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¿Cuál es el modelo de aprendizaje específico del "aprendizaje profundo" automático en el campo de la inteligencia artificial?

En realidad, el término "aprendizaje profundo" se utiliza principalmente en el campo de la inteligencia artificial. Se refiere a un modo de aprendizaje de la máquina, que es diferente de lo que habitualmente llamamos aprendizaje profundo humano.

En primer lugar, el "aprendizaje profundo" es una tecnología específica del aprendizaje automático. Se basa en big data, utiliza big data para entrenar la máquina y corrige errores continuamente durante el proceso de retroalimentación de la máquina.

Por ejemplo, para un bebé, cogemos tres tazas diferentes y le decimos que son tazas. Básicamente, él sabe lo que es una taza. No importa cuán diferente sea la forma o el patrón de la cuarta taza, los niños básicamente pueden distinguir muy claramente las características esenciales de la taza.

Sin embargo, para la máquina, se necesitan suficientes ejemplos. Por ejemplo, le muestra una taza cilíndrica y le dice: "Esto es una taza". Pero cuando le muestra otra taza redonda, es posible que diga que es una pelota. Entonces, el aprendizaje profundo se basa en big data y le muestra suficientes datos hasta que la máquina finalmente resume las características esenciales de la taza.

Tecnologías como el "aprendizaje profundo" se basan en "redes neuronales artificiales" y se derivan de una profunda comprensión y extensión de la neurobiología humana. Nuestra red neuronal humana transmite y procesa información a través de conexiones de neuronas. Esta red neuronal artificial simula el mecanismo de funcionamiento del cerebro.

Creamos el principio de funcionamiento de la inteligencia artificial estudiando el mecanismo de funcionamiento de la inteligencia humana.

Sin embargo, el aprendizaje profundo no es mejor que el aprendizaje humano. Los humanos comprenden cosas desconocidas a través de la cognición, el razonamiento, el resumen y la reflexión, pero las máquinas no tienen conciencia ni pensamiento humanos. Necesitan suficientes datos para sacar conclusiones. Además, tampoco se sabe cómo llega la máquina a su conclusión.

Así que este modelo de aprendizaje es muy útil para que las máquinas reconozcan objetos. Sin embargo, se desconoce cómo esta tecnología permite el reconocimiento automático y si traerá otros efectos además del reconocimiento a la máquina.

Quizás el campo de la ciencia sea así, ¡explora paso a paso y avanza paso a paso!