די באַסיקס פון קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס
קינסטלעך סייכל (AI) איז ומעטומיק אין אונדזער טעגלעך לעבן, פֿון קול דערקענונג אויף אונדזער סמאַרטפאָנעס צו פּראָדוקט רעקאַמאַנדיישאַנז אויף אונדזער אָנליין שאַפּינג זייטלעך. אָבער ווי קענען די סיסטעמען "לערנען" און "טראַכטן" אַזוי סאַפיסטאַקייטיד? דער ענטפער ליגט אין קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס, און מער ספּאַסיפיקלי, אין דיפּ לערנען.
די קורס "באַקומען אין טיף לערנען" אויף OpenClassrooms יממערס איר אין די פאַסאַנייטינג וועלט פון נעוראַל נעטוואָרקס. איר וועט אַנטדעקן די פאָרמאַל נעוראָן, די קאָרנערסטאָון פון די נעטוואָרקס, און ווי עס איז ינספּייערד דורך די פאַנגקשאַנינג פון די בייאַלאַדזשיקאַל נוראַנז פון אונדזער מאַרך. די פאָרמאַל נוראַנז, ווען קאָננעקטעד אין אַ נעץ, קענען פּראָצעס און טייַטשן קאָמפּלעקס דאַטן, צי בילדער, סאָונדס אָדער טעקסטן.
אבער דאָס איז נאָר דער שפּיץ פון די ייסבערג. איר וועט אויך ויספאָרשן ווי די נעטוואָרקס זענען סטראַקטשערד אין לייַערס, אַלאַוינג ינקריסינגלי טיף און קאָמפּליצירט אַנאַליזעס פון די דאַטן. אַרקאַטעקטשערז אַזאַ ווי אַוטאָענקאָדערס און טיף נעטוואָרקס מיט קאַנוואַלושאַנאַל לייַערס וועט זיין אַנוויילד, וואָס ווייַזן איר די מאַכט און בייגיקייַט פון טיף לערנען.
טיף לערנען: א רעוואלוציע אין קינסטלעך סייכל
טיף לערנען, אָדער טיף לערנען, איז מער ווי בלויז אַ טעכנאָלאָגיע גאַנג. דאָס איז אַ הויפּט ברייקטרו וואָס האט פארקערט די פעלד פון קינסטלעך סייכל קאַפּויער. אָבער וואָס מאכט דיפּ לערנען אַזוי ספּעציעל און אַזוי אַנדערש פון אנדערע אַי טעקניקס?
ערשטער, Deep Learning איז טויגעוודיק פון פּראַסעסינג מאַסיוו אַמאַונץ פון אַנסטראַקטשערד דאַטן. אין אַ וועלט ווו יעדער גיט, יעדער ווי און יעדער טיילן דזשענערייץ דאַטן, די פיייקייט איז ינוואַליאַבאַל. טיף נעוראַל נעטוואָרקס, מיט זייער קייפל לייַערס, קענען ידענטיפיצירן פּאַטערנז און סטראַקטשערז אין די גרויס דאַטאַסעץ ווו טראדיציאנעלן מעטהאָדס פאַרלאָזן.
צווייטנס, טיף לערנען איז זיך-לערנען. אלא ווי ריקוויירינג יקספּליסאַט פּראָגראַממינג, עס ניצט דאַטן צו באַן און פֿאַרבעסערן. דעם מיטל אַז די מער דאַטן עס איז יקספּאָוזד צו, די בעסער זייַן פאָרשטעלונג. דער כאַראַקטעריסטיש מאכט עס דער הויפּט עפעקטיוו פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי בילד דערקענונג אָדער מאַשין איבערזעצונג.
אין אַדישאַן, דיפּ לערנען איז די יקער פון פילע טעקנאַלאַדזשיקאַל ינאָווויישאַנז. פון קלוג קול אַסיסטאַנץ צו זיך-דרייווינג קאַרס, ער איז דער מאָטאָר וואָס מאַכט די אַדוואַנטידזשיז.
דורך ויספאָרשן Deep Learning, מען דיסקאַווערז ניט בלויז אַ טעכנאָלאָגיע, אָבער אויך אַ נייַע וועג צו זען און פֿאַרשטיין די וועלט. עס אָפפערס אַ יינציק פּערספּעקטיוו אויף ווי מאשינען קענען לערנען, יוואַלוו און לעסאָף מיטאַרבעטן מיט מענטשן צו סאָלווע קאָמפּלעקס פּראָבלעמס.
פּראַקטיש אַפּפּליקאַטיאָנס און צוקונפֿט פון טיף לערנען
טיף לערנען איז נישט לימיטעד צו טעאָריע אָדער פאָרשונג לאַבז. עס איז שוין דיפּלי איינגעווארצלט אין אונדזער טעגלעך לעבן, און אָפפערס ינאַווייטיוו סאַלושאַנז צו טשאַלאַנדזשיז וואָס מיר געדאַנק זענען ינסערמאַונטאַבאַל בלויז אַ ביסל יאָרן צוריק.
נעמען דעם בייַשפּיל פון געזונט. טיף נעוראַל נעטוואָרקס זענען געניצט צו דעטעקט חולאתן אין מעדיציניש בילדער מיט מאל בעסער אַקיעראַסי ווי דאקטוירים. זיי קענען ידענטיפיצירן טומאָרס, האַרץ אַבנאָרמאַלאַטיז אָדער אנדערע באדינגונגען דורך אַנאַלייזינג X-שטראַלן, MRIs אָדער סקאַנז.
אין די פעלד פון קונסט, Deep Learning איז געניצט צו שאַפֿן נייַע ווערק אָדער צו ומקערן אַלט. אַלגערידאַמז קענען דזשענערייט מוזיק, פּיינט בילדער אָדער שרייַבן לידער, פּושינג די באַונדריז צווישן מאַשין און מענטש שעפֿערישקייט.
אינדוסטריע איז קיין ויסנעם. פּראָדוקציע שורות נוצן Deep Learning צו אַפּטאַמייז פּראַסעסאַז, דעטעקט חסרונות אָדער פאָרויסזאָגן ויסריכט פייליערז. דעם אַפּטאַמאַזיישאַן פירט צו בעסער עפעקטיווקייַט, נידעריקער קאָס און בעסער פּראָדוקט קוואַליטעט.
אבער דאָס איז בלויז דער אָנהייב. די צוקונפֿט פון דיפּ לערנען איז פול פון צוזאָג. ווי אַלגערידאַמז יוואַלוו און קאַמפּיוטינג מאַכט ינקריסיז, צוקונפֿט אַפּלאַקיישאַנז קען זיין אפילו מער רעוואלוציאנער. צי עס איז צו פֿאַרשטיין די מיסטעריעז פון די אַלוועלט, קעמפן קלימאַט ענדערונגען אָדער קריייטינג קלוג שטעט, דיפּ לערנען וועט זיין די האַרץ פון די אַדוואַנסיז, און פאָרעם אַ בעסער צוקונפֿט פֿאַר אַלע.
