вы
[Музыка]
Я очень искренне верю, что мы все, кто
собрались здесь, кто живет в этом
эпохи чрезвычайно благословлены, мы очень
повезло, потому что мы не только
свидетельствуя, что мы также являемся частью великого
технологическая революция , которая принимает
по всему миру говорят, что технология продолжает
меняя все мы знаем, что каждый день
изменений, и это вроде как продолжает развиваться
от одной вещи к другой вещи вещи
все лучше, но очень редко
мы видим, что технология делает прыжок лягушки
что изменяет то, как оно было
происходит за последние несколько десятилетий
Я имею в виду, например, что вышел из ПК
который привел вычислительную мощность от
мейнфреймы мира от
центр обработки данных на столе общего человека
появление мобильного телефона,
изменили способ общения в
для нескольких
столетий я бы сказал, и появление
в Интернете это изменяет
как мы живем, мы живем и один
такой чрезвычайно увлекательный и замечательный
технологическое изменение, которое мы
сегодня наблюдаем, и мы становимся частью
Это изменение, которое мы имеем
свидетелями в искусственном интеллекте
что все искусственные области могут
сегодня я имею в виду, что это может сыграть, я имею в виду
который очень большой, я имею в виду очень
сложная китайская игра гораздо больше
сложный, чем шахматы, и он запущен
встречаться с людьми, и теперь давайте
он легко бьет людей, он может
научиться рисовать , например, если я беру
картина этого собрания здесь и II
скажите, скажите
Рави Варма, которые да Винчи, и я хочу
эта фотография будет окрашена в
стиль этого художника
машина может сделать, что следующая
увлекательно это может сочинять музыку, это может
научиться работать, он может изучать двигательные навыки
он может писать титры, которые он может перевести
он может идентифицировать объекты, которые он может идентифицировать
если кто-то станет непослушным и fave
и и
моя моя фотография в Интернете где-то это
может дать мне триггер, который он может сделать
признание, и он может управлять автомобилями все
так что я имею в виду все это у нас никогда
слышал об этом прошлом в недавнем
мимо прав , но сейчас мир гудит
с этим я уверен , что вы согласитесь со мной
если я скажу, что ни один компьютер
технологий, которые мы
слух создал так много шума и
так много рябь в мире, как
искусственный интеллект делает сегодня
так что происходит, давайте поговорим о
что в течение следующих 13 минут за 15
минут все в порядке
искусственные районы — не что иное, как вы
быть очень удивлен, глядя на этот стул
он был там с 1950-х годов и машина
обучение, которое является методологией для
достичь искусственных религий было
там уже несколько десятилетий, поэтому я имею в виду
что искусственно — это то, что является машиной
обучение положить его в очень простых условиях
поскольку их термин как актив
сам за себя
это похоже на то, что вы выходите с
методологии изготовления машины
думать и действовать как люди простые
право , а затем сохранить глубокое обучение в порядке
так глубоко обучения является методология
достижения искусственного интеллекта
подмножество машинного обучения — это
методология для достижения машинного обучения
методы, так как это работает, я всегда
объяснить концепцию глубокого обучения
с одной простой иллюстрацией я всегда
используйте эту иллюстрацию, и это действительно
хорошо резонирует с рассудительными
как же восемь месяцев стары или , скажем ,
10-месячный ребенок понимает, что
Рапа Лиз яблоко, потому что
отец или мать дают объект
вызвало яблоко к ребенку и приложило
назовите его, он он дзюдо, это Apple
и Природа создала наш мозг в
такой фантастической манере, что ребенок
способный смотреть на объект своим мозгом
обучается об объекте в порядке
мозг извлекает функции, которые
скрытый в Apple, а также
