Python Derin Öğrenme - Uygulamalar

Derin öğrenme, bilgisayarla görme, dil çevirisi, resim yazısı, ses transkripsiyonu, moleküler biyoloji, konuşma tanıma, doğal dil işleme, kendi kendine giden arabalar, beyin tümörü algılama, gerçek zamanlı konuşma çevirisi, müzik gibi birkaç uygulama için iyi sonuçlar üretti. kompozisyon, otomatik oyun oynama vb.

Derin öğrenme, daha gelişmiş bir uygulama ile makine öğreniminden sonraki büyük adımdır. Şu anda, ham yapılandırılmamış verilerle uğraşırken güçlü bir oyun değiştirici olma vaadi getiren bir endüstri standardı olma yolunda ilerliyor.

Derin öğrenme şu anda çok çeşitli gerçek dünya sorunları için en iyi çözüm sağlayıcılardan biridir. Geliştiriciler, önceden verilen kuralları kullanmak yerine karmaşık görevleri çözmek için örneklerden öğrenen AI programları geliştiriyorlar. Birçok veri bilimcisi tarafından kullanılan derin öğrenmeyle, daha derin sinir ağları her zamankinden daha doğru sonuçlar veriyor.

Buradaki fikir, her ağ için eğitim katmanlarının sayısını artırarak derin sinir ağları geliştirmektir; makine mümkün olduğunca doğru olana kadar veriler hakkında daha fazla bilgi edinir. Geliştiriciler, karmaşık makine öğrenimi görevlerini uygulamak için derin öğrenme tekniklerini kullanabilir ve yüksek düzeyde algısal tanımaya sahip olmak için yapay zeka ağlarını eğitebilir.

Derin öğrenme, popülerliğini Bilgisayar vizyonunda bulur. Burada elde edilen görevlerden biri, verilen girdi görüntülerinin kedi, köpek vb. Olarak veya görüntüyü en iyi tanımlayan bir sınıf veya etiket olarak sınıflandırıldığı görüntü sınıflandırmasıdır. Biz insanlar bu görevi nasıl yapacağımızı hayatımızın çok erken dönemlerinde öğreniyoruz ve kalıpları hızlı bir şekilde tanıma, önceki bilgilerden genelleme ve farklı görüntü ortamlarına uyum sağlama becerilerine sahibiz.