Memahami apa itu Deep Learning dan bagaimana mengoptimalkan kehidupan kita

Kecerdasan Buatan terus berkembang dan Pembelajaran Mendalam adalah langkah berikutnya dalam ilmu ini.

Pembelajaran yang mendalam Ini adalah istilah yang sering muncul dalam percakapan tentang semua kemungkinan mesin belajar melakukan hal-hal yang dilakukan manusia saat ini di pabrik, gudang, kantor, dan rumah. Sementara teknologi berkembang pesat (bersama dengan ketakutan dan kegembiraan kami), istilah-istilah seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan Pembelajaran yang mendalam (Pembelajaran yang mendalam, dalam bahasa Portugis) mungkin membingungkan Anda.

Pada artikel ini, kami akan membantu Anda menyelesaikan kebingungan seputar konsep dan pengoperasian Pembelajaran yang mendalam dan kami akan menunjukkan 8 contoh praktis yang memperjelas penggunaan teknologi jenis ini saat ini.

Apa itu pembelajaran yang mendalam?

Bidang kecerdasan buatan turun ke saat mesin dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Kecerdasan buatan mencakup berbagai teknik, termasuk Machine Learning (Pembelajaran mesin, di mana mesin dapat belajar dari pengalaman dan memperoleh keterampilan tanpa keterlibatan manusia.

Sudah Pembelajaran yang mendalam Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin di mana jaringan saraf tiruan, algoritma yang terinspirasi oleh otak manusia, belajar dari sejumlah besar data. Seperti yang kita pelajari dari pengalaman, algoritma pembelajaran yang mendalam akan melakukan tugas berulang kali, setiap kali sedikit mengubahnya untuk meningkatkan hasilnya.

Jika jaringan saraf dapat mensimulasikan jaringan neuron, Deep Learning melangkah lebih jauh

Kami merujuk pada "pembelajaran dalam" karena jaringan saraf memiliki beberapa lapisan (dalam) yang memungkinkan pembelajaran. Masalah apa pun yang membutuhkan "pemikiran" untuk menemukannya adalah masalah yang bisa dipecahkan oleh pembelajaran mendalam.

Jumlah data yang kami hasilkan setiap hari sangat mengesankan – saat ini diperkirakan mencapai 2,6 triliun trilyun byte – dan merupakan sumber daya yang memungkinkan pembelajaran yang mendalam. Karena algoritma pembelajaran yang dalam membutuhkan banyak data untuk dipelajari, peningkatan dalam pembuatan data ini adalah salah satu alasan mengapa sumber belajar yang dalam telah tumbuh dalam beberapa tahun terakhir.

Selain lebih banyak pembuatan data, algoritme pembelajaran yang dalam mendapat manfaat dari kekuatan komputasi yang lebih kuat yang tersedia saat ini, serta proliferasi Artificial Intelligence (AI) sebagai Layanan. A AI sebagai Layanan memberi organisasi yang lebih kecil akses ke teknologi kecerdasan buatan dan khususnya algoritma AI yang diperlukan untuk pembelajaran mendalam tanpa investasi besar di muka.

Kita mungkin bukan robot futuristik, tetapi dengan Deep Learning kita sudah memiliki mesin yang sangat cerdas

Pembelajaran yang mendalam memungkinkan mesin untuk memecahkan masalah yang kompleks bahkan ketika menggunakan kumpulan data yang sangat beragam, tidak terstruktur, dan saling berhubungan. Semakin dalam belajar algoritma belajar, semakin baik mereka berperilaku dan mampu beradaptasi dengan berbagai jenis skenario dan kebutuhan.

Contoh Praktis Pembelajaran Mendalam

Sekarang kita berada di masa ketika mesin dapat belajar untuk memecahkan masalah yang kompleks tanpa campur tangan manusia, apa sebenarnya masalah yang mereka hadapi? Berikut adalah beberapa tugas yang didukung pembelajaran dalam hari ini, dan daftar akan terus bertambah seiring algoritma terus belajar melalui infus data.