ассоциирует этот ярлык под названием PP le
Apple , к этому объекту,
что он делает прямо сейчас, если мы пытаемся
делать то же самое и правильно
Mich алгоритмов, которые позволяют машине
посмотреть на объекты, посмотреть на данные и выбрать
общих черт и моделей, которые
скрытые внутри данных, и когда
аналогичные данные не совпадают с данными, когда
аналогичные данные представлены машине
в следующий день он способен
коррелировать с обучением ее ей
претерпели предыдущее время и, следовательно,
выводы и подсказки понимают, что новый
объект также является яблоком, что и есть
это глубокое обучение, теперь есть
Замысел, связанный с этим, был
сложность заключается в том, что ребенок был
обученный красным яблоком, который
был, возможно, такого размера и
различная acai какая-то форма, тогда как 5 дней
позже вы представляете ребенку зеленый
яблоко, которое намного меньше по размеру и
форма также немного отличается и
возможно, запас также привязан к
Apple и, возможно, несколько лифтов
также прилагаются к запасу, но
все же ребенок может идентифицировать
объект также как яблоко, хотя он
претерпели торговли с помощью этого разного
набор данных правильно, слава богу, машины
не такой умный , хорошо вы не можете тренировать
машина с собственным изображением или, возможно,
ребенок мало нуждается, может быть, не один
Apple , может быть , пять , четыре , пять раз в
маленькие пикапы нуждаются в большом количестве
данных, и вы и вы, что вы делаете
когда подход глубокого изучения того, что
именно вы создаете алгоритмы, которые
позволить машине смотреть на данные, изучая
от данных и принимать интеллектуальные
справедливые решения
важные слова умные
которые могут быть
используется для автоматизации вещи хорошо здесь
говорят о написании программного обеспечения
здесь мы говорим о
автоматизация автоматизации теперь, когда
это то, что глубокое обучение хорошо и глубоко
учебные работы по принципу
что-то называемое искусственным нервным
сети в порядке, и это так, как мы
пытаясь воспроизвести человеческий мозг
работает
хорошо, и это не тривиальная задача, которую я могу
встаньте здесь и скажите, что мы пытаемся имитировать
человеческий мозг, я могу сказать, что это
абсолютно нетривиальная задача
Я имею в виду, что у вас маленькие мелочи здесь, мозг
Я имею в виду, я думаю, что это примерно два процента
веса тела — это мозг, но он
потребляет в состоянии покоя, который он потребляет
двадцать процентов от скорости метаболизма
сдерживается мозгом, и это
чрезвычайно сложная часть и
односторонние сигналы переходят от одного к другому
способ работы памяти пути обучения
происходит так, как мы мечтаем, я имею в виду многие
все это , это очень сложный и
я не имею в виду, что это не
тривиальная задача, которую я исправляю, это не
тривиальная задача подражать ей и сделать
машина делает то, что вы должны делать
которые верят, что правильно, и как
планирование работы, так как я сказал ранее
работает по принципу, называемому
искусственных нейронных сетей, где
несколько слоев абстракции
и, как я вижу прогресс, они
поместите сеть так, как вы можете видеть на
на экране лучше будут результаты
основные функции уровня, например,
ребра и поверхность извлекаются
а затем более высокоуровневые функции, например,
например, если вы пытаетесь
признать лицо носом и
глаза извлекаются, а затем весь
лицо извлекается, и, следовательно, оно
в последовательном порядке от слоя к
слой и глубже слоя глубже
сетевой слой лучше будет
точность результатов, которые я начну здесь
и я остановлюсь здесь, я могу продолжить
в течение трех часов я не хочу входить
там у меня нет времени , чтобы сделать это
Теперь
так как это случилось, как эта магия
Слушайте, какие триггеры для этого
Случиться, я имею в виду, это звучит как минимум
