Einführung in die Anwendung von Deep Learning
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, eine schrittweise Annäherung an die künstliche Intelligenz. Deep-Learning-Methoden funktionieren wie der menschliche Verstand, es ist wie ein künstliches neuronales Netz. Die Anwendungen des tiefen Lernens sollen auch die Dinge nachbilden, zu denen ein menschlicher Verstand fähig ist. Wenn ein menschlicher Verstand eine Entscheidung anhand von Bild-, Ton- oder Textmustern trifft, hilft das tiefe Lernen auch bei der Entscheidungsfindung. Wenn Sie beispielsweise ein Bild betrachten und sagen, ob es sich um einen Hund oder eine Katze handelt, oder verschiedene Objekte im Bild bestimmen, den Klang eines Instruments / Künstlers erkennen und darüber sagen, sind Text Mining und die Verarbeitung natürlicher Sprache einige der Anwendungen von deep Lernen.
Anwendung von Deep Learning
Die Anwendungen von Deep Learning sind groß, aber wir würden versuchen, die am häufigsten verwendeten Anwendungen von Deep Learning-Techniken abzudecken. Hier sind einige der Deep-Learning-Anwendungen, die die Welt um uns herum sehr schnell verändern.
1. Toxizitätsnachweis für verschiedene chemische Strukturen
Hier ist die Methode des tiefen Lernens sehr effizient, bei der Experten jahrzehntelang Zeit brauchten, um die Toxizität einer bestimmten Struktur zu bestimmen. Mit dem Modell des tiefen Lernens ist es jedoch möglich, die Toxizität in sehr kurzer Zeit zu bestimmen (abhängig von der Komplexität können Stunden oder Stunden sein Tage). Deep-Learning-Modelle können abstrakte Konzepte der Eingabe in der mehrstufigen verteilten Hierarchie darstellen. Es ermöglicht Multitasking-Lernen für alle toxischen Effekte in nur einem kompakten neuronalen Netzwerk, was es sehr informativ macht. Dieses Modell normalisiert alle chemischen Strukturen der Verbindungen. Stellen Sie sie zusammen, um die Toxizität möglicher neuer Verbindungen aus normalisierten Strukturen vorherzusagen. Wie tief ist Lernen besser als andere Techniken des maschinellen Lernens? Bitte lesen Sie diesen Artikel (DeepTox: Toxizitätsvorhersage mit Deep Learning von Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † und Sepp Hochreiter 1 * )
2. Mitoseerkennung / Radiologie
Das Deep-Learning-Modell zur Bestimmung der Krebserkennung enthält 6000 Faktoren, die bei der Vorhersage des Überlebens eines Patienten hilfreich sein können. Für die Brustkrebsdiagnose hat sich das Deep-Learning-Modell als effizient und effektiv erwiesen. Das CNN-Modell des tiefen Lernens ist nun in der Lage, stationäre Mitosen zu erkennen und zu klassifizieren. Tiefe neuronale Netze helfen bei der Untersuchung des Zelllebenszyklus (Quelle: Zellmitose-Erkennung mit tiefen neuronalen Netzen Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Halluzination oder Sequenzerzeugung
Erstellen Sie neues Filmmaterial, indem Sie verschiedene Videospiele beobachten, deren Funktionsweise erlernen und sie mithilfe von Deep-Learning-Techniken wie wiederkehrenden neuronalen Netzen replizieren. Deep-Learning-Halluzinationen können mit Bildern mit niedriger Auflösung Bilder mit hoher Auflösung erzeugen. Dieses Modell wird ferner zum Wiederherstellen der historischen Daten aus Bildern mit niedriger Auflösung verwendet, indem sie in Bilder mit hoher Auflösung konvertiert werden.
4. Bildklassifizierung / Machine Vision
Wir sehen, dass Facebook einen Vorschlag zum automatischen Markieren verschiedener Personen in einem Bild liefert. Dies ist ein perfektes Beispiel für Machine Vision. Es werden tiefe Netze verwendet, Bilder aus verschiedenen Winkeln aufgenommen und dem Bild dann den Namen gegeben. Diese Modelle des tiefen Lernens sind jetzt so weit fortgeschritten, dass wir verschiedene Objekte in einem Bild erkennen und vorhersagen können, was der Anlass in diesem Bild sein könnte. Beispielsweise weist ein im Restaurant aufgenommenes Bild verschiedene Merkmale auf, wie Tische, Stühle, verschiedene Lebensmittel, Messer, Gabel, Glas, Bier (Marke des Bieres), die Stimmung der Personen auf dem Bild usw. Durch Wenn Sie sich die von einer Person geposteten Bilder ansehen, können Sie die Vorlieben dieser Person erkennen und ähnliche Dinge zum Kaufen, Besuchen usw. empfehlen.
