Ki sa ou bezwen konnen sou evolisyon nan entèlijans atifisyèl
Aprantisaj fon se yon fòm pwisan nan aprantisaj machin (ML) ki bati estrikti konplèks matematik yo rele rezo neral lè l sèvi avèk kantite vas nan done (enfòmasyon).
Definisyon Definisyon Deep
Aprantisaj gwo twou san fon se yon fason pou aplike ML lè l sèvi avèk kouch miltip nan rezo neral yo pou yo travay pi konplèks kalite done. Pafwa yo rele aprantisaj yerarchize, aprantisaj gwo twou san fon itilize diferan kalite rezo neral pou aprann karakteristik (yo rele tou reprezantasyon) epi jwenn yo nan gwo kouche nan done anvan tout koreksyon, unlabeled (done estriktire). Youn nan manifestasyon zouti yo te premye nan aprantisaj pwofondè se te yon pwogram ki te avèk siksè pran imaj nan chat soti nan kouche nan YouTube videyo.
Egzanp pwofon Aprann nan lavi chak jou
Aprantisaj fon se pa sèlman itilize nan rekonesans imaj, men tou, tradiksyon lang, deteksyon fwod, ak analize done kolekte pa konpayi sou kliyan yo. Pou egzanp, Netflix itilize aprantisaj gwo twou san fon pou analize abitid gade ou ak predi ki montre ak fim ou pito yo gade. Sa a ki jan Netflix konnen yo mete fim aksyon ak dokimantè nati nan keu sijesyon ou. Amazon itilize aprantisaj gwo twou san fon analize acha resan ou ak atik ou te resamman fouye pou kreye sijesyon pou albòm mizik yo nouvo peyi ou gen chans yo dwe enterese nan e ke w ap nan mache a pou yon pè nan gri ak jòn tenis soulye. Kòm aprantisaj gwo twou san fon bay plis ak plis insight soti nan done unstructured ak anvan tout koreksyon, kòperasyon ka pi byen antisipe bezwen yo nan kliyan yo pandan ke ou, kliyan an endividyèl jwenn plis sèvis kliyan sèvis.
Rezo atifisyèl nè ak aprantisaj fon
Pou fè pwofondè aprantisaj pi fasil pou konprann, se pou nou revize konparezon nou an nan yon rezo atifisyèl neral (ANN). Pou aprantisaj gwo twou san fon, imajine bilding 15-istwa biwo nou an okipe yon blòk vil ak senk lòt bilding biwo. Gen twa bilding sou chak bò lari a. Bilding nou an ap bati A ak pataje menm bò lari a kòm bilding B ak C. Tou patou nan lari a nan bilding A se bilding 1, ak atravè bilding B ap bati 2, ak sou sa. Chak bilding gen yon diferan kantite planche, te fè soti nan materyèl diferan e li gen yon diferan style achitekti soti nan lòt moun yo. Sepandan, chak bilding toujou ranje nan planche separe (kouch) nan biwo (nœuds) -a chak bilding se yon ANN inik.
Imajine ke yon pakè dijital rive nan bilding A, ki gen anpil diferan kalite enfòmasyon ki soti nan plizyè sous tankou done ki baze sou tèks, videyo kouran, larivyè odyo, apèl telefòn, vag radyo ak foto-sepandan, li rive nan yon sèl gwo melanje ak pa make oswa klase nan nenpòt fason ki lojik (done estriktire). Enfòmasyon an voye nan chak etaj nan lòd soti nan 1 st nan 15 th pou tretman an. Apre mouvman an enfòmasyon rive nan etaj la 15 th (pwodiksyon), li voye nan etaj la 1 etaj nan bilding 3 ansanm ak rezilta final pwosesis la nan bilding A. Building 3 aprann nan ak enkòpore rezilta a voye pa bilding A ak Lè sa a, trete enfòmasyon yo melanje nan chak etaj nan menm fason an. Lè enfòmasyon an rive nan etaj anwo nan bilding lan 3, yo voye li soti nan la ak rezilta bilding sa a nan bilding 1. Building 1 aprann soti nan ak enkòpore rezilta yo soti nan bilding 3 anvan pwosesis li etaj-pa-etaj. Bati 1 pase enfòmasyon ak rezilta yo nan menm fason pou bati C, ki pwosedi ak voye nan bilding 2, ki pwosesis ak voye bay bilding B.
Chak ANN (bilding) nan egzanp nou fouy pou yon karakteristik diferan nan done yo unstructured (mumble nan enfòmasyon) epi pase rezilta yo nan pwochen bilding lan. Bati kap vini an enkòpore (aprann) pwodiksyon an (rezilta) soti nan yon sèl anvan an. Kòm done yo trete pa chak ANN (bilding), li vin òganize ak make (klasifye) pa yon karakteristik patikilye pou ke lè done yo rive nan pwodiksyon final la (tèt etaj) nan dènye ANN a (bilding), li se klase ak make (plis estriktire).
Atifisyèl entèlijans, aprantisaj machin, ak aprantisaj fon
Kijan aprantisaj gwo twou san fon anfòm nan foto a an jeneral nan entèlijans atifisyèl (AI) ak ML? Aprantisaj fon ranforsi pouvwa ML la ak ogmante seri a nan travay AI se kapab nan fè. Paske aprantisaj gwo twou san fon depann sou itilizasyon nan nè neural ak rekonèt karakteristik nan kouche done olye pou yo pi senp algoritm travay-espesifik, li ka jwenn epi sèvi ak detay ki soti nan done estriktire (kri) san yo pa bezwen an pou yon pwogramè manyèlman mete etikèt sou li premye-yon tan -Konsomasyon travay ki ka prezante erè. Aprantisaj fon an ede òdinatè jwenn pi bon ak pi bon nan lè l sèvi avèk done ede tou de kòporasyon yo ak moun.