Asisten Virtual

Jadilah Alexa, Siri atau Cortana, asisten virtual penyedia layanan online menggunakan pembelajaran mendalam untuk membantu mereka memahami ucapan mereka dan bahasa yang digunakan manusia saat berinteraksi dengan mereka.

Cortana menggunakan Deep Learning untuk "mengobrol" dengan pengguna

Terjemahan

Demikian pula, algoritma pembelajaran yang mendalam dapat secara otomatis menerjemahkan berbagai jenis bahasa. Ini bisa sangat kuat untuk pelancong, pebisnis, dan orang-orang pemerintah yang membutuhkan terjemahan cepat dan efisien.

Deep Learning berjanji untuk membuat algoritma terjemahan lebih cepat dan lebih efisien.

Visi untuk truk pengiriman tanpa pengemudi, drone dan mobil otonom

Cara kendaraan otonom memahami realitas jalan dan bagaimana meresponsnya, apakah itu tanda berhenti, bola jalanan atau kendaraan lain, adalah melalui algoritma pembelajaran yang mendalam. Semakin banyak data yang diterima algoritma ini, semakin baik mereka dapat bertindak sebagai manusia dalam pemrosesan informasi mereka – mengetahui bahwa sinyal berhenti yang tertutup salju masih merupakan sinyal berhenti.

Masalah logistik dapat disederhanakan menggunakan Deep Learning

Chatbots dan bot layanan

Chatbots dan robot layanan yang menyediakan layanan pelanggan bagi banyak perusahaan dapat secara cerdas dan bermanfaat menjawab sejumlah besar pertanyaan teks dan pendengaran, berkat pembelajaran yang mendalam.

Banyak perusahaan sudah menggunakan bot yang membuat layanan pelanggan benar-benar independen

Pewarnaan gambar

Mengubah gambar hitam putih menjadi warna adalah tugas yang dilakukan dengan teliti oleh tangan manusia. Hari ini, algoritma pembelajaran yang mendalam dapat menggunakan konteks dan objek dalam gambar untuk mewarnai mereka, pada dasarnya untuk menciptakan kembali warna gambar hitam dan putih. Hasilnya mengesankan dan akurat.

Deep Learning juga mampu mengidentifikasi pola dan warna gambar lama.

Pengenalan wajah

Pembelajaran mendalam digunakan untuk pengenalan wajah tidak hanya untuk alasan keamanan, tetapi juga untuk menandai orang-orang di pos Facebook dan mungkin kita bisa membayar barang di toko hanya dengan menggunakan wajah kita dalam waktu dekat. Tantangan untuk algoritma pembelajaran mendalam untuk pengenalan wajah adalah mengetahui bahwa mereka adalah orang yang sama bahkan ketika mereka mengubah gaya rambut mereka, menumbuhkan atau mencukur rambut mereka, atau jika gambar yang diambil buruk karena pencahayaan yang buruk atau halangan.

Banyak program dan perangkat yang sudah menggunakan pengenalan wajah sebagai tindakan pencegahan keselamatan berkat penggunaan Deep Learning.

Kedokteran dan Farmasi

Dari diagnosa penyakit dan tumor hingga obat-obatan pribadi yang dirancang khusus untuk genom individu, pembelajaran medis mendalam memiliki perhatian banyak perusahaan farmasi dan medis terbesar.

Deep Learning juga mampu menciptakan obat-obatan yang lebih kuat dan efektif serta obat-obatan lainnya.

Belanja dan hiburan yang dipersonalisasi

Pernah bertanya-tanya bagaimana Netflix menawarkan saran untuk apa yang harus ditonton selanjutnya? Atau dimana Amazon muncul dengan ide untuk apa yang harus Anda beli selanjutnya dan saran-saran ini persis apa yang Anda butuhkan tetapi tidak pernah mengetahuinya sebelumnya? Ya, ini adalah algoritma pembelajaran yang mendalam di tempat kerja.

Banyak layanan belanja online dan bahkan beberapa supermarket sudah menggunakan metode Deep Learning untuk melayani pelanggan mereka.

Semakin banyak pengalaman yang diperoleh dengan algoritma pembelajaran yang mendalam, semakin baik mereka menjadi. Pasti beberapa tahun yang luar biasa karena teknologi terus matang.