Deep Studying: Vanlige applikasjoner og fordeler
Deep learning-markedet brukes synonymt med maskinlæring, males de er ikke de samme. Førstnevnte er en prosess hvor en maskin lærer å utføre noe med kunstige nevrale nettverk som er sammensatt av ulike nivåer som er ordnet i et hierarki. Maskinlæring, derimot, er en type for kunstig intelligens der datamaskiner lærer å gjøre noe uten å være programmert til å gjøre det.
Komponenter
Dyplæringsapparat består av følgende:
- Flere lag med kunstige nevroner som simulerer den menneskelige hjernen
- Nevronforbindelser blir svakere eller sterkere avhengig av inngangsdata
- Observerte information genereres by way of interaksjonen mellom forskjellige lag
- Ulike former for trening hviler på behovet
- Information som kan være umerket eller merket
- Maskinen blir smartere med hvert sett med information
- I sluttfasen blir maskinene kognitive
Vanlige anvendelser av dyp læring
Den brukes i ulike sluttbruksindustrier, fra medisinsk utstyr til automatisert kjøring og mer.
- Automatisert kjøring
Bilforskere bruker dyp læring for å oppdage objekter automatisk, for eksempel stopplys og skilt. Dessuten brukes den også til å oppdage fotgjengere for å redusere ulykker. - Medisinsk forskning og helsetjenester
Kreftforskere bruker dyp læring for å oppdage kreftceller automatisk. Crew ved UCLA har utviklet et avansert mikroskop som gir et høydimensjonalt datasett for å trene en dyp læringsapp for å identifisere kreftceller nøyaktig. Dessuten fokuserer det for tiden på sykdomssporing, medisinsk bildebehandling, medikamentoppdagelse, proteinstrukturanalyse og virusinfeksjon og alvorlighetsgrad for å bekjempe koronaviruset. - Luftfart og forsvar
Dyplæring brukes også til å identifisere objekter ved hjelp av satellitter som lokaliserer områder av interesse og identifiserer usikre eller trygge soner for tropper. - Elektronikk
Dyplæring brukes i taleoversettelse og automatisert hørsel. For eksempel, hjemmehjelpsenheter som reagerer på ens stemme og kjenner ens preferanser, drives gjennom dyplæringsapplikasjoner. - Industriell automasjon
Sist, males ikke minst, bidrar dyp læring til å forbedre sikkerheten til arbeidere rundt tunge maskiner ved automatisk å oppdage når gjenstander eller personer er innenfor en usikker avstand fra en maskin.
Massevis av fordeler
Den er etterspurt på grunn av de mange fordelene den tilbyr, for eksempel:
1. Maksimal bruk av ustrukturerte information
En stor del av dataene til en organisasjon er generelt ustrukturert ettersom de finnes i ulike formater som tekster, bilder og andre. For de fleste algoritmene for maskinlæring er det ganske utfordrende å analysere ustrukturerte information. Det er her dyp læring kommer inn i bildet. Man kan bruke ulike formater av information for å trene algoritmene for dyp læring og likevel få innsikt som er related for treningsformålet. Algoritmene kan for eksempel brukes til å avdekke eksisterende relasjoner mellom chatting på sosiale medier, bransjeanalyse og mer for å forutsi en gitt organisasjons kommende aksjekurser.
2. Eliminer funksjonsteknikk
Funksjonsteknikk i maskinlæring er en nøkkeljobb ettersom den forbedrer nøyaktigheten, og til tider kan prosessen trenge domenekunnskap angående et spesifikt downside. En viktig fordel med dyp læring er dens evne til å utføre funksjonsutvikling av seg selv. En algoritme i denne tilnærmingen skanner dataene for å identifisere funksjoner som korrelerer og kombinerer deretter det samme for å fremme raskere læring uten å bli bedt om å gjøre det eksplisitt. Det hjelper dataforskere ved å spare enormt mye arbeid.
3. Levere førsteklasses resultater
People gjør ofte uforsiktige feil. Males dette er ikke tilfelle med nevrale nettverk. Når den er trent riktig, kan en dyplæringsmodell utføre utallige rutinemessige, repeterende jobber i løpet av en kort tidsperiode sammenlignet med mennesker. Dessuten vil arbeidskvaliteten aldri forringes.
4. Kutt unødvendige utgifter
Tilbakekallinger er dyre og kan i enkelte bransjer koste millioner. Gjennom dyp læring kan de subjektive defektene som er vanskelige å trene på, for eksempel mindre produktmerkingsfeil, oppdages. Denne modellen vil også hjelpe med å identifisere defekter som ellers ville være vanskelig å oppdage. Når konsistente bilder blir utfordrende på grunn av ulike årsaker, vil det hjelpe å ta hensyn til slike variasjoner og lære verdifulle funksjoner for å gjøre inspeksjonene robuste.
5. Eliminer datamerking
Faktum er at datamerking er en tidkrevende og kostbar jobb. Behovet for godt merket information vil bli foreldet gjennom dyp læring fordi algoritmene utmerker seg i læring uten noen retningslinjer.
På grunn av sine forlokkende funksjoner og fordeler, har dyp læring brede bruksområder og er kommet for å bli.
Referanser:
- International Deep Studying markedsundersøkelsesrapport: etter komponent (maskinvare, programvare, tjenester), etter applikasjon (bildegjenkjenning, datautvinning, signalgjenkjenning), etter sluttbruker (sikkerhet, produksjon, BFSI, helsevesen, landbruk) – prognose til 2030
