AI (artificial intelligence) oder KI (Künstliche Intelligenz) erregt Aufmerksamkeit als eine Technologie, die das geschäftliche und gesellschaftliche Umfeld durch neue Lernmethoden stark verändern wird. Die neue Lernmethode heißt „Machine Learning“ und „Deep Learning“. Was für eine Lernmethode ist Deep Learning? Dieses Mal erkläre ich Deep Learning, eine Lernmethode für AI. Wir werden auch Beispiele für die AI-Nutzung vorstellen, die Deep Learning anwendet. Wenn Sie darüber nachdenken, ein Unternehmen zu entwickeln, das in Zukunft AI nutzt, beziehen Sie sich bitte darauf.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning gehört zu den Methoden des maschinellen Lernens, die als „überwachtes Lernen“ bezeichnet werden.Die Entwicklung dieser Methode hat das Erkennungssystem der AI stark vorangebracht. Deep Learning ist eine Technologie, die große Datenmengen lernt und automatisch Merkmalswerte misst. Es wird insbesondere auf Bilderkennung und Spracherkennung angewendet. Beispielsweise werden bei der Bilderkennung Merkmalswerte automatisch anhand von Tierartdaten definiert. Sobald die Merkmalsgröße definiert ist, kann eine korrekte Beurteilung vorgenommen werden, selbst wenn neue Bilddaten eingegeben werden.
Wie Deep Learning funktioniert
Deep Learning lernt mit einem mathematischen Modell, das die neuronalen Schaltkreise des menschlichen Gehirns nachahmt, das als neuronales Netzwerk bezeichnet wird.Wenn eine große Datenmenge in ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk eingegeben wird, lernt es automatisch. Durch die Schaffung vieler Schichten von „Zwischenschichten (Hidden Layers)“ im neuronalen Netz ist es nun möglich, komplexere Daten zu verarbeiten als herkömmliche Lernverfahren.
Neurales Netzwerk
Für das automatische Lernen von Merkmalswerten ist ein neuronales Netz zuständig.Ein neuronales Netz besteht aus einer Eingabeschicht, einer Zwischenschicht (verborgene Schicht) und einer Ausgabeschicht. Komplizierte Funktionen können angenähert werden, indem ein neuronales Netzwerk mehrschichtig aufgebaut wird, das die neuronalen Schaltkreise des menschlichen Gehirns nachahmt.
Was ist ein Datensatz
Ein Datensatz ist eine große Menge von Datenbeispielen, die für maschinelles Lernen und Deep Learning erforderlich sind.„Datensammlung“ ist zu einem Faktor bei der Verbreitung von Deep Learning geworden. Vor dem Aufkommen von Deep Learning war das Internet nicht weit verbreitet und die Leistung von Hardware wie GPUs nicht hoch. Die Verbreitung des Internets und Verbesserungen der Hardwareleistung haben das Sammeln von Daten erleichtert. Es gibt viele Arten von Datensätzen, die im Internet verfügbar sind. Es gibt Bilddatensätze von handschriftlichen Ziffern wie „ILSVRC2012“ und „MINIST“, die für die Bilderkennung verwendet werden und für die AI nützlich sind, um handschriftliche Ziffern zu lernen.
Arten von Deep Learning
Je nach Anwendung gibt es unterschiedliche Arten von Deep Learning.Es gibt auch Deep Learning, das Bilderkennung durchführt, und es gibt auch Typen, die gut mit Daten wie Stimme und natürlicher Sprache umgehen können.Die wichtigsten Arten von Deep Learning sind:
- DNN (Deep Neural Network)
- CNN (Convolutional Neural Network)
- RNN (rekurrentes neuronales Netzwerk)
- LSTM (Lang- und Kurzzeitgedächtnis)
- GAN (Generative Adversarial Network)
- Auto-Encoder
Ich werde jeden Typ im Detail erklären.
