|
вход / регистрация
|
|
 |
Новости | Бизнес | Справочная | Общение | Развлечения |
|
Новости от сайта города ПавлодарНачать свое путешествие в область ИИ сегодня (08.05.2024, 00:02), просмотров: 872
Нейронные сети —
мощный инструмент для специалистов по обработке данных , инженеров по
машинному обучению и статистиков . Они произвели революцию в области
машинного обучения и стали неотъемлемой частью многих реальных
приложений, таких как распознавание изображений и речи, обработка
естественного языка и автономные транспортные средства. ChatGPT — классический пример того, как приложения искусственного интеллекта и нейронных сетей покорили мир. Но что именно они собой представляют и каковы их различные типы? Существуют различные типы нейронных сетей, каждая из которых имеет свою уникальную архитектуру и алгоритм обучения. Понимание различных типов нейронных сетей и их реальных примеров имеет решающее значение для всех, кто интересуется машинным обучением и искусственным интеллектом. Как работают нейронные сети на примере? Нейронные сети созданы так, чтобы работать так же, как человеческий мозг. В случае распознавания почерка или распознавания лиц мозг очень быстро принимает некоторые решения. Например, в случае распознавания лиц мозг может начать с вопроса: «Это женщина или мужчина? Это черное или белое? Как Tesla использует нейронные сети? В отличие от более ранних версий, где реакции автомобиля были заранее определены для конкретных ситуаций, v12 опирается на обучение «сквозных нейронных сетей». Эти сети тщательно обучаются с использованием видеоклипов из реальных ситуаций вождения, что позволяет автомобилю принимать решения, более похожие на человеческие. Где найти сhatgpt на русском? Aijora™ - сhatgpt на русском, удобный способ использовать искусственный интеллект. • Без VPN • Без телефона • Удобный интерфейс • Регулярные обновления • Можно бесплатно • Gemini, Claude, Mistral и другие нейросети Наши тарифы: * Бесплатный * Стандартный * Безлимитный Замедляет ли VPN работу вашего компьютера? Да, бесплатные VPN могут значительно замедлить работу вашего Интернета. Часто у них меньше серверов, что приводит к их переполненности и низкой скорости. Они также могут использовать протоколы шифрования, требующие большей обработки, и часто отдают приоритет скорости для платных пользователей. VPN действительно замедляет скорость интернета, поскольку добавляет дополнительные шаги к вашему соединению, маршрутизируя трафик через VPN-сервер, а для шифрования ваших данных также требуется определенная полоса пропускания. Тем не менее, если вы выберете хорошего провайдера VPN, эффект будет едва заметен. VPN необходим для защиты личных данных от хакеров, особенно при подключении к общедоступным точкам доступа. Реальные примеры глубоких нейронных сетей • Прогноз цен на жилье: для рынка недвижимости можно использовать стандартную искусственную нейронную сеть (ИНС). Подход глубокого обучения также можно использовать для прогнозирования цен на жилье в данном районе, городе или стране с высокой точностью и низким риском. Входными данными могут быть различные характеристики дома, а выходным прогнозом будет оценка цены. Это проблема контролируемого обучения. • Будет ли пользователь нажимать на рекламу: стандартную ИНС можно использовать для прогнозирования, нажмет ли пользователь на рекламу или нет. Входные данные — это реклама и информация о пользователе, а выходные данные могут быть помечены, например, «щелкнуть» (1) или «не щелкнуть» (0). Это проблема контролируемого обучения. • Прогноз погоды. Рекуррентная нейронная сеть (RNN) или LSTM может использоваться для прогнозирования погоды, поскольку данные являются временными или последовательными и основаны на временных рядах. Фактически, можно использовать собственную или гибридную модель, построенную с использованием временных сетевых алгоритмов (RNN/LSTM) и CNN. • Классификация изображений. Реальные применения классификации изображений включают классификацию изображений с людьми, объектами и сценами. Бизнес-приложения для классификации изображений включают наблюдение, медицинскую диагностику (здравоохранение), маркировку изображений, интерпретацию рентгеновских снимков, интерпретацию КТ/МРТ и т. д. Глубокие нейронные сети способны распознавать изображения на уровне пикселей, что практически невозможно для человека. Во времена Covid-19 модели CNN использовались для классификации рентгеновских изображений и изображений компьютерной томографии для прогнозирования вероятности того, что человек заболеет Covid.
