Tekniken har gett oss många verktyg och enheter. Artificiell intelligens är teknikens modernaste uppfinning. AI har många sidor. Den sida som handlar om datorseende är Deep Learning. Varje maskin som idag har en kamera måste ha en Deep Learning-implementation. Till exempel ansiktsdetekteringslås på smartphones. Dessutom kan Deep Learning-algoritmer hantera mycket data åt gången. Dess avancerade egenskaper inspirerar ingenjörer och forskare att tillämpa dess olika aspekter. Under det senaste decenniet har användningen av DL ökat mycket och gett upphov till många djupa inlärningstrender.
De bästa trenderna för djupinlärning
Framstegen inom Deep Learning har påverkat flera tekniska sidor. Det senaste decenniet har skapat många DL-trender. Dessa trender har gjort vårt liv enklare och bekvämare. För att hänga med i den stigande åldern för AI behöver vi känna till de djupinlärningstrender som redan är etablerade och på uppgång. Så idag kommer vi att lista de tio bästa trenderna för djupinlärning under decenniet.
01. Datorseende
Många betraktar Deep Learning som en synonym till datorseende. DL har en enorm mängd applikationer inom datorseende. Det fanns en tid då beräkningskraften var begränsad. Så ingenjörer var tvungna att använda traditionella bildbehandlingstekniker. Dessa tekniker var dock inte tillräckligt snabba och effektiva.
Med framväxten av DL-tekniker har datorseende nått en annan nivå. Den kringgår praktiskt taget all standardbildbehandling, vilket resulterar i betydande framsteg i alla utmaningar med datorseende.
Ett utmärkt exempel på denna Deep Learning-trend är ImageNet. Det är en datauppsättning av bilder med öppen källkod. Var och en av bilderna är märkta och placerade i olika klasser. Med cirka tio miljoner bilder är ImageNet helt enkelt en av de bästa datamängderna som finns tillgängliga gratis. Dessutom anordnar ImageNet en tävling varje år. Tävlingen bedömer klassificeringsnoggrannheten för olika modeller inom detta område.
Det här är faktiska bilder, med många av dem som visar flera objekt. Varje prediktionsenhet har fem möjligheter från uppsättningen av tusen möjliga kluster. Modellen anser att bilden är framgångsrikt kategoriserad om någon av möjligheterna är korrekt. Slutresultatet är medelvärdet av de korrekt förutsagda bilderna, även kallad klassificeringsfelfrekvens.
02. Taligenkänning
Det finns många stora kategorier av frågor inom taligenkänning. Det vanligaste som studeras är tal till bokstäver, vilket innebär att konvertera talade ord till ett dokument som visas. Utmaningen kan verka enkel vid första anblicken, eftersom det verkar som att allt som krävs är att omvandla varje ljud till en respektive bokstav. Dessutom har denna trend gett upphov till många smartphone AI-bots som Siri på iOS och Google Assistant på Android.
—
Medan utvecklingen inom röstigenkänning har gått långsamt under många decennier, har djupinlärning förändrat detta ämne på samma sätt som det har förändrat andra på senare tid. Konventionell taligenkänning berodde på tidskrävande funktionsextraktionsmetoder som vi i sig är begränsade.
Däremot kan djupinlärning fungera på originaldata effektivt och träna modeller på massiva datauppsättningar av ljudinspelningar. Noggrannheten hos DL-modeller är i allmänhet 20-30 % högre än traditionella modeller.
Nuförtiden använder majoriteten av de smarta assistenterna Deep Learning-tekniker, och deras förståelsenivå i förslagsuppgifter förbättras ständigt. I de senaste bedömningarna kom Google Assistant, som nästan enbart fokuserar på djupinlärning, överst, tillsammans med Amazons Alexa, Microsofts Cortana och Apples Siri (Siri).
Text till röst är en annan framgångsrik delmängd av taligenkänning. Google DeepMind har tillkännagett WaveNet, ett nytt sätt att omskola Deep Learning-modeller direkt på det rena ljudet för att skapa deras unika råljud. Föreställningen är mycket häpnadsväckande och mycket nära människan.
03. Självkörande bilar
Den självkörande bilen är en förstklassig Deep Learning-trend. Bland de få saker som kommer att dominera framtiden är självkörande fordon. Tekniken använder datauppsättningar med miljontals data vilket gör att modellen blir så exakt som möjligt. Ändå behöver dessa typer av bilar högsta noggrannhet för att skapa en självkörande miljö, och många företag arbetar med det.