DNN (Deep Neural Network)
DNN (Deep Neural Network) ist eine der Lernmethoden des Deep Learning.Ein neuronales Netz besteht aus drei Schichten: “Input Layer”, “Hidden Layer (Middle Layer)” und “Output Layer”. Beim DNN ist die „Hidden Layer (Middle Layer)“ mehrschichtig aufgebaut, was den Umgang mit komplexen Daten und Informationen ermöglicht. Die verborgene Schicht dieser mehrschichtigen Struktur hat die Genauigkeit der Bilderkennung verbessert.
CNN (Convolutional Neural Network)
Ein CNN (Convolutional Neural Network) ist eine Art sich vorwärts ausbreitendes Netzwerk.Die Struktur von CNN besteht aus Convolutional Layers und Pooling. Die erste ist die Eingabeschicht, die Faltungsschicht und die Poolingschicht sind nebeneinander angeordnet, und die letzte ist die Ausgabeschicht. Es extrahiert lokale Bildmerkmale in der Nähe der Eingabeschicht und extrahiert globale Bildmerkmale, wenn es sich der Ausgabeschicht nähert. CNN wird auf die Bilderkennung angewendet.
RNN (rekurrentes neuronales Netzwerk)
RNN (Recurrent Neural Network) ist ein neuronales Netzwerk, das eine rekursive Struktur im Inneren hat.RNNs sind so konzipiert, dass Informationen von dieser Struktur vorübergehend gespeichert werden können. Theoretisch kann es also alle vergangenen Eingabedaten verarbeiten. RNNs werden für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.
LSTM (Lang- und Kurzzeitgedächtnis)
RNNs (rekurrente neuronale Netze) neigen aufgrund ihrer internen rekursiven Struktur dazu, das Problem des verschwindenden Gradienten zu haben.Wenn der Gradient des neuronalen Netzes 0 wird, kann es nicht lernen. LSTM löst dieses Problem. LSTM kann lernen, dass ein Gradientenverschwinden von Daten nicht auftritt, indem die Zwischenschichteinheit von RNN durch drei Gatter ersetzt wird: „Speicherzelle“, „Eingangstor“ und „Vergessenes Gatter“.
Auto-Encoder
Deep Learning kann auch Schwarz-Weiß-Fotos in Farbfotos verarbeiten und einfache Illustrationen in komplexe Illustrationen umwandeln.Ein Autoencoder ist ein neuronales Netzwerk, das so konfiguriert ist, dass es die Daten so ausgibt, wie sie eingegeben werden. Indem wir die latenten Variablen in der verborgenen Schicht manipulieren, können wir andere Daten generieren, die den eingegebenen und gelernten Daten ähneln.
GAN (Generative Adversarial Network)
Mit Deep Learning ist es auch möglich, Repliken von Werken berühmter Künstler herzustellen, die genauso aussehen wie das Original.GAN (Generative Adversarial Network) verfügt über einen Generator, der versucht, Replikate zu erstellen, die mit der Realität identisch sind, und einen Diskriminator, der identifiziert, ob die generierte Replik echt ist oder nicht. Indem sie sie gegeneinander antreten lassen, lernen sie, Repliken zu erstellen, die von der Realität nicht zu unterscheiden sind.
Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen
Bisher haben wir den Mechanismus und die Arten von Deep Learning erklärt. In welchen Bereichen wird Deep Learning also tatsächlich eingesetzt? Von hier aus werden wir Beispiele dafür vorstellen, wie Deep Learning tatsächlich verwendet wird.
Verbesserungen in der Technologie des autonomen Fahrens
Die autonome Fahrtechnologie für Automobile integriert zunehmend Deep Learning.Durch die schnelle Erkennung der Bilddaten der am Auto angebrachten Kamera kann es Hindernissen ausweichen und zu schützende Verkehrszeichen lesen. Autonomes Fahren für wenige Sekunden ist bereits realisiert und wird in naher Zukunft realisiert, wenn der technologische Fortschritt und die rechtliche Entwicklung voranschreiten.
