Verstehen Sie Deep Learning in der Künstlichen Intelligenz
Deep Learning ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die für Bild- und Tonanalysen und andere Arten der Mustererkennung verwendet wird. Erfahren Sie, wie Deep Learning eingesetzt wird und wie es funktioniert.
Erfahren Sie, wie Deep Learning eingesetzt wird und wie es funktioniert. Deep Learning ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die für Bild- und Tonanalysen und andere Arten der Mustererkennung verwendet wird.
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Abschrift:
Wussten Sie, dass das menschliche Gehirn 3 Pfund wiegt? Und dass es über 100 Millionen Neuronen hat, die ständig in ihm feuern?
Es sollte also ziemlich einfach sein, dies auf einem Computer nachzustellen, oder?
Es ist nicht einfach. Aber es ist das, was wir Deep Learning nennen. Mathematik simuliert im Wesentlichen das neuronale Netzwerk, das wir alle in unserem Kopf haben.
Toll, nicht wahr?
Nun, es ist mehr als nur ein Gehirnmodell. Auf dieser Stufe der Ausbildung können Computer Dinge im Kontext erkennen und verstehen. Wenn wir dem Computer z.B. Hunderte von Katzenfotos geben, die er sich ansehen soll, dann weiß ich jetzt, was der Himmel ist, oder? Er wird lernen, eine Katze zu identifizieren.
Aber es geht tiefer, als Bilder von Katzen zu erkennen.
Sie wissen ja, dass es heutzutage üblich ist, Smartphones und Lautsprecher zu haben, mit denen Sie sprechen können, und haben Sie schon einmal bemerkt, wie diese immer besser verstehen, wie wir sprechen? Vielleicht haben Sie einen Akzent oder Sie sprechen Wörter auf eine seltsame Art und Weise aus.
[Tomaten.
(lacht)
Nun, wenn der Computer ein Muster lernt, lernt er auch verschiedene Variationen dieses Musters. Für die Spracherkennung bedeutet dies, dass er lernt, was Sie sagen wollten.
Deep Learning kann in so vielen Branchen erstaunliche Vorteile bringen, vor allem aber in der Welt der Finanzen. Dieses tiefe Lernen ermöglicht es Maschinen, Sie als Verbraucher vollständig zu verstehen. So können sie bei der Überwachung Ihrer Transaktionen schnell erkennen, wenn etwas nicht stimmt.
Dies hat die Art und Weise, wie wir Betrug und Identitätsdiebstahl aufdecken, verändert. Es gibt eine lange Liste von Vorteilen des Deep Learning, aber es hat auch einige Nachteile. Zum einen ist es wirklich nicht so einfach, drei Beispiele von Transaktionen zu betrachten. Der Computer benötigt tonnenweise Daten, und selbst dann besteht die Gefahr, dass er überlastet wird und seine Schlussfolgerungen zu eng gefasst sind.
Erinnern Sie sich noch an die Sache mit der Katze? Zu viele Fotos von Katzen, ich weiß, ich wusste auch nicht, dass das möglich ist.
Aber es kann dazu führen, dass die Maschine eine sehr eingeschränkte Sicht auf Katzen erhält. Das nennt man Übertraining, und wenn das passiert, ist es viel schwieriger, dieses Modell zu debuggen als einige der anderen, die wir behandelt haben.
Aber das Schöne am Deep Learning ist, dass der Computer neue Konzepte zusätzlich zu dem, was er bereits gelernt hat, lernen kann. Wie ich bereits sagte, hat jede Methode der künstlichen Intelligenz ihren Platz in der heutigen Geschäftswelt. Es geht darum, zu wissen, wann man die Gabel oder den Löffel benutzt.
Jetzt, da Sie die Werkzeuge in Ihrem Baukasten kennen, können Sie damit beginnen, das zu bauen, was Sie für Ihr Unternehmen brauchen.