Uber AI Laboratory fokuserar på att skapa förarlösa fordon samt att införliva olika avancerade funktioner som matleverans utan någon förare. Behandlingen av oförutsedda händelser är en avgörande fråga för tillverkare av autonoma fordon. Algoritmer för djupinlärning använder en lång cykel av systemutveckling för att säkerställa säker körning när de går igenom miljontals fall.
Data från sensorer, geokartering och kameror hjälper till med utvecklingen av kortfattade och komplexa modeller för att navigera genom trafik, identifiera rutter, vägskyltar, övergångsrutter och trafikstockningar och väghinder i realtid.
Enligt Forbes arbetar MIT på en toppmodern teknik som gör det möjligt för självkörande bilar att manövrera utan att använda en karta, eftersom 3D-modellering fortfarande är begränsad till högtrafikerade regioner och är ineffektiv för att förhindra kollisioner .
Orsaken till att någon inte har använt den här typen av “map-less”-teknik tidigare är att det är mycket mer utmanande att få samma grad av precision och konsekvens utan interaktiva planer. Fordonen har sensorer som kartlägger sin omgivning i realtid. Deep Learning-tekniker gör allt kartläggningsarbete, vilket gör det till en stor Deep Learning-trend.
04. Bedrägeriupptäckt
Den finansiella tjänstesektorn, som drabbas av bördan att upptäcka bedrägerier när finansiella transaktioner växer elektroniskt, är en annan sektor som drar nytta av Deep Learning. Det mest omtalade ämnet nuförtiden är bedrägeriupptäckt på köpplattformar online.
För att undvika bedrägeriåtgärder som varierar enormt bör bedrägeriforskare, finansiella system och digitala betalningsplattformar som PayPal ha ett korrekt och komplicerat system för upptäckt av bedrägerier.
Forskare skapar autoencoders med Tensorflow för att identifiera kreditkortsstölder, vilket sparar stora banker miljarder dollar. Bedrägerihantering och identifiering baseras på att upptäcka mönster i konsumenternas pengaröverföringar och kredithistorik och att se anomalier och avvikelser. Machine Learning-algoritmer som regression och klassificering och DL-neurala nätverksmodeller upptäcker falska kreditkort.
Traditionella ML-tekniker kan fungera bra i denna Deep Learning-trend, men de kräver många mänskliga ingrepp. Dataforskare försöker tillämpa fler DL-algoritmer här för att minimera mänskliga inkorporationer. De försöker automatisera hela processen med maximal precision. Detta är verkligen en betydande trend.
Ett effektivt system för upptäckt av bedrägerier är tänkt att identifiera bedrägliga transaktioner och känna igen dem i realtidstransaktioner på ett tillförlitligt sätt. DL-tekniker kan utföra dessa uppgifter ganska effektivt och spara miljarder dollar.
05. Språkbehandling och textanalys
Många företag har effektivt tillämpat Deep Learning-tekniker på en mängd olika textanalys- och förståelseutmaningar de senaste åren. Dokumentkategorisering, sentimentklassificering, maskinöversättning och andra liknande metoder faller inom denna kategori, och resultaten är ofta dramatiska.
På grund av det kompletterande flödet av textinmatning är återkommande neurala nätverk särskilt användbara. Deep learnings förmåga att konstruera en språkmodell från ren textinmatning har varit bland de viktigaste framstegen inom detta område.
Anta att du har en betydande mängd information på ett specifikt språk — låt oss anta att det är en miljon ton datauppsättning. Du kan träna ett neuralt nätverk som tar in en bokstav och försöker förutse följande karaktär.
Den börjar med att gissa slumpmässiga tecken, men den lär sig gradvis språkets lexikon. Sedan analyserar den grammatik, miljö och andra avgörande egenskaper för att öka dess prediktiva prestanda. Den arbetar med att förbättra sin språkmodell.
Man kan till och med kombinera dessa språkbaserade modeller med datorseende modeller, vilket nästan var en gång. Bildbeskrivningar kan till exempel skapas med hjälp av ett nätverk för djupinlärning. Att känna igen vad som händer i det visuella och använda språket för att förklara det är extremt nära vad människor är kapabla till. DL kan också producera nya bilder baserat på bildbeskrivningar. Detta är verkligen en ganska futuristisk trend.