5. Spracherkennung
Sprache ist die häufigste Kommunikationsmethode in der menschlichen Gesellschaft. Wenn ein Mensch die Sprache versteht und entsprechend reagiert, verbessert das Deep-Learning-Modell auf die gleiche Weise die Fähigkeiten von Computern, sodass er verstehen kann, wie der Mensch auf verschiedene Reden reagiert. Im täglichen Leben haben wir Live-Beispiele wie Siri von Apple, Alexa von Amazon, Google Home Mini usw. In der Rede gab es viele Faktoren, die berücksichtigt werden mussten, wie Sprache / Akzent / Alter / Geschlecht / Klangqualität usw. Das Ziel ist es, einen unbekannten Sprecher durch die Eingabe seiner Tonsignale zu erkennen und darauf zu reagieren.
6. Textextraktion und Texterkennung
Die Textextraktion selbst hat viele Anwendungen in der realen Welt. Zum Beispiel die automatische Übersetzung von einer Sprache in eine andere, die sentimentale Analyse verschiedener Rezensionen. Dies ist allgemein als Verarbeitung natürlicher Sprache bekannt. Wenn wir eine E-Mail schreiben, sehen wir, dass der automatische Vorschlag, den Satz zu vervollständigen, auch die Anwendung von Deep Learning ist.
7. Marktprognose
Deep-Learning-Modelle können Kauf- und Verkaufsanrufe für Händler vorhersagen. Abhängig vom Datenbestand, in dem das Modell trainiert wurde, ist es sowohl für kurzfristige Handelsspiele als auch für langfristige Investitionen auf der Grundlage der verfügbaren Funktionen nützlich.
8. Digitale Werbung
Deep-Learning-Modelle kategorisieren Benutzer anhand ihres vorherigen Kauf- und Browserverlaufs und empfehlen relevante und personalisierte Anzeigen in Echtzeit. Wir können dasselbe erleben, ein Produkt, das Sie gerade in Ihrer Amazon-Anwendung gesucht haben. Werbung für dasselbe wird in anderen Anwendungen wie IRCTC angezeigt.
9. Betrugserkennung
Ein Deep-Learning-Modell verwendet mehrere Datenquellen, um eine Entscheidung in Echtzeit als Betrug zu kennzeichnen. Mit Deep-Learning-Modellen ist es auch möglich, herauszufinden, welches Produkt und welche Märkte in solchen Fällen am anfälligsten für Betrug und besondere Sorgfalt sind.
10. Erdbebenvorhersage
Der Seismologe versucht, das Erdbeben vorherzusagen, aber es ist zu komplex, um es vorherzusagen. Eine falsche Vorhersage kostet sowohl Menschen als auch der Regierung viel. Bei einem Erdbeben gibt es zwei Arten von Wellen: p-Welle (bewegt sich schnell, aber der Schaden ist geringer), s-Welle (bewegt sich langsam, aber der Schaden ist hoch). Es ist schwer, Entscheidungen Tage vorher zu treffen, aber durch tiefgreifende Lerntechniken können wir das Ergebnis jeder Welle aus früheren Erfahrungen Stunden vorhersagen, aber es ist schnell, dementsprechend können wir Anpassungen vornehmen.
Fazit - Anwendung von Deep Learning
Tiefes Lernen erleichtert uns viele schwierige Aufgaben. Die Anwendungen des Deep-Learning-Bereichs in den verschiedenen Industriebereichen sind in einigen Bereichen revolutionär, z. B. im Gesundheitswesen (Arzneimittelforschung / Krebserkennung usw.), in der Autoindustrie (autonomes Fahrsystem) und im Werbesektor (personalisierte Anzeigen ändern die Markttrends). Wir haben die Hauptanwendungen von Deep Learning erörtert, aber es gibt noch viele andere Anwendungen, an denen gearbeitet wird und an denen einige in Zukunft noch arbeiten werden.
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Dies war ein Leitfaden für die Anwendung von Deep Learning. Hier diskutieren wir auch die Einführung und die Top-10-Anwendung von Deep Learning. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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