Derin öğrenme nasıl sağlığınızın sırlarını açığa çıkarabilir?

Derin öğrenme nasıl sağlığınızın sırlarını açığa çıkarabilir?

Günlük alışkanlıklarınız, yeni işleme paradigmalarına erişmenizi sağlayan bağlı sistemler tarafından kesilebilir. Biyolojik sinir sistemlerinden ilham alan bilgi işleme sistemleri teşhisini değiştirebilir.

Verileri nasıl yorumladığımız, aynı zamanda değiştirme yeteneğimizi de etkiler. Daha az yemek yememiz, daha fazla spor yapmamız ve daha az tuz kullanmamız gerekiyor. Bu hedefler nadiren verimli bir model oluşturmaktadır. Davranışlarımız değişmez. Kullanılabilecek inanılmaz miktarda bilgiyle bile değiştirmemeyi seçiyoruz.
Yapay sinir ağları (ANN) tıbbi teşhisleri etkileyebilir ve davranışlarımızı değiştirebilir. Değiştirmek, yapmanız gereken veya yapmamaktan daha fazlasını gerektirir.
Yapay sinir ağları, kimya, fizik ve biyoloji alanlarındaki uygulamalarla bilim ve teknolojide geniş bir kullanım alanına sahiptir. Sinir ağlarının simülasyonu, futbol oynamak, suçla mücadele etmek, yüz görüntü işlemeyi hızlandırmak ve nano teknolojiyi geliştirmek için kullanılmıştır.
Yapay sinir ağları, çok boyutlu veri kümelerini iki boyutlu boşluklara eşleyerek doğrusal olmayan problemleri çözebilir. Giriş ve çıkışları temel alarak bilgi akışının ağ üzerinden “öğrenilmesi” sağlanır. Bilgi akışı yapay sinir ağının yapısını değiştirir. Bu ağlar bağımsız olarak gelişir.

Sinir ağlarının sınıflandırılması
Eşyaları bağlamak değer katar. TV, elektrik olmadan pek iyi çalışmaz. IPhone verilerinizin bulut depolama alanı ile yedeklendiğini bilmek faydalıdır. Para harcamak sizi bir restoranda besleyebilir.
Genellikle, daha fazla değer yaratmak için fiziksel şeyleri birleştirmeyi düşünüyoruz. Bununla birlikte, en büyük kazanç değerlerinin fiziksel nesnelerle hiçbir ilgisi yoktur. Veriyi yeni bilgiler oluşturmak için birleştirmekle ilgili her şeye sahiptirler. Bu bilginin değeri vardır ve yapay sinir ağlarının faydasını oluşturmaktadır. Verileri, daha önce asla yaratmayacağımız farklı bilgilere birleştirdiler.

Yapay sinir ağlarını anlama anahtarı, bahsettiğimiz yapay sinir ağı tiplerini belirleyerek başlar. Sinir ağlarının dört temel kategorisi vardır ve bu kategoriler altında 50’den fazla da çeşidi vardır.
Dinamik sinir ağı: Bir döngü oluşturan veya döngü oluşturmayan ağlar.
Statik sinir ağı: bağlam belleği olmayan ağlar.
Bellek ağı: Bağlam belleğine sahip ağlar.
Diğer ağ türleri: sinir ağlarına benzer sinyaller ve sinaptik durumlar (sinir ağlarını bağlar) ve bu ağların zaman kavramını kendi çalışma modeline dâhil ettikleri ilave özellik.

Bilim insanlarının zorlukları
Bilim insanları uzun zamandır sinir ağlarına ilgi duyuyorlar. Bilişsel bilim, paralel işleme, kontrol teorisi, nörofizyoloji, fizik, yapay zekâ ve bilgisayar bilimi, yapay sinir ağlarını tasarlamak, oluşturmak ve uygulamak, bilgi tabanını oluşturmak için birleşmelidir. Bu alan, bilim adamlarını aşağıdaki problemleri çözmeye zorlar:
Desen sınıflandırması: Öğeleri kategorilere ayırma ve bu kalıpları tanımlama.
Kümeleşme ve sınıflandırma: Benzer desenlerin tanımlanmasıyla eğitimsiz ve denetimsiz desen sınıflandırması.
Fonksiyonel yakınsama: Fonksiyon, çeşitli mühendislik ve modelleme teknikleriyle bir tahmin veya bilinmeyen değeri bulmak için kullanılır.
Tahmin ve öngörme: Bir zaman dizisi veri kümesini kullanarak, genellikle iş veya bilimde kararlar almanıza yardımcı olacak bir örneklemeyi tahmin etmenizi sağlar.
Optimizasyon: Bilim, tıp veya ekonomideki problemler için bir dizi kısıtlama verilen bir çözümü tanımlar.
İçerik-adresli hafıza: Hafızanın adresi, hafızadaki içeriği ile aynı veya ayrıdır ve içeriği göstermek için kısmi girdi ile bile çağrılabilir.
Kontrol: Model bir kontrol girişi üretir, bu nedenle sistem bir referans modeline dayalı istenilen yörüngeyi takip eder.

Bu sorunları daha pratik anlatalım. Desen sınıflandırması, anormal EEG dalga formlarını tanımlamak veya karakter tanıma, hız tanıma veya kan hücresi sınıflandırması için kullanılabilir. Kümeleme ve kategorizasyon, kan veya DNA örneklerine dayalı olarak, düşük riskli popülasyonlara karşı yüksek oranda tanımlanabilir. Fonksiyonel yakınlaştırma, bir hastanın ameliyat olması veya cerrahi dışı seçenekler keşfetmesine (karar desteği) karar vermesine yardımcı olabilir. Doğrusal olmayan regresyon hesaplama tekniklerini kullanarak öngörme ve öngörme, yeni ilaç keşiflerine yardımcı olabilir, rejeneratif tıbbın tanımlanmasına veya bu tuz tüketiminin ömrünüzde hangi etkiye sahip olacağına karar verebilir.

Optimizasyon, objektif bir işlevi en aza indirmek için kullanılabilir. Örneğin, taktik istihbarat veya üniform etkileşimler veya için bir ekipte çalışan robotlar. İçerik adresli bellek, görme ve örüntü tanıma için, virüslerin nasıl mutasyona uğrayabileceğini belirlemek için bir öğrenme algoritmasıyla birlikte kullanılabilir ve tedavilerin erken keşfedilmesine yardımcı olabilir. Bağlantılı hayatta kalma modelleri Bu modeller, ender görülen bir hastalığın teşhisi konduktan sonra hayatta kalmayı öngörürken özellikle uygundur. İki yıl değil, 20 yıl kaldığınızı bilseydim sorun olmaz mıydı? Benim için önemlidir. Bu, yeniliğin uçurumundan pratiklik platosuna kadar uzanan bir bilimdir. Yapay sinir ağlarını kullanarak, makine öğrenimi ile birlikte, tıbbın hayatta kalma analizi hesaplanabilir. Teşhis, tedavi yanıtı tahmini ve sonuç tahminleri, sinir ağlarının gösterdiği yeteneklerin sadece birkaçıdır. Yapay sinir ağları kısa sürede davranışınızı değiştirmeye yardımcı olabilir.

Categories: STRATEJİ

About Author

Write a Comment

Your e-mail address will not be published.
Required fields are marked*