Теперь мы поняли , что углубление
что произошло в прошлом, скажем,
пять лет семь лет ,
привело к возрождению этой технологии
так называемое глубокое обучение, есть три
основными драйверами номер один стали данные
доступных в огромных количествах, существует
потоп данных из двух разных
каналов, первый — это то, что мы называем
поскольку социальные медиа просто выбирают один
Например, посмотрите на третий пример
YouTube
300 часов видео загружаются каждый
Другими словами, это 50 часов
видео каждые 50 часов видеороликов
ушел в интернет, выглядит как люди
не имеют никакой работы кроме загрузки
видео в Интернете и посмотреть на
последний пример, который мы называем
Интернет вещей все установлено
с датчиками сегодня от дойных коров до
ракеты летают в космос
все оснащено датчиками и
они создают огромные огромные
данные теперь так, как мне сделать с этими данными I
значит так много данных , так что, возможно , может выйти
с технологией машинного обучения
это второй триггер может выйти
с технологией машинного обучения, которая
могут использовать использование данных из
данные и помочь мне принимать решения
теперь этот пост Динамо громадный вызов
есть много данных, огромное количество
эпоху, которая должна быть обработана и
очевидно, сложность из
сеть, которая должна перейти в обработку
данных, которые должны быть
написанный или чрезвычайно сложный
как вы справляетесь с этим, что вам нужно
жестокая вычислительная мощность, которая не была
возможно , обычными процессорами
что у нас было, и вот где
Графические процессоры вошли в графику
блок обработки , который , который является
параллельный процессор и который может обрабатывать
из-за присущей архитектуры
с которой он построен, он может обрабатывать
значительно больший объем данных
и чрезвычайно сложные модели с легкостью
и поэтому доступность
тогда благодаря новой
технологии , которые меняются, я имею в виду
от Nvidia, в которой мне повезло
работать, хотя так это три
триггеры, которые привели к возрождению глубоких
поэтому я сказал, что глубокое обучение может
почти все, но насколько это надежно
хорошо, так что это II будет поощрять вас
посмотреть на первый ящик, чтобы нижняя
нарезанная черная линия показывает уровни
точности, которые были достигнуты
обычные методы машинного обучения
который остановился на отметке 75 76
процент, а затем прошли глубокое обучение
и глубокое обучение сегодня может
эта конкретная проблема
Я не говорю о глубоком изучении этого
этот уровень
применимо для всех углубляющихся проблем
для конкретной проблемы, что я
говорить об распознавании изображений
проблема может подняться до девяносто шести пунктов
три уровня три процента от точности
так что это девяносто шесть пунктов три хорошие или
плохо, может быть, девяносто девять хороших, может быть,
девяносто пять хороших, как я могу сказать
девяносто шесть пунктов три — это хорошо или плохо
потому что это хорошо, потому что человек
уровни точности для этого конкретного
проблема ниже девяносто шесть пунктов три
поэтому для этой проблемы машины могут
более высокий уровень точности, чем человеческий
существа
поэтому на сто процентов он надежен
мы все депланируем, они могут быть применены
почти везде, чтобы быть честным
например, когда я говорю по- английски, если вы хотите
услышать это на испанском или тамильском языках
Телугу или Канада ничего
это возможно благодаря глубокому обучению
хорошо и лекарственной биологии большой огромный
область, в которой происходит глубокое обучение
применили случай с радиологами
сначала посмотрите на монохромный монитор от
с 9:00 до 18:00 в течение шести дней
в неделю это очень напряженно и
и я имею в виду, может быть, может быть недостаточно
радиологи доступны миру
