Ce ar trebui să știe Allison despre ce spui că nu știu ce Internet este acel calculator masiv.
A fost cea care acum devine foarte mare.
Ce vrei sa spui.
Asta știți exact ce scrieți la ceea ce nu știu că o mulțime de oameni o folosesc și comunică.
Cred că pot comunica cu scriitori și producători de la NBC.
Allison poți explica ce Internet este cât
de uimitor este asta.
Cu puțin peste 20 de ani în urmă, oamenii nici măcar nu știau ce era internetul.
Și astăzi nu ne putem imagina că viețile noastre sunt pentru asta.
Bine ați venit la cei care câștigă ETA-uri ca curs.
Numele meu este Cora Menko și, împreună cu contractantul, Lunda Pontmercy a fost foarte entuziasmat să vă aibă
la bord.
Și astăzi vă vom oferi o imagine de ansamblu rapidă a ceea ce este deplorarea și de ce se ridică
chiar acum.
Deci sa începem.
De ce am aruncat o privire la acel clip și care este fotografia asta aici.
Ei bine, clipul a fost din 1994.
Aceasta este o fotografie a computerului din 1980.
Iar motivul pentru care am un pic de istorisire în istorie un pic se datorează faptului că rețelele neuronale, împreună cu
învățarea profundă au fost în jur de ceva timp și au început doar să ia acum și să afecteze lumea
chiar acum.
Dar dacă te uiți înapoi la anii '80, vei vedea că, deși au fost inventate în
anii '60 și '70, ei au ajuns într-adevăr într-o tendință sau au sunat vântul rece în anii '80, așa că oamenii vorbesc mult despre ei.
Au fost o mulțime de cercetări în această zonă și toată lumea a crezut că învățarea
profundă sau rețelele neuronale sunt acest lucru nou care va influența lumea va schimba totul va rezolva toate problemele
lumii și au făcut un fel de lent au murit în următorul deceniu.
Deci, ce sa întâmplat de ce nu a supraviețuit rețelele neuronale și de a schimba lumea cu
ea?
Motivul pentru care nu erau suficient de buni pentru ca nu sunt atat de buni in a
prezice lucrurile nu sunt atat de buni la modelare si dezordonati, nu doar o inventie buna.
Sau există un alt motiv.
De fapt, există și un alt motiv și motivul este în fața noastră este faptul
că tehnologia de atunci nu era la standardul potrivit pentru a facilita rețelele neuronale pentru ca rețelele neuronale și învățarea profundă
să funcționeze corect.
Aveți nevoie de două lucruri de care aveți nevoie de date și aveți nevoie de o mulțime de date și aveți nevoie de putere de
procesare de care aveți nevoie de computere puternice pentru a procesa aceste date și a facilita și știți că funcționează.
Deci, haideți să aruncăm o privire asupra modului în care datele sau stocarea datelor au evoluat de-a lungul anilor și apoi vom analiza
modul în care tehnologia a evoluat.
Deci, aici avem trei ani 1956 1980 2017.
Cat de mult a privit depozitarea in 1956.
Ei bine, există un hard disk și unitatea hard disk este doar de cinci.
Așteptați o mașină de înșurubat megabyte Asta e cinci megaocteți de acolo pe stivuitorul de mărimea unei
încăperi mici, care este un hard disk, fiind transportat într-o altă locație într-un avion.
Și asta arăta depozitarea în.
În 1956 a trebuit să plătiți o societate a trebuit să plătească două și jumătate de mii de dolari din acele zile de
dolari pentru a închiria acest hard disk pentru a închiria nu cumpăra sau închiriat pentru o lună.
În 1980, situația sa îmbunătățit puțin.
Deci, aici avem un hard disk de 10 megaocteți pentru trei și jumătate de mii de dolari este încă foarte scump și
doar 10 megabytes Deci, este ca o fotografie în aceste zile.
Și astăzi, în 2017, avem un card SD de 256 GB pentru 150 de dolari, care se poate potrivi cu degetul.
Și dacă vă uitați la acest videoclip cu un an mai târziu sau în 2019 sau 2025, probabil că vă râdeți la noi
toți, deoarece până atunci aveți o capacitate de stocare mai puternică.
Cu toate acestea, punctul de față este dacă le comparăm de la sine și chiar
luăm în considerare prețul și mărimea doar a capacității oricăror tendințe la acea vreme.
Astfel, din 1956 până în 1980, capacitatea a crescut cu aproximativ dublu.
