یادگیری عمیق – رسیدن به ثبات سرور

مدل یادگیری عمیق

نورون ها و لایه های بیشتر موضوعات پیچیده تر را می توان در سیستم نشان داد. یک شبکه عصبی عمیق – همانطور که با یادگیری عمیق مورد نیاز است – چندین لایه پردازش غیرخطی را ترکیب می کند. سطح ورودی ، سطح خروجی و سطح "پنهان" (پنهان) از طریق گره ها به هم متصل می شوند. عمق توسط هر لایه پنهان با استفاده از خروجی سطح قبلی به عنوان ورودی ایجاد می شود. اصطلاح "عمیق" به تعداد لایه های شبکه اشاره دارد – هرچه لایه های بیشتر ، شبکه را عمیق تر کنند. شبکه های عصبی متعارف شامل دو یا سه لایه هستند ، در حالی که ساختارهای شبکه یادگیری عمیق می توانند شامل صدها لایه باشند.

تشخیص تصویر – نمونه ای روشن

فرض کنید تعدادی تصویر وجود دارد. هر تصویر شامل یکی از چهار دسته شی مختلف است. اگر شبکه یادگیری عمیق به طور خودکار تشخیص دهد که در هر تصویر کدام شیء قرار دارد ، شبکه با تعداد مشخصی از داده های آموزش تغذیه می شود. بر این اساس ، شبکه شروع به درک ویژگی های خاص اشیاء می کند و آنها را به گروه مربوطه اختصاص می دهد. هر لایه در شبکه داده ها را از لایه قبلی می گیرد ، آن را تغییر می دهد و آنرا به جلو هدایت می کند. پس از مدتی ، شبکه نه تنها از ویژگیهای آموخته شده در آموزش به عنوان یک سیستم طبقه بندی استفاده می کند بلکه پیچیدگی و سطح جزئیات یادگیری را از تغییر به شیفت افزایش می دهد. این امر به طور مستقیم از داده ها و بدون تأثیرگذاری بر عملکردهای فرد آموخته می شود.

شرایط لازم برای پروژه های یادگیری عمیق

پیش پردازش دقیق برای ایجاد یادگیری عمیق ضروری است. یک بانک اطلاعاتی دیجیتالیزه شده استاندارد می تواند پایه ای برای یادگیری عمیق باشد – یا به عبارت دیگر: نتایج یادگیری عمیق فقط به اندازه کیفیت داده ها خوب است. الگوریتم های پیشرفته یک پایگاه داده بد را جبران نمی کنند. پیش پردازش به پرسنل واجد شرایط نیاز دارد. در Adacor ، دانشمندان داده ها و توسعه دهندگان دست به دست هم می دهند. از واردات و تمیز کردن داده ها گرفته تا تطبیق مدل یادگیری ماشین ، لازم است استاندارد سازی داده ها و به طور مداوم سازگاری مدل بهبود یابد.

چه سناریوهای کاربردی یادگیری عمیق ارائه می دهد؟

بسیاری از صنایع از این روش بهره می گیرند ، همانطور که در مثالهای زیر نشان داده شده است.

• صنعت خودروسازی در تلاش است تا وسایل نقلیه خودران رانندگی را توسعه دهد. اگر ماشین هنگام نزدیک شدن به یک عابر پیاده به طور خودکار کند شود ، بر اساس برنامه های تشخیص تصویر بر اساس روش های یادگیری عمیق است.
• اگر یک دستگاه خودپرداز یک اسکناس تقلبی را رد کند ، این نتیجه روش های جدید تشخیص تصویر است. آنها بسیار دقیق تر از آنچه ممکن است حواس انسان باشد کار می کنند.
• اگر ما با یک تلفن هوشمند در خارج از کشور عکس بگیریم و دستگاه ترجمه صحیح را بخواند ، نتیجه آن بر اساس روش های پیشرفته یادگیری عمیق است.
• الگوریتم های یادگیری عمیق در آنالیز ژنتیکی استفاده می شود. دلیل این امر این است که آنها می توانند به سرعت ناهنجاری ها را در میلیاردها پرونده داده که نشان دهنده نقص یا بیماری ژنتیکی است ، شناسایی کنند. [سالهایاخیر،زمانلازمبرایچنینتحلیلهاییازهفتههابهدقیقههاکاهشیافتهاست
• یادگیری عمیق همچنین برای شناسایی شخص از طریق تشخیص چهره ، ترجمه متن و تشخیص گفتار و همچنین برای سیستم های پیشرفته کمک به راننده مورد استفاده قرار می گیرد.

نتیجه گیری: واقعی یادگیری عمیق فرمول جادویی برای آینده؟

یادگیری عمیق یک مدل آماری است نه یک مدل منطقی. این ترس بی اساس است که ماشین های هوشمند ممکن است به زودی برتر از بشریت باشند. در بسیاری از مناطق ، ماشین آلات بهتر یا دقیق تر از انسان هستند ، اما آنها نمی توانند به "همزمانی" با اعمال یا تصمیمات "معنی دار" پاسخ دهند. برای هر مشکلی در فناوری اطلاعات ، الگویی وجود ندارد که بتواند به عنوان "اردوگاه آموزشی" برای یادگیری عمیق خدمت کند. در واقع ، مغز انسان بسیار قدرتمندتر از هر دستگاه است و از انرژی قابل توجهی کمتری استفاده می کند. اگر از مقایسه دستگاه و هوش انسانی دست بکشیم ، خواهیم فهمید که انسان و ماشین می توانند در زندگی روزمره تیم قدرتمندی تشکیل دهند.

Deep Learning یک زیر مجموعه از یادگیری ماشین و یک روش عالی برای حل مشکلات در فرآیندهای پروژه است. برای بررسی و تجزیه و تحلیل پردازش اطلاعات. با استفاده از این روش ، Adacor توانست الگوریتم هایی را برای بسیاری از مشکلات فرعی ایجاد کند که در جهت بهبود کیفیت سرویس و عملکرد سرور مفید است.

آیا اطلاعات بیشتری درباره AI و مباحث پیش بینی دوست دارید؟

سپس مقاله های هیجان انگیز تری در وبلاگ داریم. شما باید بخوانید دانشمندان داده های ما سیمون کراننیگ و شاراف اولادالی توضیح می دهند که چگونه شرکت ها از تجزیه و تحلیل پیش بینی ، چگونگی اجرای یادگیری ماشینی و چه چیزی در پشت اصطلاح یادگیری نظارت شده بهره می برند. شما همچنین از مدیر محصولات ما والنتین روتنبرگ یاد خواهید گرفت که چگونه Adacor از نظارت پیش بینی کننده به عنوان بخشی از یک پروژه ابتکاری هوش مصنوعی استفاده می کند.