теперь этот faff заменяется на
машины, которые вместо радиологов
машины тренируются, чтобы умереть, чтобы посмотреть на
медицинские изображения определяют аберрации
и поражения , которые осознают, что
видны в a в изображении и, следовательно,
определить диагностику заболевания, а затем
они не собираются заменять
радиологов либо поставили диагноз
с помощью машины будут представлены
радиологов и радиологов
радиолог будет либо принимать, либо отклонять
диагноз, сделанный машиной, это
замечательная и эта игра для очень больших
последствия для развития
стран, возможно, недостаточно рентгенологов
доступны везде, и как я могу
дополняю усилия
знание нашего обученного
радиологов и машины для работы
вместе для улучшения человеческого
это то, что он может сделать для безопасности и
обороны, хотя интеллектуальные городские проекты
что мы говорим обо всем
что мы говорим об этом все
благодаря глубокому изучению , скажем,
ребенок пропадает, а ребенок
пятнистая прогулка по платформе
железнодорожной станции 150 километров, если
Да
Прилежная камера может смотреть на захват
образ ребенка, и он может
сравните другую с фотографией
ребенок, который доступен сегодня
dabangg и, следовательно,
тот же ребенок и создать триггер и сказать
что вам нужно пойти и забрать это
ребенок в этот момент все в порядке
все возможно благодаря глубокому
изучая умные города, что мы
все говорят о всех из них
становиться все лучше и лучше с точки зрения
технология
благодаря глубокому изучению теперь Рак
Исследование — чрезвычайно важная вещь
в котором происходит глубокое обучение
много применено и много вещей
как обнаружить их раковые образования
сигнатуры, предсказывающие раковый белок
образование, о чем я говорю
делая посмертное после того, как вещь как
случилось, что мы говорим о
предсказания интеллектуальных прогнозов
автоматические патологические отчеты, чтобы найти
биомаркеры рака и т. д. все эти
все становится возможным благодаря
глубокое обучение, так что глаз иглы
составляет 2 миллиона нанометров в плане
размер и дефект полупроводника он
10 нанометров я имею в виду смотреть на цифры
десять нанометров не звонят, но
даже сравните его с размером глаза
иглы, которую вы сможете понять
и 10-наномном дефекте в
полупроводник может быть подобран через
глубокие технологии обучения интеллектуальные
рекомендации чатботов, представляющих
рекомендации , соответствующие вашим потребностям
ваши вкусы предсказывают, что вы будете покупать
когда вы ходите в свой магазин
понимание того, какие полки ваши глазные яблоки
проживают много и, следовательно, обеспечивают
что то, что получает правильный продукт
все это возможно
благодаря глубокому обучению и торговой зоне
становится гудение с несколькими
приложения, использующие глубокое
это всего лишь технология, это не так
используется для множественного общественного блага также принимать
случай этого с использованием спутниковых снимков
можно определить, как бедность
распространился на определенную площадь для в
развивающиеся страны благодаря глубокому
вы узнаете, что
геологической катастрофы, которая
о случившемся, что надвигается
снова взяты из спутниковых снимков
усилия по обезлесению, которые происходят
скажем, например, тысячи спутников
являются или или роумируют вокруг
земля, и если небольшой участок леса
есть дым, выходящий из него до этого
книга охватывает всю площадь и становится
глубокое изучение стихийных бедствий
технологии могут
профилактическое мероприятие по профилактике
принято считать, что такое глубокое обучение
имеет множество социальных последствий, поскольку
а также с точки зрения технологии
являются удивительные машины, которые являются
ушли, например, есть
специально построили супер — ЭВМ , которые
может справиться с этой сложностью данных.
