Ang kinahanglan nimong masayran bahin sa ebolusyon sa artificial intelligence
Ang lawom nga pagkat-on usa ka gamhanan nga porma sa learning machine (ML) nga nagtukod sa komplikadong mga natad sa matematika nga gitawag og mga neural network nga gigamit ang daghang kasayuran (impormasyon).
Kahubitan sa Kahibalo
Ang lawom nga pagkat-on usa ka paagi sa pagpatuman sa ML gamit ang daghang mga layer sa neural network aron sa pagproseso sa mas komplikado nga matang sa datos. Usahay gitawag ang hierarchical nga pagkat-on, ang lawom nga pagkat-on naggamit sa lainlaing matang sa neural network aron makat-on sa mga feature (gitawag usab nga mga representasyon) ug makita kini sa dagkong set sa hilaw, wala'y labad nga datos (wala'y natukod nga datos). Usa sa unang demonstrasyon sa talagsaong pagtuon mao ang usa ka programa nga malampuson nga nakuha ang mga imahe sa mga iring gikan sa mga video sa YouTube.
Mga Labi nga Pagkat-on sa mga Adlaw sa Kinabuhi
Ang lalum nga pagkat-on dili lamang gigamit sa pag-ila sa imahe, apan usab sa paghubad sa pinulongan, pagtuki sa pagpanikas, ug pag-analisar sa mga datos nga gikolekta sa mga kompanya mahitungod sa ilang mga kustomer. Pananglitan, ang Netflix naggamit sa lawom nga pagtuon sa pag-analisar sa imong mga batasan sa pagtan-aw ug pagtagna nga nagpakita ug mga pelikula nga gusto nimo nga tan-awon. Mao kana ang paagi nga nahibal-an sa Netflix nga ibutang ang aksyon nga mga pelikula ug mga dokumentaryo sa kinaiyahan sa imong sugyot nga pila. Ang Amazon naggamit sa lawom nga pagkat-on sa pag-analisar sa imong bag-o nga mga gipamalit ug mga butang nga bag-ohay ka nga gipangita aron sa paghimo og mga sugyot alang sa bag-ong mga album sa musika sa nasud nga ikaw lagmit nga interesado ug nga ikaw anaa sa merkado alang sa usa ka pares nga gray ug yellow tennis sapatos. Tungod kay ang lawom nga pagkat-on naghatag og dugang ug dugang nga panglantaw gikan sa unstructured ug hilaw nga datos, ang mga korporasyon mahimong mas maayo nga magpaabut sa mga panginahanglan sa ilang mga kustomer samtang ikaw, ang tagsa nga kustomer makakuha og dugang personal nga pagserbisyo sa customer.
Artipisyal nga Neural Networks ug Deep Learning
Aron masayon masabtan ang lawom nga pagkat-on, atong tan-awon pag-usab ang atong pagtandi sa artipisyal nga neural network (ANN). Alang sa lalom nga pagkat-on, handurawa ang among 15-storey nga opisina sa opisina nga nahimutang sa usa ka block sa siyudad nga may lima pa ka mga opisina sa opisina. Adunay tulo ka mga balay sa matag kilid sa dalan. Ang among pagtukod nagtukod sa A ug nagbahin sa samang kilid sa dalan ingon nga mga tinukod nga B ug C. Sa kasadpan gikan sa pagtukod sa A mao ang pagtukod 1, ug tabok sa building B mao ang pagtukod 2, ug uban pa. Ang matag bilding adunay lainlaing mga salog, gihimo gikan sa nagkalainlaing materyales ug adunay lainlaing estilo sa arkitektura gikan sa uban. Apan, ang matag bilding gihikay pa sa lainlaing mga salog (mga lut-od) sa mga opisina (mga binuhat sa nodes) -usa ang matag bilding usa ka talagsaong ANN.
Hunahunaa nga ang usa ka digital nga pakete moabot sa pagtukod sa A, nga adunay daghang nagkalainlain nga mga matang sa kasayuran gikan sa daghang mga tinubdan sama sa mga datos nga nakabase sa teksto, mga video stream, mga audio stream, mga tawag sa telepono, mga radio wave ug mga litrato-bisan pa niana, kini moabot sa usa ka dako nga kasulbaran ug wala gimarkahan o gisunod sa bisan unsa nga lohikal nga paagi (unstructured data). Ang kasayuran gipadala sa matag salog agi sa 1 st hangtud 15 th alang sa pagproseso. Pagkahuman sa 15th floor (output) sa kasayuran, ipadala kini ngadto sa 1 st floor (input) sa pagtukod 3 uban sa resulta sa pagproseso gikan sa pagtukod sa A. Building 3 makat-on gikan ug iapil ang resulta nga gipadala pinaagi sa pagtukod sa A ug dayon iproseso ang kasayuran sa kasayuran sa matag salog sa samang paagi. Sa diha nga ang kasayuran makaabot sa taas nga salog sa pagtukod sa 3, kini ipadala gikan didto uban sa mga resulta sa maong building sa pagtukod 1. Ang Building 1 makat-on gikan ug maglakip sa mga resulta gikan sa pagtukod sa 3 sa wala pa pagproseso kini sa salog. Ang Building 1 nagpasa sa impormasyon ug miresulta sa sama nga paagi sa pagtukod sa C, nga giproseso ug gipadala sa pagtukod 2, nga giproseso ug gipadala sa building B.
Ang matag ANN (building) sa atong panig-ingnan nangita alang sa usa ka lain nga bahin sa unstructured data (jumble of information) ug gipasa ang mga resulta ngadto sa sunod nga building. Ang sunod nga building naglakip sa (pagkat-on) sa output (mga resulta) gikan sa kanhi nga usa. Samtang ang datos giproseso sa matag ANN (building), kini ma-organisar ug gimarkahan (klasipikado) pinaagi sa usa ka partikular nga bahin aron kon ang datos makaabot sa katapusan nga output (taas nga salog) sa katapusan nga ANN (building), kini gi-classify ug gimarkahan (mas gihan-ay).
Artipisyal nga Intelihensya, Pagtuon sa Makina, ug Daghan nga Pagkat-on
Sa unsang paagi ang lawom nga pagkat-on nahisama sa kinatibuk-ang hulagway sa artificial intelligence (AI) ug ML? Ang lalum nga pagkat-on nagpalambo sa gahum sa ML ug nagdugang sa nagkadaiyang mga buluhaton nga mahimo sa AI nga makahimo. Tungod kay ang lawom nga pagkat-on nagsalig sa paggamit sa mga neural nets ug pag-ila sa mga bahin sulod sa mga datos nga datos imbis sa mas simple nga mga algorithm nga tukma sa buluhaton, kini makakaplag ug makagamit sa mga detalye gikan sa wala'y natukod (hilaw) nga datos nga walay panginahanglan alang sa usa ka programmer sa pag-label una niini-usa ka higayon -Magtumong nga buluhaton nga mahimong magpaila sa mga sayup. Ang lawom nga pagkat-on nagtabang sa mga kompyuter nga mahimong mas maayo ug mas maayo sa paggamit sa mga datos sa pagtabang sa mga korporasyon ug mga indibidwal.