Python Deep Learning - Applicazioni

L'apprendimento profondo ha prodotto buoni risultati per alcune applicazioni come visione artificiale, traduzione linguistica, didascalie di immagini, trascrizione audio, biologia molecolare, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, auto a guida autonoma, rilevamento di tumori cerebrali, traduzione vocale in tempo reale, musica composizione, gioco automatico e così via.

Il deep learning è il prossimo grande passo dopo il machine learning con un'implementazione più avanzata. Attualmente, si sta dirigendo verso il diventare uno standard del settore, portando una forte promessa di essere un punto di svolta quando si tratta di dati non strutturati grezzi.

Il deep learning è attualmente uno dei migliori fornitori di soluzioni per un'ampia gamma di problemi del mondo reale. Gli sviluppatori stanno costruendo programmi di intelligenza artificiale che, invece di utilizzare regole fornite in precedenza, imparano da esempi per risolvere compiti complicati. Con il deep learning utilizzato da molti data scientist, le reti neurali più profonde stanno fornendo risultati sempre più accurati.

L'idea è di sviluppare reti neurali profonde aumentando il numero di livelli di addestramento per ciascuna rete; macchina impara di più sui dati fino a quando non è il più accurato possibile. Gli sviluppatori possono utilizzare tecniche di deep learning per implementare complesse attività di machine learning e addestrare le reti di intelligenza artificiale ad avere livelli elevati di riconoscimento percettivo.

L'apprendimento profondo trova la sua popolarità nella visione artificiale. Qui uno dei compiti raggiunti è la classificazione delle immagini in cui le immagini di input fornite sono classificate come gatto, cane, ecc. O come una classe o etichetta che meglio descrive l'immagine. Come esseri umani impariamo a svolgere questo compito molto presto nella nostra vita e abbiamo queste capacità di riconoscere rapidamente i modelli, generalizzare dalla conoscenza precedente e adattarci a diversi ambienti di immagine.