Introduktion till tillämpning av Deep Learning

Djupt lärande är en delmaskin av maskininlärning, en stängning av artificiell intelligens. Djupa inlärningsmetoder fungerar som det mänskliga sinnet, det är som ett konstgjort neuralt nät. Tillämpningarna av djup inlärning är också att replikera de saker som ett mänskligt sinne kan. Eftersom ett mänskligt sinne gör ett beslut genom vision eller ljud eller textmönster, på samma sätt hjälper djup inlärning också att fatta ett beslut. Att till exempel titta på en bild och säga om det är en hund eller katt eller bestämma olika föremål i bilden, känna igen ljudet från ett instrument / konstnär och säga om den, textbrytning och naturligt språkbearbetning är några av användningarna av djupa inlärning.

Tillämpning av Deep Learning

Tillämpningar av djup inlärning är stora, men vi skulle försöka täcka den mest använda tillämpningen av djup inlärningstekniker. Här är några av de djupa inlärningsapplikationerna som nu förändrar världen runt oss mycket snabbt.

1. Toxicitetsdetektering för olika kemiska strukturer

Här är djup inlärningsmetod mycket effektiv, där experter brukade ta decennier av tid för att bestämma toxiciteten för en specifik struktur, men med djup inlärningsmodell är det möjligt att bestämma toxicitet på mycket mindre tid (beror på komplexitet kan vara timmar eller dagar). Djupt inlärningsmodeller kan representera abstrakta begrepp för inmatningen i den multilevel distribuerade hierarkin. Det möjliggör multitask-inlärning för alla toxiska effekter bara i ett kompakt neuralt nätverk, vilket gör det mycket informativt. Denna modell normaliserar alla kemiska strukturer hos föreningarna, sammansätt dem för att förutsäga toxiciteten för möjliga nya föreningar från normaliserade strukturer. Hur djupt lärande är mycket bättre än andra maskininlärningstekniker? Kolla in detta dokument (DeepTox: Toxicity Prediction använder Deep Learning av Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † och Sepp Hochreiter 1 * )

2. Mitosdetektering / radiologi

Fastställande av djup inlärningsmodell för cancerupptäckt har 6000 faktorer som kan hjälpa till att förutsäga en patients överlevnad. För bröstcancerdiagnos har djup inlärningsmodell visat sig vara effektiv och effektiv. CNN-modellen för djup inlärning kan nu upptäcka och klassificera mitos inpatient. Djupa neurala nätverk hjälper till att undersöka celllivscykeln (Källa: Cell mitosdetektion med hjälp av djupa nervnätverk Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).

3. Hallucination eller sekvensgenerering

Skapa nya bilder genom att observera olika videospel, lära sig hur de fungerar och replikera dem med hjälp av djupa inlärningstekniker som återkommande neurala nätverk. Hallucinationer med djup inlärning kan generera bilder med hög upplösning med bilder med låg upplösning. Denna modell används vidare för att återställa historiska data från bilder med låg upplösningskvalitet genom att konvertera dem till högupplösta bilder.

4. Bildklassificering / maskinvision

vi ser att Facebook ger ett förslag för att automatiskt märka olika personer i en bild är ett perfekt exempel på maskinsyn. Den använder djupa nät och tar bilder i olika vinklar och markerar sedan namnet på den bilden. Dessa djupa inlärningsmodeller är nu så avancerade att vi kan känna igen olika objekt i en bild och kan förutsäga vad som kan vara tillfället i den bilden. Till exempel har en bild som tagits i restaurangen olika funktioner i den, som bord, stolar, olika matvaror, kniv, gaffel, glas, öl (varumärket av öl), humöret hos människorna i bilden, etc. Av genom att titta på bilder som har lagts ut av en person kan upptäcka personens smak och rekommendera liknande saker att köpa eller platser att besöka etc.

5. Taligenkänning

Tal är den vanligaste metoden för kommunikation i det mänskliga samhället. Eftersom ett mänskligt erkänner tal förstår det och svarar i enlighet därmed, på samma sätt som djup inlärningsmodell förbättrar datorns kapacitet så att de kan förstå hur människor reagerar på olika tal. I det dagliga livet har vi levande exempel som Siri från Apple, Alexa från Amazon, google home mini, etc. I talet finns det många faktorer som måste beaktas som språk / accent / ålder / kön / ljudkvalitet osv. Målet är att känna igen och svara på en okänd högtalare genom inmatningen av hans / hennes ljudsignaler.

6. Textekstraktion och textigenkänning

Textuttag i sig har många applikationer i den verkliga världen. Till exempel automatisk översättning från ett språk till ett annat, sentimental analys av olika recensioner. Detta är allmänt känt som naturligt språkbearbetning. När vi skriver ett e-postmeddelande ser vi autoförslag för att slutföra meningen är också tillämpningen av djup inlärning.

7. Marknadsförutsägelse

Djupt inlärningsmodeller kan förutsäga köp och sälj samtal för handlare, beroende på datasättet hur modellen har tränats, den är användbar både för korttidshandelsspel såväl som för långsiktig investering baserat på tillgängliga funktioner.

8. Digital reklam

Modeller med djup inlärning kategoriserar användare baserat på deras tidigare köp- och surfhistorik och rekommenderar relevanta och personliga annonser i realtid. Vi kan uppleva samma sak, en produkt som du just har sökt i din amazon-applikation, annonsering av samma kommer att visas i andra applikationer som IRCTC.

9. Bedrägeri

En djup inlärningsmodell använder flera datakällor för att markera ett beslut som ett bedrägeri i realtid. Med djupa inlärningsmodeller är det också möjligt att ta reda på vilken produkt och vilka marknader som är mest mottagliga för bedrägeri och tillhandahålla eller extra vård i sådana fall.

10. Jordskalvsprognos

Seismologen försöker förutsäga jordbävningen, men den är för komplex för att förutse den. En fel förutsägelse kostar såväl människor som regeringar. I en jordbävning finns det två typer av vågor p-våg (går snabbt men skadorna är mindre), s-våg (reser långsamt men skadan är hög). Det är svårt att fatta beslut några dagar innan, men med djupa inlärningstekniker kan vi förutsäga resultatet av varje våg från tidigare erfarenheter kan vara timmar innan, men det är snabbt i enlighet därmed att vi kan göra justeringar.

Slutsats - Användning av Deep Learning

Djupt lärande gör det mycket svårare för oss. Användningarna av djup inlärning sträcker sig inom de olika industrisektorerna och det är revolutionerande inom vissa områden som hälso- och sjukvård (läkemedelsupptäckt / cancerupptäckning osv.), Bilindustrier (Autonomt körsystem), Annonssektor (personliga annonser förändrar marknadstrender). Vi har diskuterat de viktigaste tillämpningarna av djup inlärning, men ändå finns det många andra applikationer som en del arbetar med och några kommer att komma i framtiden.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till tillämpningen av Deep Learning. Här diskuterar vi också introduktionen och topp 10 tillämpningen av Deep Learning. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Maskininlärningsramar
  2. Vad är djupt lärande
  3. Deep Learning Algoritms
  4. Deep Learning Technique
  5. Frågaexempel på hur du skapar vyer i Oracle
  6. Hierarki i Tableau | Hur skapar jag?
  7. Guide till maskininlärningstekniker

Kategori:

Big Data