Introducción a la aplicación del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, un cierre de paso a la inteligencia artificial. Los métodos de aprendizaje profundo funcionan como la mente humana, es como una red neuronal artificial. Las aplicaciones del aprendizaje profundo también son para replicar las cosas de las que es capaz la mente humana. A medida que la mente humana toma una decisión por visión, sonido o patrones de texto, de la misma manera que el aprendizaje profundo también ayuda a tomar una decisión. Por ejemplo, mirar una imagen y decir si es un perro o un gato o determinar diferentes objetos en la imagen, reconocer el sonido de un instrumento / artista y decir al respecto, la minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural son algunas de las aplicaciones de aprendizaje.
Aplicación de aprendizaje profundo
Las aplicaciones del aprendizaje profundo son enormes, pero trataríamos de cubrir la aplicación más utilizada de las técnicas de aprendizaje profundo. Estas son algunas de las aplicaciones de aprendizaje profundo, que ahora están cambiando el mundo que nos rodea muy rápidamente.
1. Detección de toxicidad para diferentes estructuras químicas.
Aquí, el método de aprendizaje profundo es muy eficiente, donde los expertos solían tomar décadas de tiempo para determinar la toxicidad de una estructura específica, pero con el modelo de aprendizaje profundo es posible determinar la toxicidad en una cantidad de tiempo muy menor (depende de la complejidad, podrían ser horas o horas). dias). Los modelos de aprendizaje profundo pueden representar conceptos abstractos de la entrada en la jerarquía distribuida multinivel. Permite el aprendizaje multitarea para todos los efectos tóxicos solo en una red neuronal compacta, lo que lo hace altamente informativo. Este modelo normaliza todas las estructuras químicas de los compuestos. Enséñalas para predecir la toxicidad de posibles nuevos compuestos a partir de estructuras normalizadas. ¿Qué tan profundo es el aprendizaje mucho mejor que otras técnicas de aprendizaje automático? Consulte este documento (DeepTox: Predicción de toxicidad utilizando Deep Learning por Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † y Sepp Hochreiter 1 * )
2. Detección de mitosis / radiología
La determinación del modelo de aprendizaje profundo de detección de cáncer tiene 6000 factores que podrían ayudar a predecir la supervivencia de un paciente. Para el diagnóstico de cáncer de mama, el modelo de aprendizaje profundo ha demostrado ser eficiente y efectivo. El modelo CNN de aprendizaje profundo ahora es capaz de detectar y clasificar la mitosis en pacientes hospitalizados. Las redes neuronales profundas ayudan en la investigación del ciclo de vida celular (Fuente: detección de mitosis celular utilizando redes neuronales profundas Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Alucinación o generación de secuencia
Crear nuevas imágenes al observar diferentes videojuegos, aprender cómo funcionan y reproducirlas utilizando técnicas de aprendizaje profundo como las redes neuronales recurrentes. Las alucinaciones de aprendizaje profundo pueden generar imágenes de alta resolución utilizando imágenes de baja resolución. Este modelo se utiliza además para restaurar los datos históricos de imágenes de calidad de baja resolución al convertirlos en imágenes de alta resolución.
4. Clasificación de imágenes / visión artificial
Vemos que Facebook que ofrece una sugerencia para etiquetar automáticamente a diferentes personas en una imagen es un ejemplo perfecto de visión artificial. Utiliza redes profundas y toma imágenes en diferentes ángulos, y luego etiqueta el nombre a esa imagen. Estos modelos de aprendizaje profundo ahora son tan avanzados que podemos reconocer diferentes objetos en una imagen y predecir cuál podría ser la ocasión en esa imagen. Por ejemplo, una foto tomada en el restaurante tiene diferentes características, como mesas, sillas, diferentes alimentos, cuchillo, tenedor, vaso, cerveza (marca de la cerveza), el estado de ánimo de las personas en la foto, etc. mirar las imágenes publicadas por una persona puede detectar los gustos de esa persona y recomendar cosas similares para comprar o lugares para visitar, etc.
5. Reconocimiento de voz
El habla es el método de comunicación más común en la sociedad humana. A medida que un humano reconoce el discurso lo comprende y responde en consecuencia, de la misma manera que el modelo de aprendizaje profundo está mejorando las capacidades de las computadoras para que puedan entender cómo los humanos reaccionan a los diferentes discursos. En el día a día, tenemos ejemplos en vivo como Siri de Apple, Alexa de Amazon, google home mini, etc. En el discurso, hay muchos factores que deben considerarse como idioma / acento / Edad / Género / calidad de sonido, etc. El objetivo es reconocer y responder a un hablante desconocido mediante la entrada de sus señales de sonido.
6. Extracción de texto y reconocimiento de texto
La extracción de texto en sí tiene muchas aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo, traducción automática de un idioma a otro, análisis sentimental de diferentes revisiones. Esto se conoce ampliamente como procesamiento del lenguaje natural. Al escribir un correo electrónico vemos que la sugerencia automática para completar la oración también es la aplicación del aprendizaje profundo.
7. Predicción del mercado
Los modelos de aprendizaje profundo pueden predecir las llamadas de compra y venta para los comerciantes, dependiendo del conjunto de datos de cómo se haya entrenado el modelo, es útil tanto para el juego de negociación a corto plazo como para la inversión a largo plazo en función de las características disponibles.
8. Publicidad digital
Los modelos de aprendizaje profundo clasifican a los usuarios según su compra anterior y su historial de navegación y recomiendan anuncios relevantes y personalizados en tiempo real. Podemos experimentar lo mismo, un producto que acaba de buscar en su aplicación de Amazon, el anuncio del mismo se mostrará en otras aplicaciones como IRCTC.
9. Detección de fraude
Un modelo de aprendizaje profundo utiliza múltiples fuentes de datos para marcar una decisión como un fraude en tiempo real. Con los modelos de aprendizaje profundo, también es posible averiguar qué producto y qué mercados son más susceptibles de fraude y proporcionar atención adicional en tales casos.
10. Predicción de terremotos
El sismólogo intenta predecir el terremoto, pero es demasiado complejo para anticiparlo. Una predicción incorrecta le cuesta mucho a las personas y al gobierno. En un terremoto, hay dos tipos de ondas onda p (viaja rápido pero el daño es menor), onda s (viaja lento pero el daño es alto). Es difícil tomar decisiones días antes, pero mediante técnicas de aprendizaje profundo podemos predecir que el resultado de cada ola a partir de la experiencia previa puede ser horas antes, pero es rápido en consecuencia, podemos hacer ajustes.
Conclusión: aplicación del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo nos está facilitando muchas tareas difíciles. Las aplicaciones del aprendizaje profundo varían en los diferentes sectores industriales y es revolucionario en algunas áreas como la atención médica (descubrimiento de fármacos / detección de cáncer, etc.), industrias automotrices (sistema de conducción autónomo), sector publicitario (los anuncios personalizados están cambiando las tendencias del mercado). Hemos discutido las principales aplicaciones del aprendizaje profundo, pero aún así, hay muchas otras aplicaciones en las que se trabaja y otras vendrán en el futuro.
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Esta ha sido una guía para la aplicación de Deep Learning. Aquí también discutimos la introducción y las 10 principales aplicaciones de Deep Learning. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
- Marcos de aprendizaje automático
- ¿Qué es el aprendizaje profundo?
- Algoritmos de aprendizaje profundo
- Técnica de aprendizaje profundo
- Ejemplos de consultas sobre la creación de vistas en Oracle
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