Allison ne demek istediğini bilmeli, İnternet'in o devasa bilgisayar olduğunu bilmiyorum.
Şu anda gerçekten büyük olan biri miydi.
Ne demek istiyorsun.
Birçok kişinin kullandığını ve iletişim kurmadığını bilmediğim şeylere ne yazarsın biliyorsundur.
Sanırım NBC yazarları ve yapımcılarıyla iletişim kurabiliyorlar.
Allison, Internetin ne kadar muhteşem
olduğunu açıklayabilir misiniz?
Sadece 20 yıl önce insanlar internetin ne olduğunu bile bilmiyordu.
Ve bugün, hayatımızın bunun için olduğunu hayal bile edemiyoruz.
Bu dersten ETA kazananlara hoş geldiniz.
Benim adım Cora Menko ve yüklenici ile birlikte Lunda Pontmercy sizi
süper heyecanlıydı.
Ve bugün size ne için minnettar olduğumuz ve niçin şimdi toplanıp durduğuna ilişkin hızlı bir genel
bakış sunacağız.
Öyleyse başlayalım.
O klibeye neden bir baktık ve bu fotoğrafın üstünde ne varmış.
Peki o klibi 1994'ten miydi.
Bu 1980'den itibaren bilgisayarın bir fotoğrafı.
Ve biz biraz tarihe derinlemesine bakmamızın nedeni, sinir ağları derin öğrenme ile birlikte oldukça
uzun bir süre dolaştıklarından ve şu anda şimdi topladıklarını ve dünyayı şu anda etkilemeye
başlamış olmamızdan kaynaklanıyor.
Ancak 80'li yıllara bakarsanız, 60'lı ve 70'li yıllarda icat edilmelerine
rağmen 80'li yılların soğuk rüzgârını gerçekten eğilip yakalamış olsalar da, insanlar onlardan çok bahsediyorlar.
çözeceğini ve ölümleri yavaş yavaş yapacaklarını değiştireceğini düşündü. önümüzdeki on yılda kapanacak.
O bölgede çok araştırma vardı ve herkes, derin öğrenme ya da sinir ağlarının, dünyayı
etkileyecek olan bu yeni şeyin, her şeyin tüm dünya sorunlarını
Peki neden olan şey, nöral ağların neden hayatta kalmadığını ve dünyayı hangi şekilde değiştirmediğini
anlamıştı.
Bunun sebebi, şeyleri tahmin etmede o kadar iyi olmadıklarından yeterince iyi olmadıkları
için modelleme ve dağınıklık açısından iyi değildir, sadece iyi bir icat değildir.
Veya başka bir sebep var mı?
için doğru standartlara ve doğru çalışması için derin öğrenime ulaşamamış olması gerçeğidir.
Aslında başka bir sebep var ve neden önümüzde olduğu gerçeği, teknoloji geri döndüğümüzde, sinir ağlarını kolaylaştırmak için
sinir ağlarını kolaylaştırmak
Verilere ihtiyacınız olan iki şeye ihtiyacınız var ve çok fazla bilgiye ihtiyaç duyuyorsunuz ve bu veriyi işlemek
ve kolaylaştırmak için güçlü bilgisayarlara gereksiniminiz olan işleme gücüne ihtiyacınız var ve bunu biliyorsunuz.
Öyleyse, verilerin veri veya depolama alanının yıllar içinde nasıl geliştiğine bir göz atalım ve sonra
teknolojinin nasıl geliştiğine bakacağız.
Yani burada üç yıl 1956 1980 2017 var.
Depolama 1956'da ne kadar geriye baktı.
Peki bir sabit disk var ve bu sabit disk sadece beşte.
Bir megabayt sabit disk bekleyin. Bu, beş megabaytlık bir forkliftte, bir uçakta başka
bir yere taşınan sabit bir sürücü olan küçük bir odanın büyüklüğüdür.
Ve saklama birimi de bu şekilde görünüyordu.
1956'da bir şirkete ödemek zorunda kaldınız o gün iki buçuk bin dolar ödemek zorunda kaldım, bu
sabit sürücüyü kiralamak için kiralamak, bir aylığına kiralamak ya da kiralamak değil.
1980'de durum biraz gelişti.
sabit disk var hala çok pahalı ve sadece 10 megabayt Yani bu bugün bir fotoğraf gibi.
Yani burada üç buçuk bin dolarlık bir 10 megabayt
Ve bugün 2017'de parmağınıza sığabilecek 150 GB'lık bir 256 gigabayt SD kartı var.
Ve bir yıl sonra bu videoyu izliyorsanız veya 2019 veya 2025'te beğeniyorsanız muhtemelen hepinize gülersiniz çünkü
o zamana kadar daha güçlü bir depolama kapasitesi vardır.
Fakat yine de nokta, bunları tahta kıyas edersek duruyor ve biz de fiyat ve büyüklüğü
göz önüne alarak, o sırada trendini takip eden her şeyin kapasitesini göz önüne alıyoruz.
Böylece 1956'dan 1980'ye kadar kapasite iki kat arttı.
yedi yıl, bu kadar zamandaki artışın değil, aynı zamanda büyük bir sıçrama olduğunu gösterdi teknolojik ilerleme.
