Sinir Ağları: Gerçek Dünyadaki Uygulamalar

Yapay Sinir Ağları , geleneksel bilgisayarların pek başarılı olmadığı alanlarda kapsamlı uygulamalar bulur. Örneğin, programlanmış çıktılar yerine sistemin öğrenmesini, uyarlamasını ve sonuçları, attığınız verilerle senkronize olarak değiştirmesini istediğiniz sorun ifadeleri için. Sinir ağları , gürültülü veya eksik verilerle uğraşmaktan bahsettiğimizde titiz uygulamalar da bulur. Ve dürüst olmak gerekirse, mevcut verilerin çoğu gerçekten gürültülü.
Sinir ağları beyin benzeri öğrenme ve uyum sağlama yetenekleriyle tüm temeli oluşturur ve Yapay Zeka ve dolayısıyla Makine Öğrenimi algoritmalarında uygulamaları vardır. Sinir Ağlarının Yapay Zekayı nasıl güçlendirdiğine geçmeden önce, Yapay Zekanın tam olarak ne olduğundan biraz bahsedelim.
Mümkün olan en uzun süre boyunca, "zeka" kelimesi sadece insan beyni ile ilişkilendirildi. Ama sonra bir şey oldu! Bilim adamları, beynimizin kullandığı metodolojiyi izleyerek bilgisayarları eğitmenin bir yolunu buldular. Temel olarak makinelerden kaynaklanan zeka olarak tanımlanabilecek Yapay Zeka böylece ortaya çıktı. Daha da basit bir şekilde ifade etmek gerekirse, Makine Öğrenimi makinelere basitçe “düşünme”, “öğrenme” ve “uyum sağlama” yeteneği sağlıyor.
O kadar çok söylenip yapıldı ki, AI'nın kullanım durumlarının tam olarak ne olduğunu ve Sinir Ağlarının bu amaca nasıl yardımcı olduğunu anlamak zorunludur. Sosyal Medya ve Çevrimiçi Alışveriş'ten Kişisel Finans'a ve son olarak telefonunuzdaki akıllı asistana kadar çeşitli alanlardaki Sinir Ağlarının uygulamalarına dalalım .
Sinir ağlarının uygulamaları yaygın olduğu için bu listenin hiçbir şekilde ayrıntılı olmadığını unutmamalısınız . Temel olarak, makinelerin öğrenmesini sağlayan herhangi bir şey, bir veya diğer tür sinir ağının konuşlandırılmasıdır .

Sosyal medya

Sosyal medyayı çevreleyen sürekli artan veri akışı, bu platformların yaratıcılarına sahip oldukları sınırsız verilerle uğraşmak için eşsiz bir fırsat sunuyor. Her iki haftada bir yeni bir özellik görmenize şaşmamalı. Tüm bunların , günü kurtarmak için Sinir Ağları olmadan uzak bir rüya gibi olacağını söylemek doğru olur .
Doğal Dil Anlayışına Yeni Başlayanlar Kılavuzu

Sinir Ağları ve onların öğrenme algoritmaları , sosyal medya dünyasında kapsamlı uygulamalar bulmaktadır. Nasıl olduğunu görelim:

Facebook

Facebook'a herhangi bir fotoğraf yüklediğiniz anda, hizmet otomatik olarak yüzleri vurgular ve arkadaşlarınızdan etiketlemelerini ister. Hangi arkadaşınızın fotoğrafta olduğunu anında nasıl tespit ediyor?
Cevap basit – Yapay Zeka. Facebook'un Yapay Zeka araştırmasını vurgulayan bir videoda , yüz tanıma yazılımlarını güçlendirmek için Sinir Ağlarının uygulamalarını tartışıyorlar. Facebook, yalnızca kuruluş içinde değil, aynı zamanda Face.com (2012'de 60 milyon dolarlık bir söylenti karşılığında satın alındı), Masquerade (2016'da açıklanmayan bir bedelle satın alındı) gibi yüz tanıma girişimlerini satın alarak bu alana büyük yatırım yapıyor. ve Faciometrics (açıklanmayan bir meblağ için 2016'da satın alındı).

Haziran 2016'da Facebook, DeepText gibi çeşitli derin sinir ağlarını kullanan yeni bir Yapay Zeka girişimini duyurdu - saniyede binlerce gönderinin metin içeriğini neredeyse insan doğruluğuyla anlayabilen bir yapay zeka motoru.

Instagram

2012'de Facebook tarafından satın alınan Instagram, sürekli olarak argoların yerini alan bir emojinin bağlamsal anlamını belirlemek için tekrarlayan sinir ağlarının bağlantısını kullanarak derin öğrenmeyi kullanıyor (örneğin, gülen bir emoji "rofl"un yerini alabilir) ).
Instagram, emojilerin ardındaki duyguları algoritmik olarak tanımlayarak emojiler ve emoji ile ilgili hashtag'ler oluşturur ve bunları otomatik olarak önerir. Bu, küçük bir AI uygulaması gibi görünebilir , ancak bu emojiden metne çeviriyi daha geniş bir ölçekte yorumlayıp analiz edebilmek, insanların Instagram'ı nasıl kullandığına dair daha fazla analiz için temel oluşturur.

