Che cosa dovrebbe sapere Allison, cosa stai dicendo? Non so che Internet sia un enorme computer.
Era quello che sta diventando davvero grande ora.
Cosa intendi.
Questo è solo quello che sai cosa scrivi a quello che non so che molte persone lo usano e comunicano.
Immagino che possano comunicare con scrittori e produttori della NBC.
Allison puoi spiegare che
Internet è incredibile.
Poco più di 20 anni fa la gente non sapeva nemmeno cosa fosse Internet.
E oggi non possiamo nemmeno immaginare che le nostre vite siano per questo.
Benvenuto alla gente che guadagna gli ETA in quel modo.
Il mio nome è Cora Menko e insieme all'appaltatore Lunda Pontmercy era super entusiasta di averti
a bordo.
E oggi vi forniremo una rapida panoramica di ciò che deploriamo e perché si sta verificando in
questo momento.
Quindi iniziamo.
Perché abbiamo dato un'occhiata a quella clip e cos'è questa foto qui.
Bene, quella clip era del 1994.
Questa è una foto del computer del 1980.
E la ragione per cui abbiamo scavato un po 'nella storia un po' è perché le reti neurali insieme all'apprendimento profondo sono
in circolazione da un bel po 'di tempo e hanno appena iniziato a prendere piede ora e hanno avuto un impatto sul
mondo in questo momento.
Ma se guardi indietro agli anni '80 vedrai che anche se sono stati inventati negli anni '60
e '70 hanno davvero preso piede in una tendenza o hanno chiamato il vento freddo negli anni '80, quindi le persone parlano molto di loro.
i problemi del mondo e hanno fatto un po 'di lentezza. fuori nel prossimo decennio.
C'era molta ricerca in quell'area e tutti pensavano che l'apprendimento profondo o le reti neurali fossero questa nuova
cosa che avrebbe avuto un impatto sul mondo cambierà tutto, risolverà tutti
E quindi cosa è successo perché ha fatto perché le reti neurali non sono sopravvissute e non hanno cambiato il mondo
con esso.
Il motivo per cui non erano abbastanza bravi da non essere così bravi a predire
le cose non sono così bravi a modellare e disordinati non è una buona invenzione.
O c'è un'altra ragione.
giusto per facilitare le reti neurali affinché le reti neuronali e il deep learning funzionassero correttamente.
Beh, in realtà c'è un altro motivo e la ragione è che davanti a noi è il fatto che la tecnologia non
era all'altezza dello standard
Hai bisogno di due cose hai bisogno di dati e hai bisogno di molti dati e hai bisogno di potenza
di elaborazione hai bisogno di computer potenti per elaborare quei dati e facilitare e sai che funziona.
Diamo uno sguardo a come i dati o l'archiviazione dei dati si sono evoluti nel corso degli anni e poi vedremo
come la tecnologia si è evoluta.
Quindi eccoci tre anni 1956 1980 2017.
Quanto ha funzionato lo stoccaggio nel 1956.
Bene, c'è un disco rigido e quel disco fisso è solo un cinque.
Aspetta un hard disk megabyte Quella di cinque megabyte proprio sul carrello elevatore delle dimensioni di una
piccola stanza che è un disco rigido trasportato in un'altra posizione su un aereo.
E questo è l'aspetto del magazzino nel.
Nel 1956 dovevi pagare una società che doveva pagare due milioni e mezzo di dollari di quei giorni
per affittare quel disco rigido per affittarlo, non comprarlo o affittarlo per un mese.
Nel 1980 la situazione migliorò un po '.
mezzo e migliaia di dollari è ancora molto costoso e solo 10 megabyte Quindi è come una foto in questi giorni.
Quindi qui abbiamo un disco rigido da 10 megabyte per tre e
E oggi nel 2017 abbiamo una scheda SD da 256 gigabyte per $ 150 che può stare al dito.
E se guardi questo video un anno dopo o come nel 2019 o nel 2025, probabilmente ridi a tutti noi
perché a quel punto hai una capacità di archiviazione ancora maggiore.
Tuttavia, il punto è valido se confrontiamo questi aspetti e prendiamo in considerazione anche
il prezzo e le dimensioni, solo la capacità di qualsiasi cosa fosse all'epoca.
Così dal 1956 al 1980 la capacità aumentò circa il doppio.
1980 al 2013, trentasette anni, quindi non tanto un aumento di tempo, ma un enorme salto in progresso tecnologico.