Ve sonra yaklaşık yirmi beş bin altı yüz kez arttı ve dönemin uzunluğunun 1956'dan 1980'e kadar
farklı olmadığını biliyordu 1980'den 2013'e kadar 24 yıl otuz
Ve bunun doğrusal bir eğilim olmadığını göstermesi duruyor.
Bu, teknolojideki üstel gelişmedir ve fiyat ve boyut
dikkate alındığında, milyonlarca artış olacaktır.
Ve burada aslında bir logaritmik ölçekte bir grafik var.
Sabit disk maliyetini gigabayt'a göre çizersek, bunun bir şey olduğunu göreceksiniz.
Çok hızlı bir şekilde sıfıra yaklaşıyoruz.
Şu anda, hiçbir şeye mal olmayan Dropbox ve Google Drive'da depolama alanı alabilirsiniz.
Bulut depolaması ve bu devam edecek ve aslında yıllar geçtikçe daha da ileri gidiyor.
Şu anda bilim adamları DNA'yı depolamaya çalışıyor.
Şu anda oldukça pahalı, iki megabayt veri sentezlemek için 7000 dolar, ardından 2004'ün okuması için bir
başka düşünce var.
Fakat bu tür bir şey, sabitdiskin ve bu üstel eğriyle çok hızlı bir şekilde
hafifletilecek olduğunu bildiğiniz uçağın bütün durumunu hatırlatıyor. Bundan 10 - 10 yıl sonra artık 20
yıl içinde herkes DNA saklama alanını kullanıyor olacaksa biz bu yönde gidiyoruz.
Ve burada bazı istatistikler vardır, bu yüzden biraz daha fazla bilgi edinmek isterseniz videoyu
duraklatmayı daha da keşfedebilirsiniz.
Bu doğadan gelen nokta com.
Ve temel olarak tüm dünya verilerini sadece bir kilogram DNA depolama biriminde depolayabilir veya bir gram
DNA depolama alanına yaklaşık 1 milyar terabayt veri depolayabilirsiniz.
Bu ne kadar hızlı ilerlediğimizi göstermek için sadece bir şey ve bu nedenle
süper serin süper sofistike modelleri yetiştirmek için yeterli veriye sahip olduğumuz aşamada olduğumuza
karar verildi.
O zamanlar 80'li yıllarda başlangıçta başlangıçta icat edildiğinde meyve suyu olmadı.
Ve konuştuğumuz ikinci şey, kapasiteyi işleme koymaktır Yani burada log skalasında üstel bir
eğri var.
Burada ideal bir şekilde tasvir edilmiş, ancak sağda çünkü bu bir günlük terazisi ve bilgisayarlar bu
şekilde gelişiyor.
Bu durumda, bilgisayarın işlem kapasitesinin ne kadar hızlı geliştiğini muhtemelen duyduğunuz
Moore Yasası adlı slaydı yayınlamaktan çekinmeyin.
ya da 2045 hızıyla düşünüyoruz. kombine edilen tüm insanları aşacaktır.
Şu anda ortalama bilgisayarın bin dolar karşılığında satın alabileceği yerlerde, bir sıçanın beyninin hızında düşünüyor
ve iki ile beş arasında bir insan veya 20:23 hız, 2050
Temel olarak, işlerin daha hızlı ve daha sonra o zaman hayal
edebileceğimiz son derece güçlü bilgisayar çağına giriyoruz.
Ve öğrenmeyi kolaylaştıran şey budur.
Dolayısıyla tüm bunlar, bize ne hakkında konuştuğumuzun tam olarak ne olduğu konusunda tüm
sinir ağı durumunun ne olduğunu derinlemesine öğreniyor sorusuna getiriyor.
Ve muhtemelen bir resim veya böyle bir şey gördün.
Öyleyse içine girelim.
Bu beyefendiyi derin öğrenmek ne bitti Jeffrey Hinton, derin şeyin vaftiz babası olarak bilinir.
80'li yıllarda derin öğrenme üzerine araştırma yaptı ve şu anda derin öğrenmede
yayınladığı çok sayıda araştırma makalesi yaptı.
Google'da çalışıyor.
Konuşacağımız şeylerin birçoğu Jeffrey Hinton'dan geliyor ve çok şey
görebilirsiniz.
Pek çok YouTube videosu var.
O şeyleri gerçekten iyi açıklıyor, bu yüzden onları kontrol etmenizi tavsiye ederim.
Ve derin öğrenmenin arkasındaki fikir, insan beynine bakmaktır.
Ve bu adam nörobilim gelmeye başlayacak.
Bu derslerde ve burada yapmaya çalıştığımız, insan beyninin nasıl çalıştığını taklit etmektir.
Ve biliyorsunuz ki, insan beyni hakkındaki her şeyi bilmediğinizi çok fazla bilmiyoruz ama
hepimiz bunu taklit etmek ve yeniden yaratmak istediğimizin farkında olduğumuz küçük adam.
Ve neden böyle.
kopyalayabilirse, doğal seçimin bizim için zaten kararlaştırdığı şeyin etkisinde kalabiliriz.
