ディープラーニングとその多くのアプリケーション

近年、ディープラーニングに基づくアルゴリズムの人気と使用は、それらを適用できる多数の分野と、このソリューションによって提供される優れた結果のために増加しています。

ディープラーニングの用途は何ですか？

ディープラーニングアルゴリズムの主な目的は、人間がほぼ自動的に実行するが、マシンにとっては複雑になるタスクを達成することです。たとえば、画像のすべての要素を検出して識別できることができます。 。今日、ディープラーニングは最高の画像分類器と見なされており、コンピュータービジョンの最先端を代表しています。これらのアルゴリズムは現在最も使用されており、その分野の研究の主な目的です。

ディープラーニングとは何に基づいており、どのように機能しますか？

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークの使用に基づく人工知能のブランチです。これらのニューラルネットワークは、人間の脳のニューロンの機能に触発されています。ニューロンが電気インパルスを送受信するのと同じ方法で、人工ニューロンは情報を受信し、それが変換されて他の隣接するニューロンに送信されます。このようにして、情報は、ネットワークの最後に到達するまですべてのニューロンによって送信されるときに変換されます。最後に、ネットワークは、入力として受け取ったデータ、トレーニング方法、および使用目的に基づいて取得した結果を含む出力を提供します。

提供されたデータから学習する必要があるため、ネットワークをトレーニングする必要があります。情報を含むネットワークがトレーニングされると、以前に提供されていないデータであっても、正しい結論を導き出すことができるようになるまでニューロンを変更します。たとえば、どの画像が犬でどれが犬ではないかを示す画像をネットワークに導入すると、ネットワークは、提供された新しい画像から犬を見つけることを学習することになります。このように、ディープラーニングは、原稿のテキストを読むことから、画像に基づいて人の年齢を見つけることまで、複数の目的を持つさまざまな分野に適用できます。

ディープラーニングはどのアプリケーションで使用されますか？

現在、ディープラーニングは、Google翻訳者など、日常的に使用される多数のアプリケーションで使用されています。音声認識にディープラーニングアルゴリズムを使用するSiri、Cortana、Googleアシスタントなどの仮想アシスタント。電子メールの分類、さらには顔認識を利用するセキュリティシステムの場合。ディープラーニングが適用されるもう1つの分野は、自動運転車のように複雑な分野であり、毎日が現実に近づいています。

たとえば、工場の場合、新しい部品を認識するために使用できます。 これまでシステムに導入されていなかったものは、ディープラーニングアルゴリズムが他の以前の写真を「調査」したため、それがピースであることが示され、新しいパーツがシステムに導入されたときに、次のように認識されました。そのようなことを示す必要はありません。

工場でのもう1つの非常に重要なアプリケーションは、欠陥のインテリジェントな認識です。 。システムがさまざまな欠陥（形状、サイズ、形状など）でトレーニングされると、システムはそれが何であるかを学習したため、新しい欠陥を認識できる可能性があります。欠陥のばらつきがあるため、最初はすべてを分類できないことが一般的であるため、これは非常に興味深いアプリケーションです。

私たちが見ているように、ディープラーニングのアクションの分野は非常に広く、インダストリー4.0、特にコンピュータービジョンでは、より多くの可能性とより大きな進歩が起こっています。これらのアルゴリズムをコンピュータービジョンと組み合わせることで、距離の測定、障害の予測、オブジェクトの検出、テキストの読み取りなどのタスクを実行できます。これまで人間の介入が必要で、多大な時間の投資が必要だった機能は、ディープラーニングのおかげで自動化できました。

これらは、ディープラーニングが現在提供している多くのアプリケーションのほんの一部であり、完全に拡張され、より多くの分野にますます適用可能であり、より複雑な問題を解決できる分野であるため、将来的にはさらに多くのアプリケーションになります。

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