101 On Deep Learning + Blockchain [En kort introduksjon]

Teknologi- og næringslivsindustriene er begge veldig bullish om fremtiden for maskinlæring. Eksperter mener at teknologien kan potensielt legge til mer enn $ 2 billioner i verdi til produksjons- og logistikkindustrien innen 2020, med ytterligere $ 2,5 billioner i markedsførings- og salgsfeltene.

International Data Corporation spår at globale utgifter til maskinlæring vil overstige 77 milliarder dollar innen 2022. En av de viktigste driverne for denne veksten er dyp læring, da store teknologibedrifter, farmasøytiske firmaer og blockchain-konsulenttjenester alle kjører for å dra nytte av denne kraftige nye teknologien..

En kort introduksjon til maskinlæring

Dyp læring er et underfelt av den større maskinlæringsgrenen innen informatikk (CS). Maskinlæring, som egentlig er kunstig intelligens (AI) -drevet programvare, hjelper allerede bedrifter med å øke fortjenesten og effektiviteten. Til slutt vil det muliggjøre et bredt spekter av futuristisk teknologi.

Maskinlæring er en kompleks ny gren av informatikk som kombinerer tradisjonelle CS-ferdigheter med matematikk, statistikk og kunstig intelligens for å skape teknologi som naturlig kan utvide sine egne evner.

Tanken bak maskinlæring er at datamaskiner skal være i stand til mer enn bare å kjøre et program – de skal kunne skrive sine egne. De skal også kunne bruke tidligere erfaringer for å forbedre ferdighetene sine og unngå å gjøre de samme feilene igjen.

Denne typen datamaskiner brukes også til å hjelpe bedrifter og enkeltpersoner med å planlegge for fremtiden. Det er fordi de kan bruke store datasett for å finne mønstre og, viktigst av alt, for å komme med nøyaktige spådommer.

#Crypto ExchangeBenefits

1

Binance
Best exchange


VISIT SITE
  • ? The worlds biggest bitcoin exchange and altcoin crypto exchange in the world by volume.
  • Binance provides a crypto wallet for its traders, where they can store their electronic funds.

2

Coinbase
Ideal for newbies


Visit SITE
  • Coinbase is the largest U.S.-based cryptocurrency exchange, trading more than 30 cryptocurrencies.
  • Very high liquidity
  • Extremely simple user interface

3

eToro
Crypto + Trading

VISIT SITE
  • Multi-Asset Platform. Stocks, crypto, indices
  • eToro is the world’s leading social trading platform, with thousands of options for traders and investors.

101 On Deep Learning + Blockchain [En kort introduksjon]

Skli forbi Andrew Ng, alle rettigheter forbeholdt.

Dyp læring er fremtiden

Dyp læring er i seg selv en delmengde av både maskinlæring og AI-felt. Det etterligner strukturen til det menneskelige sinnet for å gjenskape kunstige nevrale nettverk som potensielt er kraftigere enn tradisjonelle maskinlæringssystemer.

#CRYPTO BROKERSBenefits

1

eToro
Best Crypto Broker

VISIT SITE
  • Multi-Asset Platform. Stocks, crypto, indices
  • eToro is the world’s leading social trading platform, with thousands of options for traders and investors.

2

Binance
Cryptocurrency Trading


VISIT SITE
  • ? Your new Favorite App for Cryptocurrency Trading. Buy, sell and trade cryptocurrency on the go
  • Binance provides a crypto wallet for its traders, where they can store their electronic funds.

#BITCOIN CASINOBenefits

1

Bitstarz
Best Crypto Casino

VISIT SITE
  • 2 BTC + 180 free spins First deposit bonus is 152% up to 2 BTC
  • Accepts both fiat currencies and cryptocurrencies

2

Bitcoincasino.io
Fast money transfers


VISIT SITE
  • Six supported cryptocurrencies.
  • 100% up to 0.1 BTC for the first
  • 50% up to 0.1 BTC for the second

Mens menneskelignende datasystemer lenge har vært populære i science fiction-verk, betyr nylige fremskritt innen datakraft og prosesseringshastigheter at moderne enheter er i stand til å trene store kunstige nevrale nettverk..

For eksempel har dyplærende datamaskiner blitt lært hvordan man nøyaktig identifiserer detaljene i bilder gjennom gjentatt eksponering. Selvkjørende bilstart som Wayve.ai utsetter sine dype læringssystemer for millioner av bilder av veier. Disse datamaskinene har tatt den enorme mengden data og kan nøyaktig identifisere veiforholdene ved hjelp av kjøretøyets 360-graders kameraer.

Denne typen aktiv læring er utrolig viktig fordi den lar teknologien forbedre seg over tid og oppnå høyere og høyere nøyaktighetsnivåer. Faktisk er mange dype læringssystemer allerede i stand til større nøyaktighet enn menneskelige eksperter.

Observatører kan forvente å se mye raskere utvikling innen dyp læringsteknologi. Det er fordi teknologien krever enorme mengder datakraft – som akkurat nå blir tilgjengelig – og fordi den krever enorme mengder merket data. Teknologier som selvkjørende biler trenger millioner eller milliarder bilder før de kan oppnå konsistente resultater.

Strøm & Fremtidige applikasjoner

Dyp læring brukes allerede til å fremme teknologi, forbedre medisinske pasientresultater og øke bedriftens fortjeneste. I fremtiden vil denne grenen av maskinlæring gjøre ting som effektiv farmasøytisk utvikling av naturlig språkbehandling en realitet. Blockchain-utviklingstjenester kan også bruke teknologien til å eksponentielt øke kraften til dype læringsnettverk.

