Învățare profundă: scufundă-te în lumea învățării automate!

Ce îți vine în minte când auzi termenul „Învățare profundă?” Probabil te gândești la roboți și mașini inteligenți care vor prelua lumea noastră în viitorul apropiat, nu? Ei bine, nu asta este deloc învățarea profundă. În termeni profani, învățarea profundă este o abordare AI care urmărește să imite funcționarea creierului uman pentru a procesa cantități mari de date și a extrage modele semnificative din acestea pentru a stimula luarea deciziilor bazate pe date.
Astăzi, datele guvernează totul – este noul rege al lumii digitale în care trăim. Inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă sunt toate concentrate pe un singur lucru – valorificarea Big Data pentru a stimula inovația. Interesul pentru tehnologia AI crește în fiecare minut, iar învățarea profundă este abordarea de ultimă oră care perturbă fiecare industrie. Potrivit unui raport de cercetare recent al Tractica , se estimează că piața AI va crește de la 3,2 miliarde în 2016 la 89,8 miliarde USD până în 2025. Aceste cifre nu fac decât să întărească faptul că AI, ML și Deep Learning vor juca un rol și mai mare în dezvoltare. și transformarea sectorului de afaceri și IT.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este profund împletită cu inteligența artificială și învățarea automată. Cum, întrebi?
După cum puteți vedea, învățarea profundă este un subset al ML care, la rândul său, este un subset al AI. Astfel, în timp ce Inteligența Artificială este umbrela mai largă care se concentrează pe învățarea mașinilor cum să gândească independent și inteligent, ML este o abordare AI care își propune să creeze astfel de algoritmi care pot extrage informații valoroase din seturi mari de date. Deep Learning, pe de altă parte, este o ramură a ML care utilizează un algoritm specific – Neural Nets – pentru a atinge scopul final al ML.
Ce este Machine Learning și de ce contează

Învățarea profundă este o tehnică exclusivă pentru dezvoltarea și antrenamentul rețelelor neuronale. Structura unei rețele neuronale se inspiră din structura creierului uman, mai exact, din cortexul cerebral. Astfel, similar cu un cortex cerebral, o rețea neuronală artificială are și multe straturi de perceptroni interconectați. Spre deosebire de abordările tradiționale de date care analizează datele prin metoda liniară, învățarea profundă se bazează pe abordarea neliniară a mașinilor de antrenament pentru a procesa datele. Datele care sunt introduse în sistemul de învățare profundă trec prin rețeaua interconectată de straturi ascunse.
Aceste straturi ascunse ale rețelei neuronale procesează, analizează, modifică și manipulează datele pentru a determina relația acestora cu variabila țintă. Fiecare nod al rețelei poartă o pondere specifică și de fiecare dată când datele trec printr-un nod, acesta înmulțește valoarea de intrare cu greutatea sa. Acest proces continuă până când ajunge la nivelul de ieșire, rezultatul final transformându-se într-o informație valoroasă. Învățarea profundă, astfel, elimină procesul de identificare manuală a tiparelor ascunse în date.

Oportunități de carieră în deep learning

Oricine din lumea IT trebuie să fi auzit despre deep learning la un moment dat al carierei sale. Odată cu progresul AI cu pasituri, și domeniul învățării profunde crește vertiginos. Deoarece învățarea profundă este un domeniu de cercetare în creștere rapidă, creează oportunități masive de angajare pentru persoanele care se specializează în tehnologiile AI și ML. Astăzi, cererea de profesioniști calificați și instruiți în învățarea profundă, în special pentru inginerii de învățare profundă și cercetătorii de învățare profundă, a crescut de multe ori în diferitele paralele ale industriei.

Potrivit unui raport din 2017 al lui Grand View Research, Inc. , piața de deep learning din SUA este estimată să atingă 10,2 miliarde de dolari până în 2025.

6 idei interesante de proiecte de învățare automată pentru începători

Venituri pe piața de deep learning în SUA (2014-2025)

Conform celor mai recente statistici de pe Indeed , salariul mediu pentru profesioniștii în învățarea profundă din SUA variază între 71.935 USD/an pentru un om de știință în cercetare în domeniul învățării profunde și 140.856 USD/an pentru Inginerul de viziune computerizată pentru Deep Learning.

