Pembelajaran Mesin - Pembelajaran Mendalam

Deep Learning menggunakan ANN. Pertama kita akan melihat beberapa aplikasi pembelajaran mendalam yang akan memberi Anda gambaran tentang kekuatannya.

Aplikasi

Pembelajaran Mendalam telah menunjukkan banyak keberhasilan di beberapa area aplikasi pembelajaran mesin.

Self-driving Cars- Mobil swakemudi otonom menggunakan teknik pembelajaran mendalam. Mereka umumnya beradaptasi dengan situasi lalu lintas yang terus berubah dan menjadi lebih baik dan lebih baik dalam mengemudi selama periode waktu tertentu.

Speech Recognition- Aplikasi lain yang menarik dari Deep Learning adalah pengenalan suara. Kita semua saat ini menggunakan beberapa aplikasi seluler yang mampu mengenali ucapan kita. Siri dari Apple, Alexa Amazon, Cortena dari Microsoft, dan Asisten Google - semua ini menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam.

Mobile Apps- Kami menggunakan beberapa aplikasi berbasis web dan seluler untuk mengatur foto-foto kami. Deteksi wajah, ID wajah, penandaan wajah, mengidentifikasi objek dalam gambar - semua ini menggunakan pembelajaran mendalam.

Peluang Pembelajaran Mendalam yang Belum Tersentuh

Setelah melihat kesuksesan besar yang dicapai aplikasi pembelajaran dalam di banyak domain, orang-orang mulai menjelajahi domain lain di mana pembelajaran mesin belum diterapkan sejauh ini. Ada beberapa domain di mana teknik pembelajaran dalam berhasil diterapkan dan ada banyak domain lain yang dapat dieksploitasi. Beberapa di antaranya dibahas di sini.

Pertanian adalah salah satu industri di mana orang dapat menerapkan teknik pembelajaran mendalam untuk meningkatkan hasil panen.
Pembiayaan konsumen adalah area lain tempat pembelajaran mesin dapat sangat membantu dalam memberikan deteksi dini penipuan dan menganalisis kemampuan pembayaran pelanggan.
Teknik pembelajaran mendalam juga diterapkan pada bidang kedokteran untuk membuat obat baru dan memberikan resep yang dipersonalisasi kepada pasien.

Kemungkinannya tidak terbatas dan kita harus terus mengawasi karena ide dan perkembangan baru sering muncul.

Apa yang Diperlukan untuk Mencapai Lebih Banyak Dengan Pembelajaran Mendalam

Untuk menggunakan pembelajaran yang dalam, daya superkomputer merupakan persyaratan wajib. Anda membutuhkan memori serta CPU untuk mengembangkan model pembelajaran yang mendalam. Untungnya, hari ini kami memiliki ketersediaan HPC yang mudah - Komputasi Kinerja Tinggi. Oleh karena itu, pengembangan aplikasi deep learning yang kami sebutkan di atas menjadi kenyataan saat ini dan di masa yang akan datang juga dapat kita lihat aplikasinya pada area yang belum tersentuh yang telah kita bahas sebelumnya.

Sekarang, kita akan melihat beberapa batasan pembelajaran mendalam yang harus kita pertimbangkan sebelum menggunakannya dalam aplikasi pembelajaran mesin kita.

Kekurangan Pembelajaran Mendalam

Beberapa poin penting yang perlu Anda pertimbangkan sebelum menggunakan pembelajaran mendalam tercantum di bawah ini -

Pendekatan Kotak Hitam
Durasi Pembangunan
Jumlah Data
Mahal Secara Komputasi

Kami sekarang akan mempelajari setiap batasan ini secara mendetail.

Pendekatan Kotak Hitam

ANN seperti kotak hitam. Anda memberinya masukan tertentu dan itu akan memberi Anda keluaran tertentu. Diagram berikut menunjukkan satu aplikasi di mana Anda memberi makan gambar hewan ke jaringan saraf dan memberi tahu Anda bahwa gambar itu adalah gambar anjing.

Mengapa ini disebut pendekatan kotak hitam adalah Anda tidak tahu mengapa jaringan muncul dengan hasil tertentu. Anda tidak tahu bagaimana jaringan menyimpulkan bahwa itu adalah seekor anjing? Sekarang pertimbangkan aplikasi perbankan di mana bank ingin memutuskan kelayakan kredit klien. Jaringan pasti akan memberi Anda jawaban untuk pertanyaan ini. Namun, apakah Anda dapat membenarkannya untuk klien? Bank perlu menjelaskan kepada nasabah mengapa pinjaman tersebut tidak dikenai sanksi?

Durasi Pembangunan

Proses pelatihan jaringan saraf digambarkan dalam diagram di bawah ini -

Anda terlebih dahulu menentukan masalah yang ingin Anda selesaikan, membuat spesifikasinya, memutuskan fitur masukan, mendesain jaringan, menerapkannya, dan menguji keluaran. Jika hasilnya tidak seperti yang diharapkan, anggap ini sebagai umpan balik untuk merestrukturisasi jaringan Anda. Ini adalah proses berulang dan mungkin memerlukan beberapa iterasi hingga jaringan waktu sepenuhnya terlatih untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan.

Jumlah Data

Jaringan pembelajaran dalam biasanya membutuhkan sejumlah besar data untuk pelatihan, sedangkan algoritme pembelajaran mesin tradisional dapat digunakan dengan sukses bahkan hanya dengan beberapa ribu titik data. Untungnya, kelimpahan data tumbuh sebesar 40% per tahun dan daya pemrosesan CPU tumbuh sebesar 20% per tahun seperti yang terlihat pada diagram di bawah ini -

Mahal Secara Komputasi

Melatih jaringan saraf memerlukan daya komputasi beberapa kali lebih banyak daripada yang diperlukan dalam menjalankan algoritme tradisional. Pelatihan Jaringan Neural dalam yang berhasil mungkin memerlukan waktu pelatihan selama beberapa minggu.

Berbeda dengan ini, algoritme pembelajaran mesin tradisional hanya membutuhkan beberapa menit / jam untuk dilatih. Selain itu, jumlah daya komputasi yang diperlukan untuk melatih jaringan neural dalam sangat bergantung pada ukuran data Anda dan seberapa dalam dan kompleks jaringan tersebut?

Setelah memiliki ikhtisar tentang apa itu Machine Learning, kapabilitas, batasan, dan aplikasinya, sekarang mari kita selami pembelajaran "Machine Learning".