Apoi a crescut cam douăzeci și cinci de mii șase sute de ori și știu că durata perioadei nu este atât de diferită
de la 1956 la 1980 de 24 de ani 1980 - 2013 treizeci și șapte de ani, deci nu atât de mult
o creștere a timpului, ci un salt imens în progres tehnologic.
Și asta înseamnă că nu este o tendință liniară.
Aceasta este o creștere exponențială în tehnologie și, dacă adăugăm în ea, să țineți cont de
preț și dimensiune, veți fi în milioane de creștere.
Și aici avem de fapt o diagramă pe o scară logaritmică.
Deci, dacă complotăm costul de harddisk pe gigabyte, veți vedea că arată ceva de genul acesta.
Ne apropiem foarte repede de zero.
În momentul de față puteți obține spațiu de stocare pe Dropbox și pe Google Drive, care nu vă costă nimic.
Cloud storage și asta va continua și, de fapt, de-a lungul anilor, acest lucru va merge mai departe.
Chiar acum oamenii de știință caută să folosească ADN-ul pentru depozitare.
Și chiar acum este destul de costisitor costă 7000 dolari pentru a sintetiza două megabytes de date și apoi un alt
gând 2004 să-l citească.
Dar acest tip vă amintește de întreaga situație a harddrivei și a avionului pe care știți că
va fi atenuată foarte rapid cu această curbă exponențială de la 10 la 10 ani de acum 20 de ani
de acum, toată lumea va folosi depozitarea ADN-ului dacă mergem în jos pe această direcție.
Iată câteva statistici despre acest lucru, astfel încât să puteți explora mai departe, poate întrerupe pauza video, dacă doriți să citiți
ceva mai mult despre acest lucru.
Aceasta este de la natura dot com.
Și, în principiu, puteți stoca toate datele lumii în doar un kilogram un kilogram de stocare a ADN-ului sau puteți stoca aproximativ
1 miliard de terabyte de date într-un gram de stocare ADN.
Deci, este doar ceva pentru a arăta cât de repede progresăm și că acesta este motivul pentru care
învățarea profundă se acumulează acum că suntem în final în stadiul în care avem suficiente date pentru a
pregăti modele super-super-sofisticate.
Atunci, în anii 80, când am fost inițial inițial inventat sucul nu a fost cazul.
Și cel de-al doilea lucru despre care am vorbit este capacitatea de procesare. Deci avem o curbă exponențială din nou pe
o scară de jurnal.
Este o ideație portretizată aici, dar pe dreapta, deoarece este o scală de jurnal și așa computerele au
evoluat.
Deci, din nou, nu ezitați să postați diapozitivul, acest lucru se numește Legea lui Moore, probabil că ați auzit de
el cât de repede a evoluat capacitatea de procesare a computerelor.
Chiar acum suntem undeva aici unde un calculator obișnuit poate cumpăra pentru
o mie de dolari gândește la viteza creierului unui șobolan și între doi și cinci va fi viteza unui
om sau 20:23 și apoi până în 2050 sau 2045 va depăși toți oamenii combinați.
Deci, practic intrăm în epoca computerelor care sunt extrem de puternice, care pot procesa
lucrurile mai rapid, apoi ne putem imagina.
Și aceasta este ceea ce facilitează învățarea.
Deci, toate acestea ne conduc la întrebarea: Ce este învățarea profundă a ceea ce este această întreagă situație a
rețelei neuronale ceea ce se întâmplă despre ce vorbim chiar aici.
Și probabil ați văzut o fotografie sau ceva de genul asta.
Deci, să ne aruncăm în ea.
Ce este învățarea profundă a acestui domn aici Jeffrey Hinton este cunoscut ca nașul de lucru profund.
Și a făcut cercetări despre învățarea profundă în anii '80 și a făcut multe și o mulțime de lucrări de lucrări
de cercetare pe care le-a publicat în învățământul profund chiar acum.
Lucrează la Google.
Așa că multe lucruri despre care vom vorbi vor veni de fapt de la Jeffrey Hinton și puteți vedea
multe.
Are câteva videoclipuri YouTube.
El explică lucrurile într-adevăr bine, așa că recomand să le verificați.
Iar ideea din spatele învățării profunde este aceea de a privi creierul uman.
Și tipul ăsta va fi un pic de neuroștiință care vine.
Și în aceste tutoriale și ceea ce încercăm să facem aici este să imităm cum funcționează creierul uman.
Și știi că nu știm atât de mult că nu știi totul despre creierul uman, ci despre acel
om mic pe care știm cu toții că vrem să-l imităm și să îl recreăm.
De ce, mă rog.