06. Objektklassificering
Konvolutionella neurala nätverk är en viktig del av Deep Learning. Dataforskare använder detta nätverk mycket i objektklassificering. DL har dock tagit objektdetektering och klassificering till en annan nivå. Förutom grundläggande objektigenkänning erbjuder datorseende en uppsjö av spännande frågor, där objektigenkänning är en av de mest spännande.
Det är oftast kopplat till självkörande bilar, där system använder LIDAR, datorseende och andra verktyg för att skapa en flerdimensionell bild av rutten som inkluderar alla dess användare.
Dessutom använder många organisationer objektklassificering i videoövervakning, särskilt vid publikövervakning, för att undvika terrordåd, räkna individer för statistiska slutsatser och analysera kundupplevelser med köpcentrums gångmönster. Processen är ganska enkel. Det kräver dock mycket data och datorkraft.
Anta att man vill upptäcka katter från bilder. För att göra det måste han ta många bilder på olika djur. De med katten kommer att ha positiv märkning, och de utan katt kommer att ha negativ märkning. Sedan måste han ta en bestämd Deep Learning-algoritm och träna upp den med bilddata.
Efter det kommer han att mäta noggrannheten. Om precisionen är mindre måste han rensa data eller använda mer data och träna igen. Slutligen kommer han att fortsätta processen tills noggrannheten är över en tillfredsställande nivå. Således kan DL-modellen enkelt klassificera katter. Denna Deep Learning-trend är ganska känd för nybörjare.
07. Nyhetsaggregation och upptäckt av falska nyheter
Med Deep Learnings snabba tillväxt görs en betydande serie forskning för att lösa problem som aldrig behandlades inom området datorteknik. En sådan fråga är identifieringen av falska nyheter.
Med medias framsteg kan vi nu få nyheter från alla hörn av världen inom några sekunder. Men tyvärr, sida vid sida välrenommerade medieorganisationer, många mindre nyhetsbyråer tillhandahåller nyheter som inte är pålitliga.
Det är väldigt knepigt att filtrera nyheter och upptäcka falska nyheter manuellt från miljontals nyheter varje timme runt om i världen. Det är där Deep Learning-tekniker kommer in. Ingenjörer har nu automatiserat hela processen med CNN och RNN.
För att få de mest enastående resultaten innebär en studie inom området nyhetsbekräftelse och motverkande av vilseledande information på webben en mängd olika åtgärder. Därför arbetar forskare varje dag för att utveckla denna stigande trend.
Det finns nu en teknik för att ta bort alla fientliga och stötande föremål från din nyhetsström. Dessutom används djupinlärning flitigt i nyhetsaggregation, vilket hjälper initiativ för att anpassa nyheter för enskilda läsare.
Även om detta kanske inte verkar vara något nytt, uppfylls ökande grader av komplexitet för att bygga läsarpersonas för att filtrera bort innehåll baserat på geografiska, sociala och ekonomiska egenskaper och en läsares personliga preferenser.
08. Kombination av IoT och Deep Learning
I allmänhet är industriella IoT-procedurer inte så produktiva som de skulle kunna vara. Detta öppnar dörren för algoritmer för djupinlärning som kan användas för IoT-data för att hjälpa företag att förbättra produktiviteten och minska underhållet genom metoder som förutsägande underhåll och defektidentifiering.
Sammantaget kan inkludera DL i en produktionsprocess bara förbättra produktiviteten samtidigt som det minskar IoT-säkerhetsrisker. Således försöker många institutioner och företag att implementera DL i IoT, vilket gör det till en stigande Deep Learning Trend.
Företag omfamnar DLs möjligheter, enligt moderna IoT-mönster. Rolls Royce slog sig ihop med Azure IoT Services för att använda IoT-verktyg och molnet. Företaget förbisåg inte värdet av prediktivt underhåll och använder därför IoT-sensorer för att övervaka tillståndet på sina flygplansmotorer för att maximera drifttiden.
Hershey är ännu ett företag som har hoppat på IoT-DL-trenden. Endast en viktskillnad på 1 % kan vara dyrt vid Hersheys tillverkningsanläggningar. Hershey kunde dramatiskt minimera oförutsägbarheten i deras viktförhållande med hjälp av maskininlärningssystemet Microsoft Azure, vilket resulterade i enorma kostnadsbesparingar.
