Pahami cara kerja teknologi deep learning dan manfaatnya
DIndustri teknologi informasi memberikan perhatian khusus pada aspek pembelajaran mendalam yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan (AI). Sebagai upaya untuk mencapai manfaat yang berbeda dan mengklasifikasikan lebih baik beberapa aplikasi teknologi.
Terinspirasi dari cara kerja otak manusia, teknologi ini menggunakan proses pembelajaran berlapis. (Pembelajaran hierarkis) Membantu komputer mengklasifikasikan, menyimpan, dan mengakses data.
Ini berarti bahwa teknologi pembelajaran mendalam dapat mengenali menggunakan seluruh gambar daripada mengandalkan aspek individu dari gambar. Proses ini bersifat kumulatif, dan semakin banyak elemen yang digunakan, semakin baik klasifikasi yang dapat dihasilkan.Jadi, aspekBelajar“meningkat.
Penggunaan pembelajaran mendalam untuk pengenalan wajah (Pengenalan wajah) Klasifikasi gambar juga menjadikannya teknologi terpenting dalam industri keamanan. Teknologi ini mencakup setiap aspek industri keamanan. Dari deteksi wajah dan kendaraan hingga analisis perilaku (Analisis perilaku). Oleh karena itu, teknologi ini mulai mengubah fokus aktivitas keamanan sebagai respons untuk dapat memprediksi masalah sebelum terjadi.
Satu perusahaan cantik perhatian Hikvision sedang mengembangkan teknologi berbasis pembelajaran mendalam. Pabrikan asal China ini memanfaatkan teknologi yang sudah diterapkan pada berbagai produk. Dengan kemampuan DeepInView IP dan DeepInMind NVR, kamera tersebut menawarkan semua kekuatan dan manfaat teknologi pembelajaran mendalam pada saat yang bersamaan.
Di sisi lain, kamera menyediakan sistem dengan “mata” yang canggih. NVR menghasilkan kemampuan pengukuran (analisis) Dan penyimpanan otak. Produk yang berbeda mendukung keamanan dalam dua cara – Kesadaran (pengakuan), Pemantauan dan penghitungan manusia, pengenalan dan deteksi kendaraan. Penggunaan teknologi deep learning sangat efektif karena dapat mengklasifikasikan dan mengenali ribuan “fitur”.
Jelas pendekatan multi-layer (berlapis-lapis) Ini menghabiskan banyak memori dan kinerja. Ini juga salah satu alasan mengapa teknologi ini menjadi sangat populer dalam beberapa tahun terakhir. Untuk lebih jelasnya, pada tahap awal pengembangan teknologi, diperlukan 1.000 perangkat dengan 16.000 CPU untuk membuat simulasi jaringan saraf. Saat ini, hanya sedikit GPU yang dibutuhkan.
Baik Intel, nVidia, atau Hikvision, industri pengawasan sedang menjajaki berbagai peluang pembelajaran mendalam. Inovasi lainnya adalah mempercepat dan meningkatkan industri dengan memanfaatkan codec H.265+, yang mengurangi kebutuhan transmisi bandwidth dan penyimpanan data. Oleh karena itu, berkali-kali lipat data yang lebih besar untuk dibagikan dan disimpan tidak secara teoritis menurunkan kualitas.
Ada banyak aplikasi untuk teknologi ini.Misalnya, teknologi yang mendukung sistem ini memberikan kemudahan penggunaan. Alarm daftar hitam / daftar putih Berguna dalam skenario penggunaan Kontrol akses. Teknologi ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi perilaku yang mencurigakan. Ini membantu staf keamanan mencegah masalah dengan orang-orang yang berkeliaran di situs.
Post a Comment for "Pahami cara kerja teknologi deep learning dan manfaatnya"