Biomedisinsk forskning

Et av de mest spennende områdene innen forskning innen dyp læring er innen helse- og farmasøytisk industri. For eksempel kan dyp læring bidra til å løse et av de mest presserende problemene i helsevesenet – feildiagnoser.

Eksperter oppgir at hvert år anslagsvis 5% av medisinske diagnoser er feil, og påvirker omtrent 12 millioner pasienter hvert år. Like viktig er det at dette resulterer i mellom 40 000 og 80 000 årlige dødsfall.

Helsevirksomheter som IQuity bruker dype læringsnettverk for å forbedre pasientens resultater ved å oppdage alvorlige sykdommer tidligere enn menneskelige leger. Selskapet delte nylig resultater fra en studie som viste at AI-programmet deres kunne diagnostisere multippel sklerose “minst 8 måneder”Før leger ville komme til den konklusjonen.

Farmasøytiske forskningsbedrifter bruker dyp læring for å øke effektiviteten og forbedre strategien for å finne legemidler. Konsulentselskapet McKinsey anslår at maskinlæring vil øke fortjenesten med mer enn 100 milliarder dollar i året.

Dyp læring gir slike fantastiske fordeler fordi det kan bruke tidligere data for å forutsi om et bestemt legemiddel under utvikling sannsynligvis vil redusere symptomer, helbrede en sykdom eller forårsake alvorlige bivirkninger. Det oppnår dette ved å organisere og analysere tidligere legemiddelforskningsdata for ledetråder som vil bidra til å unngå kostbar, unødvendig forskning og fokusere på legemidlene som mest sannsynlig vil lykkes.

Naturlig språkbehandling

En av de største hindringene som teknologibransjen ennå ikke har overvunnet, er å bygge et program som virkelig kan forstå det menneskelige språket. De har absolutt gjort fremgang det siste tiåret. Tidligere måtte brukerne søke etter data på internett ved å bruke uhåndterlige setninger som en maskin lett kunne forstå. I dag kan de skrive spørsmål ved hjelp av naturlig språk.

Bransjen har også forbedret deres evne til å forstå det talte naturlige språket. Telefoner og datamaskiner som ble gitt ut for ti år siden, var frustrerende vanskelig for folk å bruke uten tastatur.

Ting endret seg imidlertid da Google lanserte Voice Search i 2008, og Apples populære personlige assistent Siri ble utgitt i 2011. Nå kan en student studere en hel forskningsoppgave ved å bruke en av mange tale-til-tekst-apper av høy kvalitet, som Google Docs Voice Typing eller Dragon Typing.

Mye av denne fremgangen er et resultat av maskinlæring og AI. Disse programmene har brukt dyp læring for å få innsikt fra milliarder av interaksjoner med sluttbrukere, noe som resulterer i et produkt av mye høyere kvalitet som nå fungerer som annonsert.

Forskning har funnet ut at nesten 40% av internettbrukere har brukt en stemmeassistent det siste året. I fremtiden vil de fleste sannsynligvis samhandle med elektronikken sin og verden rundt dem ved hjelp av stemmeaktivert teknologi som er mulig gjennom dyp læring..

Blockchain-teknologi

Blockchain-teknologi er et av de mest populære områdene i informatikkindustrien. Det har steget fra utkanten til det store teknologiske markedet det siste tiåret. Eksperter spår at den totale størrelsen på blockchain-markedet vil bli forbløffende 57 milliarder dollar innen 2025.

Blockchain er grunnlaget for kryptovalutamarkedet, med Bitcoin og Ethereum som de mest populære eksemplene. Det gjør også ting som smarte kontrakter, distribuerte hovedbøker og blockchain-baserte supply chain management-systemer en mulighet.

Teknologien fungerer ved å holde informasjon på hver brukeres datamaskin. Dette forhindrer hackere i å endre dataene. I tillegg bruker kryptokurver som Bitcoin en protokoll som krever at gruvearbeidere kombinerer prosessorkraften for å utvinne nye mynter.

Eksperter tror at denne distribuerte hovedteknologien til slutt kan levere den kraften som er nødvendig for avansert dyp læring. Forskere og blockchain-utviklere kan til slutt bruke tusenvis eller millioner av datamaskiner til å gjennomføre disse dype læringsøvelsene som ikke kan fullføres av en enkelt datamaskin eller en gruppe datamaskiner..

Konklusjon

Maskinlæring revolusjonerer hele verden. Denne banebrytende teknologien gjør futuristiske ideer som AI, realistiske digitale personlige assistenter og kostnadseffektiv farmasøytisk forskning til virkelighet. Dette løftet er en viktig årsak til at Fortune 500-selskaper, engelinvestorer og blockchain-utviklingsselskaper investerer milliarder i teknologien.

Eksperter mener også at blockchain har potensial til å frigjøre full kraft av dyp læring. Det er fordi selskaper kan bruke den kombinerte datakraften til et stort blockchain-nettverk for å øke dype læringshastigheter og evner.

Se opp for flere nye dype læringsutviklinger i løpet av det neste tiåret. Det forventes at farmasøytiske selskaper vil forbedre sin forskningsinnsats og unngå medisiner med farlige bivirkninger, mens teknologiselskaper vil bruke dyp læring for å forbedre AI og naturlig språkbehandling..

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me