Python Deep Learning - aplikacje

Głębokie uczenie przyniosło dobre wyniki w przypadku kilku zastosowań, takich jak widzenie komputerowe, tłumaczenie języka, napisy do obrazów, transkrypcja audio, biologia molekularna, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego, samojezdne samochody, wykrywanie guzów mózgu, tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym, muzyka kompozycja, automatyczna gra i tak dalej.

Głębokie uczenie się to kolejny duży krok po uczeniu maszynowym z bardziej zaawansowaną implementacją. Obecnie zmierza w kierunku stania się standardem branżowym, przynosząc mocną obietnicę bycia przełomem w dziedzinie przetwarzania surowych danych nieustrukturyzowanych.

Uczenie głębokie jest obecnie jednym z najlepszych dostawców rozwiązań dla szerokiego zakresu rzeczywistych problemów. Programiści budują programy AI, które zamiast korzystać z wcześniej podanych reguł, uczą się na przykładach, aby rozwiązywać skomplikowane zadania. Dzięki głębokiemu uczeniu się używanemu przez wielu naukowców zajmujących się danymi, głębsze sieci neuronowe zapewniają coraz dokładniejsze wyniki.

Chodzi o to, aby rozwinąć głębokie sieci neuronowe poprzez zwiększenie liczby warstw szkoleniowych dla każdej sieci; maszyna uczy się więcej o danych, aż staną się tak dokładne, jak to tylko możliwe. Programiści mogą wykorzystywać techniki głębokiego uczenia się do wdrażania złożonych zadań uczenia maszynowego i szkolić sieci sztucznej inteligencji, aby miały wysoki poziom rozpoznawania percepcyjnego.

Uczenie głębokie znajduje swoją popularność w wizji komputerowej. Tutaj jednym z osiągniętych zadań jest klasyfikacja obrazu, w której dane wejściowe są klasyfikowane jako kot, pies itp. Lub jako klasa lub etykieta najlepiej opisująca obraz. My, ludzie, uczymy się, jak wykonywać to zadanie na bardzo wczesnym etapie życia i posiadamy umiejętności szybkiego rozpoznawania wzorców, generalizowania na podstawie wcześniejszej wiedzy i dostosowywania się do różnych środowisk obrazu.