Tiefes Lernen in künstlicher Intelligenz?

Bevor Sie diesen Artikel lesen und noch nicht wissen, was maschinelles Lernen ist, klicken Sie auf dieses Wort, um diesen Blog von uns zu lesen. Maschinelles Lernen soll die menschliche Interaktion nachahmen und unsere Benutzer weiterhin besser verstehen. Es erkennt bekannte Gesichter, identifiziert, was sich auf einem Foto befindet, und identifiziert, welche Fotos aus verschiedenen Teilen der Welt stammen, z. B. aus verschiedenen Ländern, verschiedenen Kulturen oder sogar verschiedenen Epochen.

Das Hauptunterfeld des maschinellen Lernens ist das Tiefenlernen und verwendet Algorithmen, um eine Funktion in der Struktur zu behandeln, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet wird.
Deep Learning ist daher eine Entwicklung des maschinellen Lernens. Der Begriff Deep Learning stammt aus Studien zur Struktur neuronaler Netze und ihrer Interaktion mit menschlichen Gehirnzellen.

Wenn Menschen den Begriff “tiefes Lernen” verwenden, beziehen sie sich auf tiefe künstliche neuronale Netze. Dies sind Algorithmen, die neue Rekorde in Bereichen wie Deep Learning, Deep Enhancement Learning und Machine Learning aufgestellt haben.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit Algorithmen befasst, die von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind, sogenannte künstliche neuronale Netze. Das Konzept basiert dann auf der Idee, künstliche neuronale Netze zu erstellen und zu verwenden, um Entscheidungen auf der Grundlage eines bestimmten Datensatzes zu treffen.

Das erste Unternehmen, das Deep Learning wirklich entwickelt hat, ist Google Brain, das 2009 gegründet wurde. Google Brain führte schließlich zur Schaffung des weltweit ersten künstlichen neuronalen Netzwerks, des Google Brain Network.
Zum Beispiel ist Deep Learning die Grundlage des bekannten AlphaGo-Algorithmus von DeepMind, der Anfang 2016 den ehemaligen Weltmeister Lee Sedol in Go besiegte.

Was ist tiefes Lernen in der künstlichen Intelligenz?
– Künstliche Intelligenz ist, wenn ein Computer eine Reihe von Aufgaben basierend auf Anweisungen ausführen kann
– Maschinelles Lernen ist der Prozess des Sammelns und Lernens von Daten, um eine Aufgabe genauer und genauer zu erledigen.
– Deep Learning entsteht, wenn große neuronale Netze mit immer mehr Daten aufgebaut und trainiert werden. Dies erhöht auch die Leistung.
Neuronale Netze sind daher aufgrund ihres Selbstlernens viel leistungsfähiger als man denkt.

Es gibt zwei Begriffe, die häufig synonym verwendet werden, um Software zu beschreiben, die sich intelligent verhält: Deep Learning und Machine Learning. Manchmal geht es um die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), aber tatsächlich bedeutet dies nichts weiter als die Anwendung künstlicher Intelligenz (oder durch maschinelles oder tiefes Lernen) für Sprache.
Wie Sie vielleicht bereits wissen, wird Deep Learning überall dort eingesetzt, wo künstliche Intelligenz vorhanden ist, und hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie Logistik, Fertigungs- und Prozessindustrie, Finanzsektor, Gesundheitswesen, Medizin- oder Pharmaindustrie, Einzelhandel und Großhandel Bau, Landwirtschaft, Lebensmittel- oder Futtermittelhersteller, Regierung, Kommunen und Bildung sowie viele weitere Branchen.

In Übereinstimmung mit den Prinzipien des maschinellen Lernens ist Deep Learning im Wesentlichen der Prozess der Eingabe großer Datenmengen in eine Wissensbasis, die dann einem Computer zur Verwendung als “Wissensbasis” für die Interpretation neuer Daten zur Verfügung gestellt wird. Es konzentriert sich auf die spezifischen Werkzeuge und Methoden, die die Implementierung von maschinellem Lernen und die anschließende Lösung von mehr oder weniger Problemen ermöglichen, die sowohl menschliches als auch künstliches Denken erfordern.

Der Unterschied zwischen beiden besteht darin, dass maschinelles Lernen eine Anleitung benötigt, um eine Aufgabe zu erledigen. Maschinelles Lernen ist ein Konzept zur Analyse von Daten und bietet ausgezeichnete Empfehlungen basierend auf Lernpunkten. Beim maschinellen Lernen musste ein Programmierer den Algorithmus reparieren, wenn die Ergebnisse unangemessen waren, während ein Deep-Learning-Modell seine Arbeit ohne die Intervention des Programmierers erledigt. Seltsame Idee, oder?

Deep-Learning-Algorithmen verwenden grundlegende Techniken des maschinellen Lernens, um komplexe Probleme der realen Welt mithilfe neuronaler Netze zu lösen, die denen ähneln, die bei menschlichen Entscheidungen verwendet werden. Beim Deep Learning verwendet ein neuronales Netzwerk mit tiefer künstlicher Intelligenz komplexe Algorithmen, um ein hohes Maß an Genauigkeit bei der Lösung komplexer Probleme wie Spracherkennung, Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung bereitzustellen. Deep Learning ist eine neue Form der künstlichen Intelligenz / künstlichen Intelligenz oder KI in der Informatik.

Aus diesem Grund wird RPA in verschiedenen Branchen wie Logistik, Fertigungs- und Prozessindustrie, Finanzsektor, Gesundheits- und Pharmaindustrie, Einzel- und Großhandel, Landwirtschaft, Lebensmittel- oder Futtermittelherstellern, Bauwesen sowie Behörden und Kommunen, in denen sich viele Aufgaben wiederholen, aber auch immer beliebter, immer beliebter Es sind immer eingehendere Analysen erforderlich.

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