Deep Learning har utvecklats mycket över tid, och idag är det grunden för många saker vi använder dagligen.
Numera finns det många trender som när man minst anar det blir verklighet. En av dessa tekniska trender var Djup lärningvilket är mycket viktigt idag och för allas framtid.
Förstå vad djupinlärning är (Bild: Wikimedia)
För att förstå djupinlärning behöver du mer
FORTSÄTTER EFTER ANNONSERING
Deep learning är en maskininlärningsmetod, så för att förstå den ena måste du förstå den andra. I den tid vi lever i är världen av teknologisk filmisk science fiction väldigt aktuell.
Allt detta är möjligt tack vare artificiell intelligens, som finns i stora varianter och väldigt olika system. Idag tillämpas AI på flera olika områden på marknaden, med början i våra dagliga liv, hela vägen till affärssektorn.
O maskininlärning Kort sagt, detta är maskininlärning. Det är med andra ord möjligheten att artificiell intelligens lära sig olika saker, för att underlätta vardagen för flera personer.
Stora datorer var en del av historien för artificiell intelligens att utveckla, inklusive stora maskiner som ENIAC och ELIZA. Det senare var det första systemet som kunde genomföra dialogiska interaktioner med människor.
Även om vi pratar mycket här om maskininlärning och artificiell intelligens är det nödvändigt att förstå skillnaderna mellan de två, för att förstå vad djupinlärning är.
Vad är skillnaden mellan maskininlärning och artificiell intelligens?
FORTSÄTTER EFTER ANNONSERING – OTZ
Artificiell intelligens är något som har expanderat och det pratats mycket om den senaste tiden. Artificiell intelligens är inget annat än en kombination av algoritmer och andra element som kan skapa en miljö som är gynnsam för utvecklingen av ett autonomt system.
Med andra ord, genom olika beräkningar och processer ger du liv till ett system som kan göra något tidigare konfigurerat. Så tills nu har vi lyckats förstå vad artificiell intelligens i sig är.
FORTSÄTTER EFTER ANNONSERING
Machine Learning är något integrerat med artificiell intelligens. Det är ett system utvecklat med syftet att ge extremt bättre och snabbare resultat för själva AI:n.
Machine Learning hjälper maskinen att utveckla förmågan att analysera, på bråkdelar av sekunder, en stor mängd data. Maskinen förbereder nästa åtgärder baserat på kvaliteten på tidigare resultat.
Vad är djupinlärning?
Deep learning är en modell av artificiella neurala nätverk, vilket betyder att systemet är nästan lika komplext och perfekt som den mänskliga hjärnans funktion. De framsteg som gjorts kring djupinlärning är redan synliga för alla internetanvändare.
FORTSÄTTER EFTER ANNONSERING
Så, djupinlärning är en mycket avancerad maskininlärningsprocess, som gör att systemet tar emot och lär sig av en stor mängd data. Detta hjälper till att skapa fullt utvecklade maskiner.
Även med teknik som är mycket närvarande i våra liv, genom våra enheter, drar även företag stor nytta av resursen.
Hur viktigt är det för företag?
Du behöver inte tänka så mycket för att se användningen av djupinlärning i företag och i våra liv, automatiska textkorrigerare i meddelandeapplikationer använder det. O Waze den använder också teknik när den rekommenderar rutter till användaren.
Alla dessa saker som kan tyckas grundläggande tas hänsyn till av stora företag. Därför var det nyligen möjligt att märka en stor investering och tillväxt främst i tekniska startups.
Maskininlärning i allmänhet är redan närvarande vid horisonten för ett växande antal företag. Multinationella företag är som väntat fullt medvetna om nyheterna från flera startups som specialiserar sig på AI.
Låt oss se några fler exempel på hur företag använder djupinlärning. Rekommendationerna från Spotify och Netflixanvänd processen baserad på användningsdata.
Amazon använder också resursen genom virtuella assistenter, som Alexa själv. På fordonssidan satsar Ford mycket på autonoma bilar.
FORTSÄTTER EFTER ANNONSERING – ADSENSE
När det gäller Uber använder företaget maskininlärning för att erbjuda förare som är teoretiskt anpassade till varje appanvändares preferenser.
Utöver dessa användningsområden utlovas mycket mer för en mer teknisk framtid som ger användarna komfort.
Nu när du har lärt dig mer om tekniken och mycket mer, berätta för oss, förstod du allt vi såg om djupinlärning? Hade du några frågor eller svårigheter? Låt oss veta i kommentarerna nedan.