сложность вычисления, которую я имею в виду
существуют системы, которые могут
обрабатывать до 960
это это как 40 обрезание
плюхается
за исключением петафлопа и людей, которые
работающих в области высокопроизводительных вычислений
будут резонировать, они
найти это увлекательное, это как
удивительные вещи , так что это не только
технология, которая развивается, также
есть зверское вычисление , которое является
необходимо , чтобы справиться с этой технологией, которая
также развивается по образцу удивительного
так что для завершения a это путь для
завтра , и это время , чтобы начать работу
там я знаю, что есть много забот
о том, возьмет ли он работу или все, если
вы задаете мне этот вопрос, если я скажу нет
тогда я лжец, и я никогда не скажу
это, но тогда у нас есть два варианта
первый выбор — скулить об этом
беспокоиться об этом, бояться
и держаться подальше от него второй выбор
это понять, что он охватывает его, мы идем
вместе с ним, и мы берем его вместе с
нас и, следовательно, будем на подножке
[Музыка]
Я очень искренне верю, что мы все, кто
собрались здесь, кто живет в этом
эпохи чрезвычайно благословлены, мы очень
повезло, потому что мы не только
свидетельствуя, что мы также являемся частью великого
технологическая революция , которая принимает
по всему миру говорят, что технология продолжает
меняя все мы знаем, что каждый день
изменений, и это вроде как продолжает развиваться
от одной вещи к другой вещи вещи
все лучше, но очень редко
мы видим, что технология делает прыжок лягушки
что изменяет то, как оно было
происходит за последние несколько десятилетий
Я имею в виду, например, что вышел из ПК
который привел вычислительную мощность от
мейнфреймы мира от
центр обработки данных на столе общего человека
появление мобильного телефона,
изменили способ общения в
для нескольких
столетий я бы сказал, и появление
в Интернете это изменяет
как мы живем, мы живем и один
такой чрезвычайно увлекательный и замечательный
технологическое изменение, которое мы
сегодня наблюдаем, и мы становимся частью
Это изменение, которое мы имеем
свидетелями в искусственном интеллекте
что все искусственные области могут
сегодня я имею в виду, что это может сыграть, я имею в виду
который очень большой, я имею в виду очень
сложная китайская игра гораздо больше
сложный, чем шахматы, и он запущен
встречаться с людьми, и теперь давайте
он легко бьет людей, он может
научиться рисовать , например, если я беру
картина этого собрания здесь и II
скажите, скажите
Рави Варма, которые да Винчи, и я хочу
эта фотография будет окрашена в
стиль этого художника
машина может сделать, что следующая
увлекательно это может сочинять музыку, это может
научиться работать, он может изучать двигательные навыки
он может писать титры, которые он может перевести
он может идентифицировать объекты, которые он может идентифицировать
если кто-то станет непослушным и fave
и и
моя моя фотография в Интернете где-то это
может дать мне триггер, который он может сделать
признание, и он может управлять автомобилями все
так что я имею в виду все это у нас никогда
слышал об этом прошлом в недавнем
мимо прав , но сейчас мир гудит
с этим я уверен , что вы согласитесь со мной
если я скажу, что ни один компьютер
технологий, которые мы
слух создал так много шума и
так много рябь в мире, как
искусственный интеллект делает сегодня
так что происходит, давайте поговорим о
что в течение следующих 13 минут за 15
минут все в порядке
искусственные районы — не что иное, как вы
быть очень удивлен, глядя на этот стул
он был там с 1950-х годов и машина
обучение, которое является методологией для
достичь искусственных религий было
там уже несколько десятилетий, поэтому я имею в виду
что искусственно — это то, что является машиной
обучение положить его в очень простых условиях
поскольку их термин как актив
сам за себя
это похоже на то, что вы выходите с
методологии изготовления машины
думать и действовать как люди простые
право , а затем сохранить глубокое обучение в порядке
так глубоко обучения является методология
достижения искусственного интеллекта
подмножество машинного обучения — это
методология для достижения машинного обучения
методы, так как это работает, я всегда
объяснить концепцию глубокого обучения
с одной простой иллюстрацией я всегда
