Новости

cover

15th March 2021

Семинар по глубокому обучению для Национальной гвардии РК

Наш аналитик данных Мухамет Нурпейисов провел семинар для Национальной гвардии Республики Казахстан на тему глубокого обучения.

Семинар состоял из общего обзора глубокого обучения и примеров его использования. Дополнительно, Мухамет рассказал про создание модели глубокого обучения для распознавания лиц. Он рассказал про то, как можно создать набор данных и насколько это важно для работы. На семинаре участники попробовали обучить модель распознавания лиц и протестировать ее.

Глубокое обучение – это область машинного обучения. Вдохновленные биологическими процессами человеческого мозга, учеными были разработаны искусственные нейронные сети (ANN). “Глубокое обучение” относится к этим искусственным нейронным сетям, которые состоят из многих слоев. Оно использует многослойные глубокие нейронные сети для изучения уровней презентации и абстракции, которые относятся к таким данным, как изображения, звук и текст. Технология называется “глубокой” из-за структуры этих ANN, поскольку обычно нейронные сети имеют более 10 слоев. Используя несколько уровней нейронных сетей в глубоком обучении, компьютеры теперь обладают способностью видеть, учиться и реагировать на сложные ситуации, такие как человеческий мозг.

Глубокое обучение в настоящее время используется в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и распознавание образов. Многие из недавних достижений в области глубокого обучения произошли в этих областях. “Google Translate” использует глубокое обучение и распознавание изображений для перевода не только голоса, но и письменных языков; Все голосовые помощники, такие как Siri, Cortana, Alexa и Google Now, используют глубокое обучение для обработки естественного языка и распознавания речи; Amazon, Netflix и Spotify используют механизмы рекомендаций, использующие глубокое обучение для следующих лучших предложений, фильмов или музыки.

Таким образом, глубокое обучение до сегодняшних дней помогало классифицировать изображения, переводу языков, распознаванию речи, решению проблем распознавания образов, и все это происходит без вмешательства человека. Это, без сомнения, “разрушительная” цифровая технология, которая используется все большим количеством компаний для создания новых бизнес-моделей.