Pinterest

Pinterest, görüntülerdeki nesneleri (veya onların adıyla "iğneler") otomatik olarak tanımlamak ve ardından görsel olarak benzer iğneler önermek için bilgisayarlara insan gibi "görmeyi" öğrettiğimiz başka bir sinir ağı uygulaması olan bilgisayarlı görme kullanır. Pinterest'teki sinir ağlarının diğer uygulamaları arasında spam önleme, arama ve keşif, reklam performansı ve para kazanma ve e-posta pazarlaması bulunur.
Doğal Dil Üretimi: Bilmeniz Gereken En Önemli Şeyler

Çevrimiçi alışveriş

Kendinizi bir şeyler satın almaya hazır olduğunuz, ancak bazı süper harika öneriler sayesinde planladığınızdan çok daha fazlasını satın aldığınız durumlarda buluyor musunuz?
Evet, bunun için sinir ağlarını suçlayın . E-ticaret devleri, sinir ağlarından ve öğrenmelerinden faydalanarak sizi sizden daha iyi tanıyan Yapay Zeka sistemleri oluşturuyor. Nasıl olduğunu görelim:

Arama

Amazon aramalarınız ("kulaklıklar", "pizza taşı", "dizüstü bilgisayar şarj cihazı" vb.), fazla zaman kaybetmeden aramanızla ilgili en alakalı ürünlerin bir listesini verir. Amazon, ürün arama teknolojisinin açıklamasında, algoritmalarının birden çok ilgili özelliği birleştirmeyi otomatik olarak öğrendiğini belirtir. Geçmiş kalıpları kullanır ve söz konusu müşteri için neyin önemli olduğuna uyum sağlar.
Ve algoritmaları "öğrenen" nedir? Doğru tahmin ettiniz – Sinir Ağları !

Öneriler

Amazon, "bu öğeyi görüntüleyen müşteriler de görüntüledi", "bu öğeyi satın alan müşteriler de satın aldı" ve ayrıca ana sayfanızda, öğe sayfalarının alt kısmında ve e-postalar aracılığıyla küratörlü öneriler aracılığıyla size önerilerde bulunur. Amazon , kullanıcılarının modelini ve davranışını öğrenmek için algoritmalarını eğitmek için Yapay Sinir Ağlarından yararlanır. Bu da Amazon'un daha da iyi ve özelleştirilmiş öneriler sağlamasına yardımcı olur.

Bankacılık/Bireysel Finans

Cepten Mevduat Kontrol Edin

Çoğu büyük banka, bir akıllı telefon uygulaması aracılığıyla çekleri yatırma olanağı sunarak, müşterilerin bir çeki bankaya fiziksel olarak teslim etme ihtiyacını ortadan kaldırıyor . Bu uygulamalara güç veren teknolojiler , çeklerdeki el yazısını deşifre etmek ve metne dönüştürmek için Sinir Ağlarını kullanır . Esasen, Sinir Ağları kendilerini el yazısı/konuşma/görüntü tanıma gerektiren herhangi bir uygulamanın merkezinde bulurlar.

Dolandırıcılığı Önleme

Bir finans kurumu hileli bir işlemi nasıl belirleyebilir? Çoğu zaman günlük işlem hacmi manuel olarak gözden geçirilemeyecek kadar fazladır. Buna yardımcı olmak için, Yapay Zeka, ne tür işlemlerin dolandırıcılık olduğunu eğitim yoluyla öğrenen sistemler oluşturmak için kullanılır (konuşma öğrenme, Yapay Sinir Ağları konuşma !).
FICO - kredi itibarını belirlemek için kullanılan kredi notları oluşturan şirket, yapay zekalarını hileli işlemleri tahmin etmek için güçlendirmek için sinir ağlarını kullanır . Yapay sinir ağının nihai çıktısını etkileyen faktörler arasında işlemin sıklığı ve boyutu ve ilgili perakendeci türü yer alır.
Bir Sonraki Büyük Şeye Dikkat Edin: Makine Öğrenimi

Cep Telefonlarınıza Güç Verme

Sesten Metne

Bugün akıllı telefonlarda daha yaygın olan özelliklerden biri, sesten metne dönüştürmedir. Sadece bir düğmeye basmak veya belirli bir cümleyi söylemek (“Ok Google”, örneğin), telefonunuzla konuşmaya başlamanızı sağlar ve telefonunuz sesi metne dönüştürür. Google, sesli aramayı güçlendirmek için tekrarlayan bağlantıda yapay sinir ağlarını kullanır . Microsoft ayrıca , konuşmaları insanlardan biraz daha doğru bir şekilde yazabilen Sinir Ağlarını kullanarak bir konuşma tanıma sistemi geliştirdiğini iddia ediyor .

Akıllı Kişisel Asistanlar

Sesten metne teknolojisi, temel konuşmalar için güvenilecek kadar doğru hale geldiğinde, yeni nesil kişisel asistanlar için kontrol arayüzüne dönüşüyor. Başlangıçta, daha basit telefon asistanları vardı – Siri ve Google Now (şimdi yerini daha gelişmiş Google Asistan aldı), bu da internet aramaları yapabilir, hatırlatıcılar ayarlayabilir ve takviminizle bütünleşebilir. Amazon, tamamlayıcı donanım ve yazılım bileşenleri olan Alexa ve Echo'nun (daha sonra Dot) duyurulmasıyla bu modeli genişletti.

Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark Nedir?

Kapatmak için…
Günlük yaşamda sinir ağlarının uygulamaları söz konusu olduğunda sadece yüzeyi çizdik. Belirli endüstriler ve alanlar, bu makalede anlatılanların çok ötesinde, sinir ağlarını kullanarak Yapay Zeka ile özel etkileşimlere sahiptir. Örneğin, satranç oyuncuları oyunlarını analiz etmek, kendilerini geliştirmek ve yeni taktikler uygulamak için düzenli olarak satranç motorlarını kullanırlar ve söz konusu satranç motorunun öğrenmeyi gerçekleştirmek için Sinir Ağlarını kullandığını söylemeye gerek yok.

Dünyanın en iyi üniversitelerinden ML kurslarını Çevrimiçi öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
Kaçırmış olabileceğimiz, Sinir Ağlarının başka ilginç gerçek yaşam kullanım durumlarınız var mı? Aşağıdaki yorumlara bırakın!