Introduction à l'application du Deep Learning
Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning, une étape de fermeture de l'intelligence artificielle. Les méthodes d'apprentissage en profondeur fonctionnent comme l'esprit humain, c'est comme un réseau neuronal artificiel. Les applications de l'apprentissage en profondeur visent également à reproduire les choses dont l'esprit humain est capable. Comme un esprit humain prend une décision par la vision ou des motifs sonores ou textuels, la même manière que l'apprentissage en profondeur aide également à prendre une décision. Par exemple, regarder une image et dire s'il s'agit d'un chien ou d'un chat ou déterminer différents objets dans l'image, reconnaître le son d'un instrument / artiste et dire à ce sujet, l'exploration de texte et le traitement du langage naturel sont quelques-unes des applications de la profondeur apprentissage.
Application du Deep Learning
Les applications de l'apprentissage en profondeur sont vastes, mais nous essaierions de couvrir l'application la plus utilisée des techniques d'apprentissage en profondeur. Voici quelques-unes des applications d'apprentissage en profondeur, qui changent maintenant très rapidement le monde qui nous entoure.
1. Détection de toxicité pour différentes structures chimiques
Ici, la méthode d'apprentissage en profondeur est très efficace, où les experts prenaient des décennies pour déterminer la toxicité d'une structure spécifique, mais avec le modèle d'apprentissage en profondeur, il est possible de déterminer la toxicité en très peu de temps (la complexité pourrait être des heures ou journées). Les modèles d'apprentissage profond sont capables de représenter des concepts abstraits de l'entrée dans la hiérarchie distribuée à plusieurs niveaux. Il permet un apprentissage multitâche pour tous les effets toxiques dans un seul réseau neuronal compact, ce qui le rend très informatif. Ce modèle normalise toutes les structures chimiques des composés, les ensemble pour prédire la toxicité de nouveaux composés possibles à partir de structures normalisées. Dans quelle mesure l'apprentissage en profondeur est-il bien meilleur que les autres techniques d'apprentissage automatique? Veuillez consulter cet article (DeepTox: Toxicity Prediction using Deep Learning par Andreas Mayr 1, 2 †, Günter Klambauer 1 †, Thomas Unterthiner 1, 2 † et Sepp Hochreiter 1 * )
2. Détection de la mitose / radiologie
La détermination du modèle d'apprentissage en profondeur de la détection du cancer compte 6000 facteurs qui pourraient aider à prédire la survie d'un patient. Pour le diagnostic du cancer du sein, le modèle d'apprentissage en profondeur s'est avéré efficace et efficient. Le modèle CNN d'apprentissage en profondeur est désormais capable de détecter ainsi que de classer la mitose en milieu hospitalier. Les réseaux de neurones profonds aident à étudier le cycle de vie des cellules (Source: Détection de la mitose cellulaire utilisant les réseaux de neurones profonds Yao Zhou, Hua Mao, Zhang Yi).
3. Génération d'hallucinations ou de séquences
Créer de nouvelles images en observant différents jeux vidéo, en apprenant comment ils fonctionnent et en les reproduisant en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur comme les réseaux de neurones récurrents. Les hallucinations d'apprentissage en profondeur peuvent générer des images haute résolution en utilisant des images basse résolution. Ce modèle est en outre utilisé pour restaurer les données historiques à partir d'images de qualité basse résolution en les convertissant en images haute résolution.
4. Classification d' image / vision industrielle
nous voyons Facebook fournir une suggestion pour le marquage automatique de différentes personnes dans une image est un parfait exemple de vision industrielle. Il utilise des filets profonds et prend des photos sous différents angles, puis attribue un nom à cette image. Ces modèles d'apprentissage en profondeur sont maintenant si avancés que nous pouvons reconnaître différents objets dans une image et prédire quelle pourrait être l'occasion dans cette image. Par exemple, une photo prise dans le restaurant a différentes caractéristiques, comme des tables, des chaises, différents aliments, un couteau, une fourchette, du verre, de la bière (marque de la bière), l'humeur des personnes sur la photo, etc. regarder les images publiées par une personne peut détecter les goûts de cette personne et recommander des choses similaires à acheter ou des endroits à visiter, etc.