используйте эту иллюстрацию, и это действительно
хорошо резонирует с рассудительными
как же восемь месяцев стары или , скажем ,
10-месячный ребенок понимает, что
Рапа Лиз яблоко, потому что
отец или мать дают объект
вызвало яблоко к ребенку и приложило
назовите его, он он дзюдо, это Apple
и Природа создала наш мозг в
такой фантастической манере, что ребенок
способный смотреть на объект своим мозгом
обучается об объекте в порядке
мозг извлекает функции, которые
скрытый в Apple, а также
ассоциирует этот ярлык под названием PP le
Apple , к этому объекту,
что он делает прямо сейчас, если мы пытаемся
делать то же самое и правильно
Mich алгоритмов, которые позволяют машине
посмотреть на объекты, посмотреть на данные и выбрать
общих черт и моделей, которые
скрытые внутри данных, и когда
аналогичные данные не совпадают с данными, когда
аналогичные данные представлены машине
в следующий день он способен
коррелировать с обучением ее ей
претерпели предыдущее время и, следовательно,
выводы и подсказки понимают, что новый
объект также является яблоком, что и есть
это глубокое обучение, теперь есть
Замысел, связанный с этим, был
сложность заключается в том, что ребенок был
обученный красным яблоком, который
был, возможно, такого размера и
различная acai какая-то форма, тогда как 5 дней
позже вы представляете ребенку зеленый
яблоко, которое намного меньше по размеру и
форма также немного отличается и
возможно, запас также привязан к
Apple и, возможно, несколько лифтов
также прилагаются к запасу, но
все же ребенок может идентифицировать
объект также как яблоко, хотя он
претерпели торговли с помощью этого разного
набор данных правильно, слава богу, машины
не такой умный , хорошо вы не можете тренировать
машина с собственным изображением или, возможно,
ребенок мало нуждается, может быть, не один
Apple , может быть , пять , четыре , пять раз в
маленькие пикапы нуждаются в большом количестве
данных, и вы и вы, что вы делаете
когда подход глубокого изучения того, что
именно вы создаете алгоритмы, которые
позволить машине смотреть на данные, изучая
от данных и принимать интеллектуальные
справедливые решения
важные слова умные
которые могут быть
используется для автоматизации вещи хорошо здесь
говорят о написании программного обеспечения
здесь мы говорим о
автоматизация автоматизации теперь, когда
это то, что глубокое обучение хорошо и глубоко
учебные работы по принципу
что-то называемое искусственным нервным
сети в порядке, и это так, как мы
пытаясь воспроизвести человеческий мозг
работает
хорошо, и это не тривиальная задача, которую я могу
встаньте здесь и скажите, что мы пытаемся имитировать
человеческий мозг, я могу сказать, что это
абсолютно нетривиальная задача
Я имею в виду, что у вас маленькие мелочи здесь, мозг
Я имею в виду, я думаю, что это примерно два процента
веса тела — это мозг, но он
потребляет в состоянии покоя, который он потребляет
двадцать процентов от скорости метаболизма
сдерживается мозгом, и это
чрезвычайно сложная часть и
односторонние сигналы переходят от одного к другому
способ работы памяти пути обучения
происходит так, как мы мечтаем, я имею в виду многие
все это , это очень сложный и
я не имею в виду, что это не
тривиальная задача, которую я исправляю, это не
тривиальная задача подражать ей и сделать
машина делает то, что вы должны делать
которые верят, что правильно, и как
планирование работы, так как я сказал ранее
работает по принципу, называемому
искусственных нейронных сетей, где
несколько слоев абстракции
и, как я вижу прогресс, они
поместите сеть так, как вы можете видеть на
на экране лучше будут результаты
основные функции уровня, например,
ребра и поверхность извлекаются
а затем более высокоуровневые функции, например,
например, если вы пытаетесь
признать лицо носом и
глаза извлекаются, а затем весь
лицо извлекается, и, следовательно, оно
в последовательном порядке от слоя к
слой и глубже слоя глубже
сетевой слой лучше будет
точность результатов, которые я начну здесь
и я остановлюсь здесь, я могу продолжить
в течение трех часов я не хочу входить
там у меня нет времени , чтобы сделать это
Теперь
так как это случилось, как эта магия
Слушайте, какие триггеры для этого
Случиться, я имею в виду, это звучит как минимум
