CNN полезны в таких приложениях, как обработка изображений, распознавание видео и обработка языка.

Свертка – это математическая операция, в которой функция применяется к другой функции, а результат представляет собой смесь двух функций.

Свертки хороши при обнаружении простых структур на изображении и объединении этих простых функций для создания более сложных функций.

В сверточной сети этот процесс происходит в последовательности слоев, каждый из которых проводит свертку на выходе предыдущего слоя.

CNN являются экспертами в построении сложных функций из менее сложных.

Рекуррентные нейронные сети или RNN являются рекуррентными, потому что они выполняют одну и ту же задачу для каждого элемента последовательности, причем предыдущие выходы питают входы последующих этапов.

В обычной нейронной сети вход обрабатывается через несколько слоев, а выход создается с допущением, что два последовательных входа независимы друг от друга, но это может не выполняться в определенных сценариях.

Например, когда нам нужно учитывать контекст, в котором было произнесено слово, в таких сценариях необходимо учитывать зависимость от предыдущих наблюдений, чтобы получить результат.

И RNN могут использовать информацию в длинных последовательностях, причем каждый уровень сети представляет наблюдение в определенное время.

Новый тип нейронной сети, называемый порождающей состязательной сетью (GAN), может использоваться для создания сложных выходных данных, таких как фотореалистичные изображения.

На странице сайта IBM вы можете попробовать создать изображение с помощью GAN.

В разделе «Совместное создание с нейронной сетью» в разделе «Выберите сгенерированное изображение» выберите одно из существующих изображений.

И в списке Pick object type выберите тип объекта, который вы хотите добавить.

Например, нажмите на дерево.

Переместите курсор на изображение.

Нажмите и удерживая кнопку мыши нажатой, наведите курсор на область существующего изображения, в которую вы хотите добавить объект, в данном случае дерево.

Выберите другой тип объекта и добавьте его к изображению.

Поэкспериментируйте: можете ли вы поместить дверь в небо?

И используйте функции отмены и удаления, чтобы удалить объекты.

И нажмите «Загрузить», чтобы сохранить свою работу.

Наука о данных – это процесс использования данных, чтобы понять различные вещи, понять мир.

Это когда у вас есть модель или гипотеза проблемы, и вы пытаетесь проверить эту гипотезу или модель на данных.

Наука о данных – это искусство раскрытия идей и тенденций, которые скрываются за данными.

Данные реальны, данные имеют реальные свойства, и нам нужно изучить их, если мы собираемся работать с ними.

Это название появилось в 90-х годах, когда некоторые профессора вели учебную программу по статистике, и они подумали, что было бы лучше назвать это наукой о данных.

Но что такое наука о данных?

Если у вас есть данные, и вы работаете с данными, и вы манипулируете ими, вы исследуете их, сам процесс анализа данных, в попытках получить ответы на какие-то вопросы, – это наука о данных.

И наука о данных актуальна именно сегодня, потому что у нас есть огромный объем доступных данных.

Раньше стоял вопрос о нехватке данных.

Теперь у нас есть непрерывные потоки данных.

В прошлом у нас не было алгоритмов работы с данными, теперь у нас есть алгоритмы.

Раньше программное обеспечение было дорогим, теперь оно с открытым исходным кодом и бесплатное.

Раньше мы не могли хранить большие объемы данных, теперь за небольшую плату мы можем иметь доступ к большим наборам данных.

Теперь, как соотносятся между собой ИИ, машинное обучение и наука о данных.

Искусственный интеллект – это очень широкий термин для различных применений: от робототехники до анализа текста.

Это все еще развивающаяся технология, и есть вопросы о том, должны ли мы на самом деле стремиться к высокоуровневому ИИ или нет.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на узком диапазоне видов деятельности.