Nu sunteți sigur de unde să începeți?
Conectați-vă cu un expert în găzduire.Contactează-ne
Doriți să vă personalizați arhitectura?
Întrebați experții noștri tehnici Contactează-ne
Implementarea învățării profunde (la fel ca recunoașterea imaginilor pentru instanțe) presupune crearea de „neuroni artificiali” conectați unii cu ceilalți. Atunci când vorbim despre învățarea profundă, aceasta se referă la un număr mare de „neuroni conectați”.
La fel ca neuronii umani: aceștia partajează un volum mare de date și găsesc soluția potrivită pentru a rezolva o problemă Învățarea profundă este o tehnologie mai veche. Într-adevăr, a început în anii '50, odată cu modelarea unei rețele de neuroni pentru a înțelege mai bine creierul uman. 20 de ani mai târziu, a fost creat un algoritm de învățare. Cu toate acestea, a trebuit să așteptăm până în 2012 pentru a utiliza acea rețea artificială pentru a rezolva probleme. Implementarea rețelei este parțial posibilă grație Datelor mari. Cu cât aveți mai multe date, cu atât mai rapid va învăța mașina. Pe de altă parte, îmbunătățirea tehnologiei de inteligență artificială a intensificat, de asemenea, dezvoltarea învățării profunde grație unei unități GPU mai rapide. Mai mult, acumularea de cunoștințe în cadrul creierului uman a ajutat enorm la construirea „rețelei neuronale artificiale” și, astfel, la învățarea profundă.
învățarea profundă este utilizată mai ales în procesarea imaginii și a sunetului. Mai mult, învățarea profundă este utilizată pentru recunoașterea facială pe Facebook Face ID sau Skype. În acest caz, permite traducerea conversației vorbite. Cu toate acestea, alte aplicații pot fi considerate ca recunoașteri de text pentru conținutul tradus sau scris, diagnostic medicalsau robotică. Sunt numeroase utilizările învățării profunde? Nu mai este util să indicați mașinii caracteristicile care trebuie să fie identificate, dat fiind faptul că aceasta poate să învețe deja, grație resurselor de bază.
În orice caz, pentru a primi răspunsurile corecte din partea unei rețele neuronale, aceasta trebuie să fie instruită.. Să zicem că vrem să identificăm imagini care arată un cub, grație învățării profunde. Mii de imagini sunt transmise computerului în care un cub este identificat, în toate culorile, din unghiuri diferite... Imaginile care arată un cub sunt identificate manual, apoi mașina compară rezultatele sale cu cele ale oamenilor pentru a învăța din greșeli sau pentru a recunoaște răspunsurile corecte.
Învățarea profundă implică multă practică, pentru a obține rezultate care să se potrivească 100 %. Metoda de învățare se numește învățare supravegheată. Dar este, de asemenea, posibilă implementarea învățării nesupravegheate. Aceasta constă în permiterea mașinii să învețe de una singură fără vreo indicație. După o anumită perioadă de practică, mașina va putea identifica anumite lucruri în imagini.
În cazul în care aveți anumite proiecte de învățare profundă pentru afacerea dvs., trebuie să planificați infrastructuri adaptate. Ce specificații sunt necesare? Ce furnizor de servicii de găzduire ați prefera?
După cum am spus, mașina necesită un volum imens de date pentru a fi eficientă. De asemenea, aceasta implică o putere mare de calcul. Deci, pentru a putea susține orice tip de sarcină, trebuie să optați pentru un server adaptat.
IKOULA furnizează două game de servere dedicate cu performanță ridicată adaptate la învățarea profundă și la învățarea automată în general.
Grație acestor infrastructuri dedicate, este posibilă crearea unei rețele autonome pentru a continua proiectele dvs. de amploare.
Privacy
