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, aplicaciones de aprendizaje profundo ya han logrado burlar a algunos de los más grandes seres humanos en su propio juego,,en,un ordenador conocido como Deep Blue se las arregló para derrotar al campeón de ajedrez Gary Kasparov camino de vuelta en,,en,Un ejemplo más reciente es el encuentro a de AlphaGo vs,,en,Lee Sedol,,en,que es extremadamente interesante,,en,Pero, ¿cómo está el aprendizaje profundo convirtiendo en una gran faceta de inteligencia artificial,,en,diseño en sí,,en,¿Qué es exactamente el aprendizaje profundo,,en,Una gran pregunta que surge cuando alguien ve los logros de un sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje profundo es exactamente lo que es el aprendizaje profundo,,en,Aprendizaje profundo,,en,simplemente pon,,en. 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, es un tipo especial de máquina de aprendizaje procedimiento en el lugar de los algoritmos tradicionales,,en,Se utilizan redes neuronales,,en,Estos sistemas de inteligencia artificial basadas en redes neuronales artificiales han demostrado ser de gran utilidad para la humanidad,,en,y están encontrando uso extenso en el campo de la ciencia y los negocios,,en,El aprendizaje profundo se está convirtiendo en mucho más profundo,,en,El concepto de redes neuronales artificiales ha sido de alrededor de alrededor de medio siglo,,en,el concepto de aprendizaje profundo ha existido desde la década de los años 90,,en,Pero el aprendizaje profundo se ha vuelto más popular que nunca antes,,en,La razón detrás de esto es que los primeros algoritmos de aprendizaje profundas eran primitivas en la naturaleza,,en,El aprendizaje automático requiere una inmensa cantidad de datos de etiqueta y etiqueta como imágenes y textos con el fin de aprender correctamente,,en,Antes del día de Internet,,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, los datos era extremadamente difícil de conseguir, ya que había muy menos productores de datos,,en,Este problema se resolvió con la llegada de la World Wide Web,,en,El Internet ha demostrado ser una fuente enorme y fácil de datos que podría ser utilizado para conducir los algoritmos de aprendizaje del sistema de aprendizaje profundo,,en,Los mayores productores de datos en internet son los diversos sitios de redes sociales como Facebook,,en,Twitter e Instagram,,en,que proporciona a los científicos de datos con ambos casos etiquetados y no etiquetados de datos,,en,Otro desafío importante que afectó el desarrollo de sistemas de aprendizaje de profundidad en la década de 1990 fue la potencia de procesamiento de los ordenadores,,en,En esos momentos,,en,la potencia de procesamiento de los ordenadores no eran ni siquiera cerca de la potencia de procesamiento de la generación actual,,en,Las nuevas tecnologías tales como las CPU avanzada,,en,Unidad Central de procesamiento,,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. El aprendizaje profundo tiene varias redes para el análisis de la imagen,,en,Cada una de estas redes neuronales artificiales se centra en una determinada parte de los datos y los análisis se,,en,una imagen se proporciona a las redes neuronales y escanearlo para usos futuros,,en,historias de éxito de máquinas de aprendizaje profundas,,en,máquinas de aprendizaje profundas se están convirtiendo poco a poco muy útil para muchas instituciones a la vez,,en,Un ejemplo es la traducción de idiomas,,en,Mientras que los traductores normales trabajan para la traducción de un fragmento de texto a otro idioma simplemente traducir cada palabra y luego cambiar el orden de acuerdo a la gramática de la lengua meta,,en,traductores basados en el aprendizaje exploración profunda cuidadosamente todo el texto,,en,y luego formar una red con todas las posibles traducciones de cada palabra,,en,Esta red les ayuda a colocar las frases en las áreas apropiadas,,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, not just grammatically correct areas.
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. sistemas de aprendizaje profundas se están convirtiendo poco a poco muy avanzada,,en,lo que significa que están empezando lentamente a comprender las emociones,,en,idiomas e incluso la moralidad,,en,Esto permitirá una forma muy parecida a la humana para las máquinas para comunicarse con los seres humanos,,en,Las nuevas tecnologías tales como los algoritmos de procesamiento de reconocimiento facial y el lenguaje será las tecnologías clave para estas interacciones,,en,¿Habrá alguna complicación,,en,Las complicaciones son realmente presente en casi todas las tecnologías nuevas y ambicioso que jamás se haya creado,,en,en un principio que es,,en,Igual es el caso con las comunicaciones naturales con sistemas de aprendizaje profundas,,en,Para principiantes,,en,la tecnología actual todavía no es lo suficientemente bueno para permitir que los sistemas de aprendizaje profundas alcanzan este nivel,,en,Ambas tecnologías visuales y de voz siguen siendo las edades, aparte de la de los humanos reales,,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, la capacidad de procesamiento actual todavía no ha logrado llegar a la complejidad de un cerebro humano,,en,una red neuronal de hoy sólo puede tener el poder de procesamiento del cerebro de una rana sencilla,,en,El mayor problema es,,en,misma mentalidad humana,,en,Mientras que las computadoras de aprendizaje profundas están desarrollando,,en,que están aprendiendo cosas que se enseñan a ellos por los propios seres humanos,,en,Despacio,,en,propios estereotipos y prejuicios del hombre está en aumento, en el sistema,,en,Esto puede ser muy perjudicial como el resultado final de un sistema de este tipo puede ser muy insatisfactoria,,en,sistemas de aprendizaje profundas son el siguiente paso en el campo de la programación de IA,,en,Pueden llegar a ser muy beneficioso para los seres humanos y pueden ayudarlos en casi todos los campos de la existencia,,en,pero para que los seres humanos tendrán que desarrollar estos sistemas cuidadosamente primero,,en. 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.