İnsanın beyni, bu gezegende, öğrenme becerilerini öğrenmek için öğrenme ve bunları uygulamak için en
güçlü araçlardan biri gibi görünüyor çünkü bilgisayarlar bunu
Karar vermiş olduğu bu tür algoritmaların hepsi, bu algoritmadan yararlanacak en iyi algoritmalardır.
Neden bisiklet sürüşünü yeniden icat edelim.
Bu yüzden nasıl çalıştığını görelim.
Burada bazı nöronlar var, bu yüzden bu nöronlar cam üzerine bulaştırılmış ve daha sonra bazı
renklerle mikroskop altında incelenmişler.
bu temelde bir nöronun göründüğü şey bu İnsan beyninde olduğu gibi.
Ve bu onların neye benzediğini görebiliyorsun, böylece bu dalları olan bir vücudu var,
kuyruklardan hoşlanıyorlar ve böylece onları ortada çekirdek gibi görüyorlar ve
Hepsi birlikte yaklaşık 100 milyar nöron var, çünkü bunlar bireysel nöronlar, bunlar
aslında motor nöronlar, çünkü görme kolaylığı daha büyük ancak yine de insan
beyninde yüz milyar nöron var.
Ve yaklaşık bin kadar komşusuyla bağlantılıdır.
Bu yüzden size bir resim vermek için neye benzediğini.
Bu insan beyninin gerçek bir veri bölümüdür.
Ve bu, beyninizin arkadaki kısmı olan serebellumdur.
Torex gibi daha sorumludur ve sizin için bir denge ve bazı dil yetenekleri ve bunun gibi bir şey bulunduğunu
biliyorsunuzdur.
Bu yüzden sadece Vorst ne kadar çok nöronun milyarlarca, milyarlarca ve milyarlarca nöronun birbirine bağlandığını göstermek için varmış
gibi görünüyor. Sanki orada beş beş yüz binlerce veya milyonlarca
milyondan fazla nöron konuşuyoruz.
Ve yeniden yaratmaya çalışacağımız şey de bu.
Peki bunu bir bilgisayarda nasıl yaratacağız.
Yapay bir sinir ağı olarak adlandırdığımız yapay bir yapı oluşturuyoruz, burada düğümler veya nöronlar var ve girdi
değeri için bazı nöronlara sahip olacağız, böylece bunlar belirli bir durum hakkında
bildiğiniz değerler.
Mesela, her şeyi başlatmak için bir şeyler yazabileceğiniz bir şeyi öngörmek istediğiniz
bir şeyi modelliyorsunuz.
Tahmininiz kapalıysa buna buna giriş katmanı denir.
Sonra çıktısın var.
birisinin bankadan ayrılmasına mı yoksa bankada kalacağına da sürpriz olur.
Öngörmek istediğiniz değer bu,
Bu sahte bir işlem mi, bu gerçek bir işlemdir vb.
Bu yüzden daha düşük çıktı olacak.
Ve arasında gizli bir katman olacak.
Dolayısıyla beyninizde görebildiğiniz kadar çok nöronunuz var, bu nedenle bazı bilgiler gözlerinizin içine
kulakları burnunuza, yani temel olarak duyularınız geliyor.
tahmin etmeden önce bu milyarlarca, milyarlarca ve milyarlarca nöronun hepsinden geçerek çıktıya çıkarmaya
çalışmak değil aynı zamanda beyindeki modeli yapacağımız bütün konsept de budur .
Ve bundan sonra sadece çıktıyı
Dolayısıyla, çıktıdan önce bulunan bu gizli katmanlara ihtiyacımız var; bu nedenle giriş Lares
nöronları, nöronların çıktıya bağlandığı gizli katman nöronlarına bağlandı.
Ve bu yüzden bu oldukça hoş.
Ancak bu ne hakkında.
Buradaki derin öğrenme nerede ve neden burada daha derine inanılan derin bir şey değildir.
Bu türden bir seçeneğe benzemekle birlikte, neredeyse hiç devam etmeyen sığ bir öğrenme
dile getirilebilir.
Peki neden üzüntü deniyor.
Çünkü bunu daha ileri seviyeye götürürsek daha da ayrarsak tek bir vuruşla karşılaşmazsak orada
çok sayıda ve çok sayıda gizli katman bulunur ve her şeyi insan beynindeki gibi her şeyi birbirine
bağlayan her şeyi her şeyi birbirine bağlarız.
Giriş değerlerinin insan beyninde olduğu gibi bu gizli katmanlarla işlenmesi de
budur.
Sonra bir çıktı değeri var ve şimdi biz derin bir öğrenme bahsediyoruz.
Öğrenme çok soyut bir düzeyde budur.
Ve derin derslere derinlemesine inceleyip inceleyeceğimiz diğer eğitimler ve sonunda
planlamanın ne anlama geldiğini öğreneceksiniz ve projelerinize nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.
Başlamak için bu bekleyişten heyecan duyuyorum ve bir sonraki öğreticiyi görmek için sabırsızlanıyorum.
O zamana kadar derinlemesine öğrenmenin tadını çıkarın.