutsi kjøp og salg av samtaler for tradere, avhengig av datasettet hvordan modellen har blitt opplært, den er nyttig både for kortsiktig handelsspill så vel som langsiktig investering basert på tilgjengelige funksjoner.

8. Digital annonsering

Dype læringsmodeller kategoriserer brukere basert på deres tidligere kjøps- og nettleserhistorikk og anbefaler relevante og personaliserte annonser i sanntid. Vi kan oppleve det samme, et produkt som du nettopp har søkt i din Amazon-applikasjon. Annonsering av det samme vil vises i andre applikasjoner som IRCTC.

9. Oppsporing av svindel

En dyp læringsmodell bruker flere datakilder for å flagge en beslutning som svindel i sanntid. Med dype læringsmodeller er det også mulig å finne ut hvilket produkt og hvilke markeder som er mest utsatt for svindel og gi eller ekstra pleie i slike tilfeller.

10. Jordskjelvsprediksjon

Seismolog prøver å forutsi jordskjelvet, men det er for sammensatt til å forutse det. Én feil prediksjon koster mye så vel for folk som regjering. I et jordskjelv er det to typer bølger p-bølge (reiser raskt, men skadene er mindre), s-bølge (reiser sakte, men skadene er høye). Det er vanskelig å ta beslutninger dager før, men med dyp læringsteknikker kan vi forutsi utfallet av hver bølge fra tidligere erfaring kan være timer før, men det er raskt derfor kan vi gjøre justeringer.

Konklusjon - anvendelse av dyp læring

Dyp læring gjør det mye vanskeligere for oss. Bruksområdene med dyp læring spenner i de forskjellige industrisektorene, og det er revolusjonerende på noen områder som helsehjelp (Legemiddeloppdagelse / kreftdeteksjon osv.), Bilindustrier (Autonomt kjøresystem), Annonsesektor (personaliserte annonser endrer markedstrender). Vi har diskutert de viktigste bruksområdene for dyp læring, men det er fremdeles mange andre applikasjoner som noen blir jobbet med og noen vil komme i fremtiden.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til anvendelsen av dyp læring. Her diskuterer vi også introduksjonen og topp 10 anvendelsen av Deep Learning. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Maskiner for læring av maskiner
  2. Hva er dyp læring
  3. Deep Learning Algorithms
  4. Deep Learning Technique
  5. Spørreeksempler på hvordan du oppretter visninger i Oracle
  6. Hierarki i Tableau | Hvordan lage?
  7. Veiledning for maskinlæringsteknikker

Kategori:

Stor Data