Входные данные представляют собой разные изображения, а выходные данные представляют собой разные метки. Прогнозы представляют вероятность того, что входные данные совпадают с одной из выходных меток. Это проблема контролируемого обучения.
• Машинный перевод. Глубокие нейронные сети можно использовать для перевода языков путем изучения семантического представления слов на одном языке и последующего сопоставления их с представлениями значений слов на другом языке. Рекуррентные нейронные сети (RNN) можно использовать для задач машинного перевода, где информация передается последовательно через временные интервалы. Глубокое НЛП используется для приложений глубокого обучения в области обработки естественного языка (НЛП), которое также иногда называют глубоким лингвистическим анализом. Это проблема контролируемого обучения. • Распознавание речи. Для распознавания речи можно использовать глубокие нейронные сети. Модели глубокого обучения для распознавания речи представляют собой глубокие нейронные сети, обученные с использованием методов/алгоритмов глубокого обучения, в частности, нейронной сети с прямой связью (FFNN), глубокой рекуррентной нейронной сети (RNN) и LSTM. Входные данные могут быть аудио, а выходные данные — текстовой расшифровкой. Ключевым аспектом обучения будет обучение под наблюдением. • Распознавание лиц. С появлением глубокого обучения для распознавания лиц можно использовать глубокие нейронные сети. Модели глубоких нейронных сетей предлагают жизнеспособное решение проблемы классификации изображений и значительно улучшили уровни точности, что до сих пор было невозможно с другими алгоритмами/методами машинного обучения. Глубокие нейронные сети, такие как Deep Convolutional Neural Network (DCNN) и Deep Belief Networks (DBN), могут использоваться для решения задач распознавания лиц в реальных приложениях. В первую очередь это можно назвать проблемой контролируемого обучения. • Автономное вождение . Для создания набора моделей, которые можно использовать для автономного вождения, потребуется специальная или гибридная архитектура нейронной сети, состоящая из CNN, ANN и т. д. Входными данными для этих моделей будут изображения, радиолокационная информация (устройство, установленное на крыше автомобиля), а меткой/выходными данными будет положение других транспортных средств, объектов и т. д., что поможет выбрать способ безопасного вождения. Как и в случае с вышеупомянутой проблемой, ключевым аспектом обучения будет обучение с учителем. Все ли нейронные сети обладают глубоким обучением? Слово «глубокий» в глубоком обучении относится к количеству скрытых слоев, то есть глубине нейронной сети. По сути, каждую нейронную сеть, имеющую более трех слоев, то есть включая входной и выходной уровень, можно считать моделью глубокого обучения. За последние несколько лет искусственные нейронные сети привлекли большое внимание средств массовой информации. Каждый день появляется множество статей об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении. И ученые, и бизнес проявляют все больший интерес к глубокому обучению. Глубокое обучение имеет бесчисленное множество применений, включая автономное вождение, компьютерное зрение, робототехнику, безопасность и наблюдение, а также обработку естественного языка. Недавнее развитие и внимание в первую очередь стали возможными благодаря сближению связанных исследовательских усилий и внедрению таких API, как Keras. Последние новости:
 |
Ещё новостиСамые читаемые:
Самые обсуждаемые:
 |
| Реклама на сайте | Контакты | Наши клиенты | сейчас на сайте 137 чел. | ||||
| © 2006-2023 ТОО"Электронный город" Дизайн Алексенко А. | |||||||
Комментарии:
Нет комментариев. Почему бы Вам не оставить свой?
Для того чтобы оставить комментарий зарегистрируйтесь и войдите на сайт под своим именем.
Если Вы уже регистрировались то просто войдите на сайт под своим именем.