Deep Learning
Deep learning is one of the biggest innovations is the complete history of computer science. This is the only concept which actually can allow man made machines to surpass human intelligence itself. In fact, applications of deep learning have already managed to outsmart some of the greatest humans in their own game. For example, a computer known as Deep Blue actually managed to defeat the chess champion Gary Kasparov way back in 1997. A newer example is the Go match of AlphaGo vs. Lee Sedol, which is extremely interesting. But how is deep learning becoming a huge facet of artificial intelligent (AI) design itself?
What exactly is deep learning?
A big question that arises when someone sees the achievements of a deep learning-based AI system is what exactly is deep learning? Deep learning, simply put, eine besondere Art von Maschine lernt Verfahren, bei dem anstelle der traditionellen Algorithmen,,en,Neuronale Netze werden verwendet,,,en,Diese künstlichen neuronalen Netzwerk basierenden KI-Systeme erweisen sich für die Menschheit als äußerst nützlich sein,,en,und sie finden umfangreiche Verwendung auf dem Gebiet von Wissenschaft und Wirtschaft,,en,Vertieftes Lernen wird immer viel tiefer,,en,Das Konzept der künstlichen neuronalen Netzen gibt es schon seit über einem halben Jahrhundert,,en,das Konzept des tiefen Lernens ist seit Anfang der 90er-Jahre herum gewesen,,en,Aber tief Lernen hat vor kurzem immer beliebter geworden als je zuvor,,en,Der Grund dafür ist, dass eine frühe tiefe Lernalgorithmen in der Natur primitiv waren,,en,Maschinelles Lernen erfordert eine ungeheure Menge an markierten und unmarkierten Daten wie Bilder und Texte, um richtig zu lernen,,en,Vor dem Tag des Internets,,en, neural networks are used. These artificial neural network-based AI systems are proving to be extremely useful for humankind, and they are finding extensive usage in the field of both science and business.
Deep learning is becoming much deeper
The concept of artificial neural networks has been around for about half a century. Also, the concept of deep learning has been around since the early-90s. But deep learning has recently become more popular than ever before. The reason behind this is that early deep learning algorithms were primitive in nature. Machine learning requires an immense amount of labeled and unlabeled data such as images and texts in order to learn properly. Before the day of internet, Daten waren extrem hart Halt bekommen von da es nur sehr weniger Daten waren Produzenten,,en,Dieses Problem wurde mit der Ankunft des World Wide Web gelöst,,en,Das Internet erwies sich als eine große und einfache Datenquelle sein, die verwendet werden, um die Lernalgorithmen des tiefen Lernsystem zum Antrieb,,en,Die größten Datenproduzenten im Internet sind die verschiedenen Social-Networking-Sites wie Facebook,,en,Twitter und Instagram,,en,die liefern Daten Wissenschaftler mit beiden markierten und unmarkierten Instanzen von Daten,,en,Eine weitere große Herausforderung, die die Entwicklung der tiefen Lernsysteme in den 1990er Jahren betroffen war die Rechenleistung der Computer,,en,Zu diesen Zeiten,,en,die Rechenleistung von Computern waren nicht einmal in der Nähe der aktuellen Generation der Verarbeitungsleistung,,en,Neue Technologien wie fortschrittliche CPUs,,en,Central Processing Unit,,en. This problem was solved with the arrival of the World Wide Web. The internet proved to be a huge and easy source of data which could be used to drive the learning algorithms of the deep learning system. The biggest data producers in the internet are the various social networking sites like Facebook, Twitter and Instagram, which provides data scientists with both labeled and unlabeled instances of data.
Another major challenge which affected the development of deep learning systems in the 1990s was the processing power of the computers. At those times, the processing power of computers weren’t even close to current-generation’s processing power. New technology such as advanced CPUs (Central Processing Unit) and memory have greatly enhanced the speed of the modern computers. Another very important technology that is influencing the speed of such deep learning systems is cloud computing. Cloud computing allows extremely fast computing speeds and a large amount of storage with the help of distributed systems.
How does deep learning works?