E poi è aumentato di circa venticinquemilaseicento volte e il sapere che la durata del periodo non è
poi così diversa dal 1956 al 1980 24 anni dal
E ciò dimostra che questa non è una tendenza lineare.
Si tratta di una crescita esponenziale della tecnologia e se ci aggiungiamo tenendo conto del
prezzo e delle dimensioni sarete in milioni di aumento.
E qui abbiamo in realtà un grafico su scala logaritmica.
Quindi, se tracciamo il costo dell'harddrive per gigabyte, vedrai che sembra qualcosa del genere.
Ci stiamo avvicinando rapidamente a zero.
In questo momento puoi avere spazio su Dropbox e Google Drive che non ti costa nulla.
Lo storage su cloud continuerà e, negli anni, questo andrà ancora oltre.
In questo momento gli scienziati stanno studiando l'utilizzo del DNA per la conservazione.
E al momento è piuttosto costoso che costa $ 7000 per sintetizzare due megabyte di dati e poi un altro pensiero
del 2004 per leggerlo.
Ma questo tipo di ricorda l'intera situazione dell'harddrive e l'aereo che sai che questo sarà
mitigato molto rapidamente con questa curva esponenziale tra 10 e 10 anni da oggi tra 20
anni tutti useranno la memoria del DNA se noi andiamo in questa direzione.
E qui ci sono alcune statistiche in modo che tu possa esplorare ulteriormente, magari mettere in pausa il video se vuoi
leggere un po 'di più su questo.
Questo è dalla natura dot com.
In pratica, puoi archiviare tutti i dati del mondo in un chilo di kilogrammo di memoria DNA o puoi archiviare circa
1 miliardo di terabyte di dati in un grammo di memoria DNA.
Quindi questo è solo qualcosa per mostrare quanto velocemente stiamo progredendo e questo è il motivo per cui il
deep learning sta crescendo ora che siamo finalmente nella fase in cui abbiamo abbastanza dati per formare modelli
super-sofisticati e super cool.
All'epoca, negli anni '80, quando inizialmente mi inventavo il succo, non era il caso.
E la seconda cosa di cui abbiamo parlato è la capacità di elaborazione Quindi qui abbiamo nuovamente una curva esponenziale su
una scala di registro.
È idealmente ritratto qui ma sulla destra perché è una scala di log e questo è il modo in cui i computer si
sono evoluti.
Quindi, sentiti di nuovo libero di postare la diapositiva che si chiama Legge di Moore, probabilmente ne hai sentito la
velocità con cui la capacità di elaborazione dei computer si è evoluta.
20:23 e poi entro il 2050 o il 2045 supererà tutti gli umani messi insieme.
In questo momento siamo da qualche parte qui dove un computer medio può comprare per mille dollari pensa alla velocità del
cervello di un topo e tra due e cinque sarà la velocità di un umano o
Quindi, in pratica, stiamo entrando nell'era dei computer che sono estremamente potenti e in grado di elaborare le
cose in modo VELOCE più veloce di quello che possiamo immaginare.
E questo è ciò che facilita l'apprendimento.
Quindi tutto questo ci porta alla domanda Che cos'è l'apprendimento profondo che cos'è l'intera situazione
della rete neurale? Cosa sta succedendo? Di cosa stiamo parlando?
E probabilmente hai visto una foto o qualcosa del genere.
Quindi tuffiamoci dentro.
Che cosa sta imparando profondamente questo signore qui Jeffrey Hinton è conosciuto come il padrino della cosa profonda.
E ha fatto ricerche sull'apprendimento approfondito negli anni '80 e ha svolto moltissimi lavori di ricerca che
è stato pubblicato in deep learning in questo momento.
Lavora su Google.
Quindi molte delle cose di cui parleremo in realtà provengono da Jeffrey Hinton e puoi
vedere molto.
Ha parecchi video su YouTube.
Spiega le cose molto bene quindi consiglio vivamente di controllarle.
E così l'idea alla base dell'apprendimento profondo è guardare al cervello umano.
E questo ragazzo sarà un bel po 'di neuroscienza in arrivo.
E in questi tutorial e quello che stiamo cercando di fare qui è quello di imitare come funziona il cervello umano.
E sai che non sappiamo così tanto che non sai tutto del cervello
umano, ma quel piccolo uomo che tutti conosciamo, vogliamo imitarlo e ricrearlo.
E perché è così.
copiarlo, allora potremmo semplicemente sfruttare ciò che la selezione naturale ha già deciso per noi.