Теперь мы поняли , что углубление
что произошло в прошлом, скажем,
пять лет семь лет ,
привело к возрождению этой технологии
так называемое глубокое обучение, есть три
основными драйверами номер один стали данные
доступных в огромных количествах, существует
потоп данных из двух разных
каналов, первый — это то, что мы называем
поскольку социальные медиа просто выбирают один
Например, посмотрите на третий пример
YouTube
300 часов видео загружаются каждый
Другими словами, это 50 часов
видео каждые 50 часов видеороликов
ушел в интернет, выглядит как люди
не имеют никакой работы кроме загрузки
видео в Интернете и посмотреть на
последний пример, который мы называем
Интернет вещей все установлено
с датчиками сегодня от дойных коров до
ракеты летают в космос
все оснащено датчиками и
они создают огромные огромные
данные теперь так, как мне сделать с этими данными I
значит так много данных , так что, возможно , может выйти
с технологией машинного обучения
это второй триггер может выйти
с технологией машинного обучения, которая
могут использовать использование данных из
данные и помочь мне принимать решения
теперь этот пост Динамо громадный вызов
есть много данных, огромное количество
эпоху, которая должна быть обработана и
очевидно, сложность из
сеть, которая должна перейти в обработку
данных, которые должны быть
написанный или чрезвычайно сложный
как вы справляетесь с этим, что вам нужно
жестокая вычислительная мощность, которая не была
возможно , обычными процессорами
что у нас было, и вот где
Графические процессоры вошли в графику
блок обработки , который , который является
параллельный процессор и который может обрабатывать
из-за присущей архитектуры
с которой он построен, он может обрабатывать
значительно больший объем данных
и чрезвычайно сложные модели с легкостью
и поэтому доступность
тогда благодаря новой
технологии , которые меняются, я имею в виду
от Nvidia, в которой мне повезло
работать, хотя так это три
триггеры, которые привели к возрождению глубоких
поэтому я сказал, что глубокое обучение может
почти все, но насколько это надежно
хорошо, так что это II будет поощрять вас
посмотреть на первый ящик, чтобы нижняя
нарезанная черная линия показывает уровни
точности, которые были достигнуты
обычные методы машинного обучения
который остановился на отметке 75 76
процент, а затем прошли глубокое обучение
и глубокое обучение сегодня может
эта конкретная проблема
Я не говорю о глубоком изучении этого
этот уровень
применимо для всех углубляющихся проблем
для конкретной проблемы, что я
говорить об распознавании изображений
проблема может подняться до девяносто шести пунктов
три уровня три процента от точности
так что это девяносто шесть пунктов три хорошие или
плохо, может быть, девяносто девять хороших, может быть,
девяносто пять хороших, как я могу сказать
девяносто шесть пунктов три — это хорошо или плохо
потому что это хорошо, потому что человек
уровни точности для этого конкретного
проблема ниже девяносто шесть пунктов три
поэтому для этой проблемы машины могут
более высокий уровень точности, чем человеческий
существа
поэтому на сто процентов он надежен
мы все депланируем, они могут быть применены
почти везде, чтобы быть честным
например, когда я говорю по- английски, если вы хотите
услышать это на испанском или тамильском языках
Телугу или Канада ничего
это возможно благодаря глубокому обучению
хорошо и лекарственной биологии большой огромный
область, в которой происходит глубокое обучение
применили случай с радиологами
сначала посмотрите на монохромный монитор от
с 9:00 до 18:00 в течение шести дней
в неделю это очень напряженно и
и я имею в виду, может быть, может быть недостаточно
радиологи доступны миру
теперь этот faff заменяется на
машины, которые вместо радиологов
машины тренируются, чтобы умереть, чтобы посмотреть на
медицинские изображения определяют аберрации
и поражения , которые осознают, что
видны в a в изображении и, следовательно,
определить диагностику заболевания, а затем
они не собираются заменять
радиологов либо поставили диагноз
с помощью машины будут представлены
радиологов и радиологов
радиолог будет либо принимать, либо отклонять
диагноз, сделанный машиной, это
замечательная и эта игра для очень больших
последствия для развития