Fehlerhafte Produkterkennung im Produktherstellungsprozess im Werk
Deep-Learning-Technologie wird auch in Fabriken eingesetzt, die Produkte herstellen.Fabriken produzieren eine riesige Menge an Produkten, daher gibt es eine Grenze dafür, wie Menschen überprüfen können, ob jedes Produkt richtig und fehlerfrei hergestellt wird. Durch die Installation von mit AI ausgestatteten Kameras, die das Wissen über fertige Produkte und fehlerhafte Produkte durch Deep Learning in der Fabrik erlernt haben und auf fehlerhafte Produkte prüfen, beseitigen wir Auslassungen und beschleunigen die Arbeit. Darüber hinaus ist es auch möglich zu erkennen, wo das Problem im Arbeitsprozess liegt, indem die Tendenz fehlerhafter Produkte in Daten umgewandelt und dazugelernt wird.
Effizienter Anbau und Ernte der Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird Deep Learning eingesetzt, um Pflanzen effizient anzubauen und zu ernten.Bisher hing der Zeitpunkt des Anbaus und der Ernte hauptsächlich von der Erfahrung und Intuition der Menschen ab, die Landwirtschaft betreiben. Die Landwirtschaft, die sich nur auf menschliche Erfahrung und Intuition verlässt, hat sich jedoch geändert, indem mithilfe von Deep Learning das Klima, die Erntezeit und der Reifegrad der Pflanzen durch Bilderkennung gelernt werden. Durch das Erlernen von Daten zu Temperatur- und Klimaänderungen schlägt die AI geeignete Mengen an Düngemitteln und Pestiziden vor. Darüber hinaus kann die Bilderkennung jetzt den Zeitpunkt der Ernte melden.
Schlagen Sie den Zeitpunkt des Aktienhandels vor
Deep Learning wird auch an Börsen eingesetzt.Schwankungen der Aktienkurse waren hauptsächlich auf die Erfahrung, Intuition und Vorhersagen der Händler zurückzuführen. Es ist jedoch für ein menschliches Inpiduum unmöglich, sich eine große Menge an Transaktionsinformationen zu merken, zu analysieren und vorherzusagen. Durch den Einsatz von Deep Learning werden Aktienkursschwankungen aus einer großen Menge vergangener Daten vorhergesagt und effektive Vorhersagen für den Handel getroffen. Mit zunehmender Datenmenge verbessert sich die Genauigkeit der Prognosen, sodass Sie nie den Zeitpunkt einer Wertpapiertransaktion verpassen.
Reduzieren Sie das Risiko in der Cybersicherheit
Auch im Bereich der Cybersicherheit ist Deep Learning aktiv, das Anomalien erkennt.Die Serversicherheitstechnologie verbessert sich, aber die Realität ist, dass sich auch Hacker und Viren, die Risiken darstellen, verbessern und ihre Methoden persifizieren. AI hat die Fähigkeit, vergangene Daten zu lernen und Viren abzuwehren. Darüber hinaus können wir durch Bezugnahme auf vergangene Daten auch unbekannte Viren und Cyberangriffe vorhersagen. Cybersicherheit auf Basis von Deep Learning ist zum Schutz von Daten unerlässlich.
Zusammenfassung
Deep Learning, eine der Technologien zur Erstellung von AI, sollte auch auf seine zukünftige Entwicklung achten. Nicht nur professionelle Ingenieure, sondern auch Anfänger können AI dazu bringen, Deep Learning durchzuführen. Aber,Um Deep Learning nutzen zu können, sind große Datenmengen unerlässlichIst. Beispielsweise existiert bereits eine große Datenmenge im Web, aber die Realität ist, dass es für Menschen schwierig ist, nur die am besten geeigneten Daten daraus zu extrahieren.Eine große Menge an Daten im Web kann leicht durch Scraping gewonnen werden. Octoparse kann Scraping nutzen, um eine große Datenmenge bereitzustellen, die Ihren Anforderungen entspricht. Wenn Sie Daten benötigen, überlassen Sie dies Octoparse.
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