Utilizzo apprendimento profondo è attualmente spesso un argomento caldo, come Netflix e Youtube hanno aumentato con successo la fedeltà dei clienti utilizzando questo metodo. Apprendimento profondo è una parte dell'apprendimento automatico che funziona per addestrare i computer sugli istinti umani di base. Nella tecnologia apprendimento profondo, esistono diversi tipi di algoritmi che possono essere utilizzati e che è necessario conoscere, vale a dire:
Reti neurali convoluzionali (CNN)
CNN o ciò che è comunemente noto come ConvNets, è un algoritmo che puoi utilizzare. È costituito da diversi livelli e viene spesso utilizzato per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. La CNN è stata sviluppata per la prima volta nel 1988 quando si chiamava ancora LeNet e veniva utilizzata per riconoscere caratteri come codici postali e numeri.
Rete neurale ricorrente (RNN)
Tipo di algoritmo apprendimento profondo Ciò si traduce in connessioni che formano cicli regolari. Questo ciclo elabora quindi l'output di LTSM da utilizzare come input per la fase corrente. Ciò può accadere perché RNN dispone di memoria interna. In generale, RNN viene utilizzato per didascalia di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento della grafia.
Rete di memoria a breve termine (LSTM)
Rappresenta un tipo reti neurali ricorrenti (RNN) che può apprendere e memorizzare dipendenze di modelli a lungo termine. Questa tecnologia è in grado di ricordare tutte le informazioni passate di determinati periodi. LSTM può anche memorizzare informazioni nel tempo. Sono utili per scopi di previsione delle serie temporali perché possono ricordare input precedenti. LSTM ha una struttura a catena in cui i quattro strati interagiscono tra loro in modi unici.
Mappe auto-organizzanti (SOM)
SOM consente la visualizzazione dei dati per ridurre la dimensionalità dei dati attraverso reti neurali artificiali auto-operative. L'algoritmo SOM è progettato per aiutare gli utenti a comprendere informazioni ad alta dimensione.
Senza deep learning, a Intelligenza artificiale probabilmente non funzionerà. L'applicazione del deep learning consente all'IA di svilupparsi e "imparare" indipendentemente dall'esperienza. Sei interessato ad apprendere il deep learning e altri elementi costitutivi dell'intelligenza artificiale?
Indietro