стран, возможно, недостаточно рентгенологов
доступны везде, и как я могу
дополняю усилия
знание нашего обученного
радиологов и машины для работы
вместе для улучшения человеческого
это то, что он может сделать для безопасности и
обороны, хотя интеллектуальные городские проекты
что мы говорим обо всем
что мы говорим об этом все
благодаря глубокому изучению , скажем,
ребенок пропадает, а ребенок
пятнистая прогулка по платформе
железнодорожной станции 150 километров, если
Да
Прилежная камера может смотреть на захват
образ ребенка, и он может
сравните другую с фотографией
ребенок, который доступен сегодня
dabangg и, следовательно,
тот же ребенок и создать триггер и сказать
что вам нужно пойти и забрать это
ребенок в этот момент все в порядке
все возможно благодаря глубокому
изучая умные города, что мы
все говорят о всех из них
становиться все лучше и лучше с точки зрения
технология
благодаря глубокому изучению теперь Рак
Исследование — чрезвычайно важная вещь
в котором происходит глубокое обучение
много применено и много вещей
как обнаружить их раковые образования
сигнатуры, предсказывающие раковый белок
образование, о чем я говорю
делая посмертное после того, как вещь как
случилось, что мы говорим о
предсказания интеллектуальных прогнозов
автоматические патологические отчеты, чтобы найти
биомаркеры рака и т. д. все эти
все становится возможным благодаря
глубокое обучение, так что глаз иглы
составляет 2 миллиона нанометров в плане
размер и дефект полупроводника он
10 нанометров я имею в виду смотреть на цифры
десять нанометров не звонят, но
даже сравните его с размером глаза
иглы, которую вы сможете понять
и 10-наномном дефекте в
полупроводник может быть подобран через
глубокие технологии обучения интеллектуальные
рекомендации чатботов, представляющих
рекомендации , соответствующие вашим потребностям
ваши вкусы предсказывают, что вы будете покупать
когда вы ходите в свой магазин
понимание того, какие полки ваши глазные яблоки
проживают много и, следовательно, обеспечивают
что то, что получает правильный продукт
все это возможно
благодаря глубокому обучению и торговой зоне
становится гудение с несколькими
приложения, использующие глубокое
это всего лишь технология, это не так
используется для множественного общественного блага также принимать
случай этого с использованием спутниковых снимков
можно определить, как бедность
распространился на определенную площадь для в
развивающиеся страны благодаря глубокому
вы узнаете, что
геологической катастрофы, которая
о случившемся, что надвигается
снова взяты из спутниковых снимков
усилия по обезлесению, которые происходят
скажем, например, тысячи спутников
являются или или роумируют вокруг
земля, и если небольшой участок леса
есть дым, выходящий из него до этого
книга охватывает всю площадь и становится
глубокое изучение стихийных бедствий
технологии могут
профилактическое мероприятие по профилактике
принято считать, что такое глубокое обучение
имеет множество социальных последствий, поскольку
а также с точки зрения технологии
являются удивительные машины, которые являются
ушли, например, есть
специально построили супер — ЭВМ , которые
может справиться с этой сложностью данных.
сложность вычисления, которую я имею в виду
существуют системы, которые могут
обрабатывать до 960
это это как 40 обрезание
плюхается
за исключением петафлопа и людей, которые
работающих в области высокопроизводительных вычислений
будут резонировать, они
найти это увлекательное, это как
удивительные вещи , так что это не только
технология, которая развивается, также
есть зверское вычисление , которое является
необходимо , чтобы справиться с этой технологией, которая
также развивается по образцу удивительного
так что для завершения a это путь для
завтра , и это время , чтобы начать работу
там я знаю, что есть много забот
о том, возьмет ли он работу или все, если
вы задаете мне этот вопрос, если я скажу нет
тогда я лжец, и я никогда не скажу
это, но тогда у нас есть два варианта
первый выбор — скулить об этом
беспокоиться об этом, бояться
и держаться подальше от него второй выбор
это понять, что он охватывает его, мы идем
вместе с ним, и мы берем его вместе с
нас и, следовательно, будем на подножке
Please follow and like us:
Be First to Comment