Abilități necesare pentru o carieră de succes de învățare profundă

Deoarece învățarea profundă este un subset al ML, abilitățile necesare pentru învățarea profundă sunt aproape aceleași cu cele necesare pentru ML. Până acum ați ghicit deja că cunoștințele de programare sunt obligatorii aici. Cele mai populare biblioteci de deep learning sunt scrise în R și Python. Prin urmare, dacă sunteți bine versat în oricare dintre aceste două limbi, va fi suficient. Pe lângă faptul că aveți cunoștințe extinse despre fundamentele informaticii și al programării, trebuie să aveți și o bază solidă în matematică, statistică și probabilitate și modelare a datelor.
O parte semnificativă a sarcinii unui inginer de învățare profundă este să proiecteze algoritmi și sisteme care să poată comunica fără probleme și să integreze alte componente software care există deja. Astfel, abilitățile de proiectare software sunt o necesitate în acest domeniu. De asemenea, trebuie să vă simțiți confortabil în lucrul cu biblioteci și algoritmi ML standard, inclusiv MLib, TensorFlow și CNTK.

Învățare profundă în lumea reală

Învățarea profundă a pătruns aproape în toate aspectele semnificative ale vieții noastre. Indiferent dacă ne dăm seama sau nu, tehnologiile de deep learning sunt peste tot în jurul nostru. Organizațiile și companiile din întreaga lume folosesc tehnologia de învățare profundă pentru a alimenta inovații, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă și chatboții, pentru a dezvolta servicii utile precum prevenirea fraudei, analiza predictivă, automatizarea sarcinilor și multe altele.
Să ne uităm acum la unele dintre cele mai bune cazuri de utilizare a învățării profunde din lumea reală!

• • Unul dintre cele mai excelente exemple de tehnologie de deep learning este listele de recomandări personalizate de pe platforme online precum Netflix, Amazon și Facebook. Giganții din mediile online și sociale au acces la o comoară de date generate de utilizatori. Folosind tehnici de învățare profundă, aceștia sunt capabili să extragă informații utile din datele generate de utilizator, care sunt apoi folosite pentru a crea o listă personalizată și personalizată de sugestii pentru utilizatorii individuali, în funcție de gusturile și preferințele acestora.

• • Rețelele de învățare profundă sunt capabile să analizeze cu succes comportamentele în timp real. DeepGlint este o soluție de învățare profundă care poate obține informații în timp real despre comportamentul oricărui obiect, fie că este vorba despre oameni sau obiecte neînsuflețite precum mașinile.

• • Recunoașterea imaginilor este o altă aplicație a învățării profunde. Recunoașterea imaginilor are ca scop recunoașterea și identificarea obiectelor din imagini, înțelegând, de asemenea, conținutul și contextul imaginii. AlchemyAPI a dezvoltat tehnologia de recunoaștere a imaginii de ceva vreme. CamFind este o aplicație mobilă care utilizează API-ul AlchemyVision – nu numai că poate informa utilizatorii despre obiectele dintr-o imagine, dar le poate spune și de unde pot cumpăra acele obiecte.

• • Aplicațiile de deep learning și-au găsit drumul și în lumea publicității. Rețelele publicitare și agenții de marketing folosesc tehnologia de învățare profundă pentru a construi publicitate predictivă bazată pe date, publicitate grafică direcționată și publicitate cu licitare în timp real (RTB), pentru a numi câteva. De exemplu, Baidu, un motor de căutare chinezesc, folosește învățarea profundă pentru a prezice astfel de conținut publicitar și metode la care utilizatorii se pot raporta. Acest lucru ajută la creșterea veniturilor companiei.

• Recunoașterea modelelor bazată pe învățarea profundă este folosită de multe companii pentru a detecta și a preveni frauda. PayPal a reușit să prevină tranzacțiile și achizițiile frauduloase de plată. A reușit acest lucru cu ajutorul H2O (o platformă de analiză predictivă open-source) care utilizează algoritmi avansați de ML pentru a analiza datele în timp real pentru a verifica eventualele anomalii care sugerează activități frauduloase și amenințări de securitate.

Acestea sunt doar câteva cazuri de utilizare de învățare profundă dintr-un grup vast de alte proiecte inovatoare din lumea reală. Învățarea profundă, precum AI și ML, este încă în curs de dezvoltare și în curs de dezvoltare. În viitor, învățarea profundă împreună cu AI și ML vor deschide calea pentru mai multe astfel de inovații revoluționare care ne vor transforma complet viața în moduri pe care încă nu le putem imagina.