Genom tillvägagångssätt som förstärkningsinlärning lär sig ett DL-nätverk hur man uppnår önskade resultat i denna form av lärande. Sedan, i likhet med den stora DL-strukturen, ger ett vältränat litet DL-nätverk motsvarande resultat. Således är modellkondensering målet för kunskapsdestillation. Detta mindre DL-nätverk är praktiskt för att hantera enheter med begränsad bearbetningskapacitet, såsom IoT-sensorer och andra bärbara enheter.
09. Hybridmodeller
Sedan starten har symbolisk AI och djupinlärning (DL) haft en oöverträffad framträdande plats inom AI. En top-down-teknik för AI är symbolisk AI. Med hjälp av det förbättrade kritiska systemkonceptet var det tänkt att genomsyra robotar med intellekt genom att anta problem med visuella illustrationer på hög nivå. Hybridmodeller försöker slå samman fördelarna med symbolisk AI och djupinlärning.
Många former av nätverk för djupinlärning, såsom GAN:er och DRL:er, har visat anmärkningsvärd överensstämmelse när det gäller deras prestation och bred användning med många typer av data. Å andra sidan modellerar algoritmer för djupinlärning inte tvetydighet på samma sätt som Bayesianska eller probabilistiska tekniker gör. Hybridinlärningsmodeller slår samman de bästa typerna av lärande för att maximera fördelarna med var och en.
Hybrid inlärningsmodeller möjliggör djupinlärning med tvetydighet för att tillämpas på ett bredare spektrum av affärssituationer. Detta kan hjälpa oss att förbättra prediktionsnoggrannheten och tolkningsbarheten, vilket kan leda till mer bred användning.
När en blandning av statistiska programmeringsspråk börjar omfatta djupinlärning, förväntar vi oss att se fler algoritmer för djupinlärning få Bayesianska motsvarigheter. Således ger hybridmodellerna som kombinerar AI och DL mycket högre noggrannhet.
10. Upptäcka utvecklingsförsening hos barn
Barn med talproblem, autism och tillväxtproblem kan påverka deras existenskvalitet negativt. Funktionshindrade barns mentala, sociala och känslomässiga hälsa kan alla dra nytta av tidig upptäckt och behandling. Som ett resultat är en av de finaste Deep Learning-trenderna i tidig diagnos och riktningsförändring av olika nyfödda och barnrelaterade störningar.
Detta är en betydande skillnad mellan ML och DL, där maskininlärning ofta används för specialiserade uppgifter medan DL hjälper till med att lösa mänsklighetens mest angelägna frågor. Till exempel har forskare från MIT:s CSAIL och Institute of Health Professions vid Massachusetts General Hospital skapat en datormodell som kan upptäcka språk- och kommunikationsstörningar redan innan förskolan, då de flesta av dessa fall ofta dyker upp.
Forskarna bedömde systemets effektivitet med hjälp av ett konventionellt mått känt som området under kurvan, som representerar balansen mellan att noggrant känna igen medlemmar i en grupp som har en specifik sjukdom mot att inte identifiera dem alls.
För att minska falska positiva resultat tillämpar de restanalys, som avslöjar sambandet mellan ålder, sexualitet och fonetiska aspekter av deras tal. Processen är fortfarande i forskning. Framgången med modellen kommer dock att hjälpa flera autistiska barn.
Till sist, Insikter
Det är enkelt att förklara att AI är framtidens väg och att alla företag kommer att påverkas. Verkligheten är dock mer komplex. Artificiell intelligens är den mest avgörande utvecklingen i dagens värld, som påverkar allt. Ändå är det en tyst revolution som drivs av en rad Deep Learning-trender som driver de viktigaste förändringarna i näringslivet och samhället.
För att vara en del av denna revolution behöver man veta hur DL och AI fungerar. AI kommer att ta många jobb. Därför bör man förbereda sig för det. Man måste vara bekant med de senaste Dl-trenderna. Och det är huvudsyftet med den här artikeln att låta dig veta om de tio bästa DL-trenderna under decenniet. Om du tror att vi har missat några viktiga poäng, låt oss veta i kommentarsektionen.