5. Reconnaissance vocale
La parole est la méthode de communication la plus courante dans la société humaine. Au fur et à mesure qu'un humain reconnaît le discours le comprend et réagit en conséquence, de la même manière que le modèle d'apprentissage en profondeur améliore les capacités des ordinateurs afin qu'ils puissent comprendre comment les humains réagissent aux différents discours. Dans la vie de tous les jours, nous avons des exemples en direct comme Siri d'Apple, Alexa d'Amazon, google home mini, etc. Dans le discours, il y a beaucoup de facteurs à considérer comme la langue / l'accent / l'âge / le sexe / la qualité sonore, etc. Le but est de reconnaître et de répondre à un locuteur inconnu par l'entrée de ses signaux sonores.
6. Extraction de texte et reconnaissance de texte
L'extraction de texte elle-même a de nombreuses applications dans le monde réel. Par exemple, traduction automatique d'une langue à une autre, analyse sentimentale de différents avis. Ceci est largement connu sous le nom de traitement du langage naturel. Lors de la rédaction d'un e-mail, nous voyons que la suggestion automatique pour terminer la phrase est également l'application de l'apprentissage en profondeur.
7. Prédiction du marché
Les modèles d'apprentissage approfondi peuvent prédire les appels d'achat et de vente pour les commerçants, en fonction de l'ensemble de données dont le modèle a été formé, il est utile à la fois pour le jeu de négociation à court terme ainsi que pour les investissements à long terme en fonction des fonctionnalités disponibles.
8. Publicité numérique
Les modèles d'apprentissage approfondi classent les utilisateurs en fonction de leur historique d'achat et de navigation et recommandent des publicités pertinentes et personnalisées en temps réel. Nous pouvons expérimenter la même chose, un produit que vous venez de rechercher dans votre application amazon, la publicité de celui-ci sera affichée dans d'autres applications comme l'IRCTC.
9. Détection de fraude
Un modèle d'apprentissage en profondeur utilise plusieurs sources de données pour signaler une décision comme une fraude en temps réel. Avec les modèles d'apprentissage en profondeur, il est également possible de découvrir quel produit et quels marchés sont les plus susceptibles de fraude et de fournir des soins supplémentaires dans de tels cas.
10. Prédiction des tremblements de terre
Le sismologue essaie de prédire le tremblement de terre, mais il est trop complexe pour l'anticiper. Une mauvaise prédiction coûte cher aux gens comme au gouvernement. Lors d'un tremblement de terre, il existe deux types d'ondes p-wave (se déplace rapidement mais les dommages sont moindres), s-wave (se déplace lentement mais les dommages sont élevés). Il est difficile de prendre des décisions des jours avant, mais grâce à des techniques d'apprentissage approfondi, nous pouvons prédire le résultat de chaque vague à partir d'une expérience précédente peut-être des heures avant, mais c'est rapide en conséquence, nous pouvons faire des ajustements.
Conclusion - Application du Deep Learning
Le deep learning nous facilite beaucoup de tâches difficiles. Les applications de l'apprentissage en profondeur varient dans les différents secteurs industriels et sont révolutionnaires dans certains domaines comme les soins de santé (découverte de médicaments / détection du cancer, etc.), les industries automobiles (système de conduite autonome), le secteur de la publicité (les annonces personnalisées changent les tendances du marché). Nous avons discuté des principales applications de l'apprentissage en profondeur, mais il existe encore de nombreuses autres applications, certaines sont travaillées et d'autres viendront à l'avenir.
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Cela a été un guide pour l'application du Deep Learning. Ici, nous discutons également de l'introduction et du top 10 des applications du Deep Learning. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Cadres d'apprentissage automatique
- Qu'est-ce que le Deep Learning
- Algorithmes d'apprentissage profond
- Technique d'apprentissage profond
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