Deep learning uses very concept and dynamic algorithms to learn something from a piece of data. For example, when an image of a person’s face is provided to the deep learning system for learning identification, the deep learning system carefully analyze the shape of the most prominent features of the face. This may include features like the eyes, nose, eyebrows and lips. These features are not only the most prominent features, but are also the most common features. Vertieftes Lernen hat mehrere Netzwerke zur Analyse des Bildes,,en,Jede dieser künstlichen neuronalen Netzen konzentriert sich auf einen bestimmten Teil der Daten und analysiert sie,,en,ein Bild mit den neuronalen Netzen zur Verfügung gestellt und sie scannen sie für zukünftige Anwendungen,,en,Erfolgsgeschichten von tiefen Lernmaschinen,,en,Tieflernmaschinen allmählich immer für viele Institutionen sehr nützlich auf einmal,,en,Ein Beispiel dafür ist die Sprache Übersetzung,,en,Während normale Übersetzer arbeiten, indem einfach ein Stück Text in einer anderen Sprache übersetzt Richtung jedes Wort zu übersetzen und dann die Reihenfolge zu ändern entsprechend die Grammatik der Zielsprache,,,en,vertieftes Lernen basierte Übersetzer scannen sorgfältig alle Text,,en,und dann bildet ein Netzwerk mit allen möglichen Übersetzungen eines Wortes,,en,Dieses Netzwerk hilft ihnen, die Sätze in den entsprechenden Bereichen zu platzieren,,en. Each of these artificial neural networks focuses on a certain part of the data and analyses it. In this way, an image is provided to the neural networks and they scan it for future uses.
Success stories of deep learning machines
Deep learning machines are gradually becoming very useful for many institutions at once. An example is language translation. While normal translators work towards translating a piece of text to another language by simply translating each word and then changing the order according to the target language’s grammar, deep learning based translators carefully scan all the text, and then form a network with all the possible translations of each word. This network helps them to place the phrases in appropriate areas, nicht nur grammatisch korrekt Bereiche,,en,Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem tiefe Lernsysteme excellence gezeigt haben, ist der Bereich der Data-Mining,,en,Data Mining hilft Daten Wissenschaftler viele, viele Daten zu erfassen, für die Herstellung maschinelles Lernen viel leichter,,en,Google verwendet ein spezielles tiefes Lernsystem, um die Qualität seiner Stimme-basierten Dienste zu verbessern,,en,Das System lernt mehr über die Sprachmuster eines Menschen durch die verschiedenen Sprachproben zu analysieren, die ihren Weg zurück,,en,Ein weiteres Beispiel für eine solche Verwendung ist durch Twitter,,en,was nutzt tiefe Lernmethoden zur Entfernung bestimmter Inhalte schädlich für die Gemeinschaft,,en,Kann tief wirklich Mensch-Computer-Interaktion besser Lernen machen,,en,Das spannendste Gebiet, wo tiefes Lernen angewandt werden kann, ist das Gebiet der Mensch-Maschine-Interaktion,,en.
Another major area where deep learning systems have shown excellence is the field of data mining. Data mining helps data scientists to acquire lots and lots of data for making machine learning much easier. For example, Google uses a special deep learning system in order to enhance the quality of its voice-based services. This system learns more about the speech patterns of a human being by analyzing the various voice samples that come its way. Another example of such a use is by Twitter, which uses deep learning methods for removing certain content harmful for the community.
Can deep learning really make human-computer interaction better?
The most exciting field where deep learning can be applied is the field of machine-human interaction. Tieflernsysteme werden nach und nach sehr weit fortgeschritten,,en,was bedeutet, dass sie langsam Gefühle beginnen zu verstehen,,en,Sprachen und sogar Moral,,en,Dadurch wird eine extrem menschenähnliche Art und Weise für die Maschinen mit Menschen zu kommunizieren, erlauben,,en,Neue Technologien wie Gesichtserkennung und Sprachverarbeitungsalgorithmen werden die Schlüsseltechnologien für diese Wechselwirkungen,,en,Wird es Komplikationen,,en,Komplikationen vorhanden sind eigentlich in fast jeder neue und ehrgeizige Technologie, die jemals geschaffen wurde,,en,zunächst das heißt,,en,Dasselbe ist der Fall mit natürlicher Kommunikation mit tiefen Lernsystemen,,en,Für Starter,,en,die aktuelle Technologie ist noch nicht gut genug, um tief Lernsysteme dieses Niveau zu erreichen, damit,,en,Beide visuellen und Sprachtechnologien sind nach wie vor auseinander Alter von der realen Menschen,,en, which means that they are slowly starting to understand emotions, languages and even morality. This will allow an extremely human-like way for the machines to communicate with human beings. New technology such as facial recognition and language processing algorithms will be the key technologies for these interactions.
Will there be any complications?
Complications are actually present in nearly every new and ambitious technology that has ever been created, at first that is. Same is the case with natural communications with deep learning systems. For starters, the current technology is still not good enough in order to allow deep learning systems reach this level. Both visual and speech technologies are still ages apart from that of real humans. Also, the current processing power has still not managed to reach the complexity of a human brain. In fact, a neural network today can only have the processing power of a simple frog’s brain.
The biggest problem is, however, human mentality itself. As deep learning computers are developing, they are learning things that are taught to them by human beings themselves. Slowly, man’s own stereotypes and prejudices are creeping into the system. This can be very harmful as the end result of such a system may be very unsatisfactory.
Deep learning systems are the next step in the field of AI programming. They can prove to be very beneficial for human beings and can assist them in nearly every field in existence, but for that humans will have to develop these systems carefully first.
