Aprendizado Profundo

Tecnologias emergentes, como inteligência artificial (IA), estão se desenvolvendo a uma velocidade incrível e fizeram um progresso incrível no aprendizado profundo. Quase todos os ramos de tecnologia em desenvolvimento se beneficiam do profundo valor do aprendizado profundo.

O aprendizado profundo é parte de uma gama mais ampla de família de aprendizado de máquina artificial. Tem como objetivo imitar a lógica do comportamento humano através de redes neurais artificiais. Sua vantagem é que ele tem a capacidade de investigar conjuntos de dados maciços e tomar decisões complexas em conjuntos de dados maciços que os seres humanos não podem alcançar.

O aprendizado profundo tem um sistema modelo semelhante ao cérebro humano, que pode aprender conceitos complexos. Esses sistemas podem comparar os novos dados com os dados de referência, de modo a obter aprendizado e exercício eficazes. Para melhorar a precisão desses sistemas, mais dados devem ser fornecidos a eles para estabelecer critérios de decisão para dados mais complexos.

É compreensível que, uma vez que essa tecnologia seja comercialmente viável, seja possível penetrar em todos os setores. Até agora, de acordo com o último relatório daMa folhaRpesquisarFutura (MRFR), o valor do mercado de aprendizado profundo atingirá US$ 17,4 bilhões até 2023. A aplicação de aprendizado profundo e aprendizado de máquina, big data e segurança de rede abrirá um novo ambiente para os negócios modernos de hoje. Nas seções a seguir, exploraremos em profundidade como o ramo de aprendizado de máquina da inteligência artificial promove o desenvolvimento de tecnologias emergentes.

BordaCcálculo

O modelo de aprendizado profundo também pode desempenhar um papel no cálculo de borda. Pesquisadores descobriram que esses sistemas podem ajudar as máquinas a identificar vários produtos e estimular a automação industrial. Esses sistemas podem solucionar defeitos de superfície, identificar produtos por seu brilho e forma e realizar inspeções complexas no local sem intervenção manual, de modo a minimizar a intervenção humana. A visão de máquina usa o sistema de computação de borda para detectar a qualidade dos produtos e realizar a inteligência artificial da indústria de manufatura.

Análise de inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) é outro ramo do aprendizado de máquina artificial, que visa projetar um sistema técnico autoconsciente que imite a inteligência, a racionalidade e a personalidade humanas. A inteligência artificial evoluiu de um robô de bate-papo básico para um robô assistente complexo em tempo integral. Hoje, o sistema de IA mais avançado pode traduzir rapidamente o idioma e reconhecer imagens de rede com suas tags. Com esse desenvolvimento incrível, empresas e organizações agora estão usando a IA para resolver alguns problemas que não podem ser resolvidos pelo trabalho manual.

Big data expande o caminho do aprendizado aprofundado

Os modelos de aprendizado profundo tradicionalmente dependem de dados estruturados e não estruturados para estabelecer processos de tomada de decisão. Em reconhecimento de fala e tradução de texto, o big data combinado com essa tecnologia permite que os aplicativos criem aplicativos de reconhecimento de fala e tradução de texto mais complexos semelhantes às características humanas. O aprimoramento da capacidade de processamento de rótulos e gráficos desempenha um papel fundamental no treinamento do modelo de aprendizado profundo.

Além disso, aplicativos de visão computacional também foram desenvolvidos por meio do emparelhamento de big data e aprendizado profundo. Ele pode tomar decisões mais humanas, trazendo benefícios para o desenvolvimento de militares para a medicina. Essas tendências provavelmente agregarão valor em transporte, produtos farmacêuticos e outros setores que dependem de rótulos e design gráfico.

Melhore a segurança da rede por meio de um aprendizado aprofundado

Um dos principais desenvolvimentos da segurança de rede é a aplicação de insights profundos. A Deep Insight desenvolveu uma solução de segurança de rede móvel e de endpoint para usar o aprendizado profundo para detectar ameaças em tempo real entre servidores, endpoints e telefones celulares. Essa tecnologia, que permite o aprendizado profundo, pode impedir ataques e prever ataques desconhecidos por meio de algoritmos de aprendizado profundo, distinguir ataques prejudiciais de ataques inofensivos e estender imediatamente sua proteção a toda a rede. Esse processo requer a virtualização da rede, ou a combinação de máquinas virtuais e contêineres, para maximizar a alocação de recursos e isolar serviços para uma computação mais rápida. Para melhorar a velocidade da computação de borda, precisamos resolver os problemas de privacidade, controle de risco e atraso de resposta.

Desenvolvimento futuro

Com o progresso da tecnologia, seja IA, segurança de rede ou big data, à medida que o aprendizado profundo continua a promover a inovação tecnológica da indústria e o desenvolvimento de indústrias emergentes, veremos progressos mais surpreendentes.