Ei bine, deoarece creierul uman pare să fie unul dintre cele mai puternice instrumente de pe această
planetă pentru a învăța să învețe să-și adapteze abilitățile și apoi să le aplice și dacă computerele ar putea să copieze, atunci
am putea să folosim doar ce selecție naturală a decis deja pentru noi.
Toți acei algoritmi pe care le-a decis sunt cei mai buni care o vor folosi.
De ce să reinventați călătoria cu bicicleta.
Să vedem cum funcționează acest lucru.
Aici avem niște neuroni, astfel încât acești neuroni care au fost șterși pe sticlă și apoi au fost examinați sub un microscop
cu o anumită culoare.
Și asta poți vedea cum arată, așa că au ca un corp pe care-i au aceste ramuri
și au ca niște cozi și astfel încât să-i poți vedea că au un nucleu interior în mijloc și
asta e în principiu ceea ce arată un neuron ca și în creierul uman.
Există aproximativ 100 de miliarde de neuroni împreună, așa că aceștia sunt neuroni individuali, de fapt aceștia sunt
neuroni motorici, deoarece sunt mai mari, sunt mai ușor de văzut, dar totuși există o sută
de miliarde de neuroni în creierul uman.
Și este legată de circa o mie de vecini.
Deci, să vă dau o imagine așa cum arată.
Aceasta este o secțiune de date reală a creierului uman.
Și acesta este cerebelul care este partea din creierul tău din spate.
Este responsabil pentru mai mult Torex și pentru că știi că păstrezi un echilibru și unele capacități lingvistice și ceva de genul
asta.
Deci, acest lucru este doar pentru a arăta modul în care Vorst Câți neuroni există ca miliarde și miliarde și miliarde de neuroni toate conectarea Este ca
și cum am vorbit despre cinci sau cinci sute sau o mie sau milioane
de miliarde de neuroni acolo.
Și asta este ceea ce vom încerca să recreăm.
Deci, cum putem recrea acest lucru într-un calculator.
Ei bine, vom crea o structură artificială numită o rețea neurală artificială în care avem noduri sau neuroni și vom avea niște neuroni
pentru valoarea de intrare, astfel că acestea sunt valori pe care le cunoașteți despre o
anumită situație.
Deci, de exemplu, modelați ceva ce doriți să prezicați ceva ce ați putea avea întotdeauna ceva de
spus pentru a începe.
Predicția dvs. este dezactivată atunci se numește stratul de intrare.
Apoi aveți ieșirea.
Deci, este de valoare pe care doriți să o preziceți sau este surpriză dacă este cineva care va părăsi
banca sau va rămâne în bancă.
Este o tranzacție frauduloasă, este o tranzacție reală și așa mai departe.
Deci, asta va fi mai scăzut.
Și între noi vom avea un strat ascuns.
Așa cum ați putut vedea în creierul dvs., aveți atât de mulți neuroni, astfel încât unele informații vin
prin ochii dvs., urechile nasului, astfel încât simțurile dumneavoastră.
Și apoi nu este vorba doar de a merge imediat la ieșirea în cazul în care aveți rezultatul este trecând prin
toate aceste miliarde și miliarde și miliarde de neuroni înainte de a ghici ieșire și acesta este întregul concept în spatele
ei că vom gândi modelul creierului .
Așadar, avem nevoie de aceste straturi ascunse care sunt acolo înainte de ieșire, astfel încât neuronii Lares de intrare conectați la un
neuron de strat ascuns pe care neuronii sunt conectați la ieșire.
Și așa este acest lucru este destul de rece.
Dar despre ce este vorba?
Unde este învățarea adâncă aici sau de ce nu se numește adânc mai adânc aici.
În timp ce acest lucru este un fel de opțiune pe care o putem numi învățământ superficial în care nu se întâmplă
prea multe.
Dar de ce se numește deplângă.
Ei bine, pentru că atunci luăm acest lucru la nivelul următor îl separăm și mai departe și
nu avem doar o singură lovitură și acolo avem multe și multe straturi ascunse și apoi conectăm totul la fel ca și
în creierul uman conectați tot ceea ce este interconectat.
Și așa se procesează valorile de intrare prin toate aceste straturi ascunse la fel ca în creierul uman.
Apoi, avem o valoare de ieșire și acum vorbim de învățare profundă.
Deci asta este ceea ce înseamnă învățarea la un nivel foarte abstract.
Și tutorialele suplimentare pe care le vom diseca și se aruncă adânc în învățare profundă și până
la sfârșitul ei veți ști ce planificare este vorba și veți ști cum să o aplicați în proiectele dvs.
Super încântat de această așteptare pentru a începe și aștept cu nerăbdare să văd următorul tutorial.
Până atunci se bucură de învățare profundă.