Bene perché il cervello umano sembra essere uno degli strumenti più potenti su questo pianeta per imparare ad apprendere
le capacità di adattamento e poi applicarle e se i computer potessero
Tutti quei tipi di algoritmi che ha deciso sono i migliori che stanno per sfruttare questo.
Perché reinventare il giro in bicicletta.
Quindi vediamo come funziona.
Qui abbiamo alcuni neuroni quindi questi neuroni che sono stati spalmati sul vetro e poi sono stati osservati al microscopio
con un po 'di colorazione.
al centro e questo è fondamentalmente ciò che un neurone sembra come nel cervello umano.
E questo è che puoi vedere come sono fatti così hanno un corpo hanno questi rami e
hanno la coda e così e così puoi vederli hanno un nucleo dentro
Ci sono circa 100 miliardi di neuroni tutti insieme quindi questi sono singoli neuroni, questi sono in
realtà dei motoneuroni perché sono più grandi sono più facili da vedere ma nonostante ciò ci
sono cento miliardi di neuroni nel cervello umano.
Ed è collegato a circa un migliaio dei suoi vicini.
Quindi per darti una foto questo è quello che sembra.
Questa è una sezione di dati reali del cervello umano.
E questo è il cervelletto che è questa parte del cervello dietro.
È responsabile per come più Torex e per te sai mantenere un equilibrio e alcune capacità linguistiche e qualcosa del
genere.
Quindi questo è solo per mostrare come Vorst Quanti neuroni ci sono come miliardi, miliardi e miliardi di neuroni che si connettono
È come se stessimo parlando di cinque o cinquecento o mille o
milioni di miliardi di neuroni.
E così questo è quello che stiamo cercando di ricreare.
Quindi, come possiamo ricreare questo in un computer.
Bene, creiamo una struttura artificiale chiamata rete neurale artificiale in cui abbiamo nodi o neuroni e avremo alcuni neuroni
per il valore di input, quindi questi sono valori che tu sai di una
certa situazione.
Quindi, ad esempio, stai modellando qualcosa che vuoi predire qualcosa che potresti sempre
avere qualcosa da iniziare.
La tua previsione è disattivata, quindi si chiama livello di input.
Allora hai l'output.
si vuole prevedere o è una sorpresa se qualcuno sta per lasciare la banca o restare in banca.
Quindi questo è il valore che
È una transazione fraudolenta è una transazione reale e così via.
Quindi verrà emesso più in basso.
E nel frattempo avremo uno strato nascosto.
Quindi, come puoi vedere nel tuo cervello, hai così tanti neuroni, quindi alcune informazioni stanno arrivando attraverso i
tuoi occhi orecchie, naso in modo sostanzialmente i tuoi sensi.
direttamente all'output dove il risultato sta passando attraverso tutti questi miliardi, miliardi e miliardi di neuroni prima
di indovinare l'output e questo è l'intero concetto dietro di esso che modelleremo il cervello .
E poi non è solo andare
Quindi abbiamo bisogno di questi livelli nascosti che sono lì prima dell'output in modo che i neuroni di input Lares siano collegati
a neuroni di uno strato nascosto che i neuroni siano connessi all'output.
E quindi questo è abbastanza bello.
Ma di cosa si tratta.
Dov'è l'apprendimento profondo qui o perché è chiamato più profondo niente di più profondo qui.
Mentre questo è un po 'come un'opzione che si potrebbe chiamare apprendimento superficiale dove non c'è davvero molto
da fare.
Ma perché si chiama deplorare.
Bene perché poi portiamo questo al livello successivo lo separiamo ulteriormente e non abbiamo
un solo hit e ci sono molti, molti e molti livelli nascosti e quindi colleghiamo tutto come nel
cervello umano connette tutto ciò che è interconnesso.
Ed è così che i valori di input vengono elaborati attraverso tutti questi livelli nascosti proprio come nel cervello
umano.
Quindi abbiamo un valore di output e ora stiamo parlando di deep learning.
Ecco, questo è l'apprendimento a un livello molto astratto.
E le ulteriori esercitazioni che stiamo per analizzare e approfondire in profondità di apprendimento e alla
fine di esso saprete che cosa è la pianificazione e saprete come applicarlo nei vostri progetti.
Super entusiasta di questa attesa per iniziare e non vedo l'ora di vedere il prossimo tutorial.
Fino ad allora godere di un apprendimento profondo.