aprendizaje automático profundo y sus aplicaciones
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인공지능(딥러닝)이해와 응용
Aprendizaje automático profundo y susaplicaciones
KOSS Lab. 2 기Mario Cho (조만석)
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Contenidos
• 기계학습 (RNs)
• Redes neuronales• 딥러닝 기술• 활용방안
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Mario ChoExperiencias en desarrollo
◆ Reconocimiento de imágenes mediante redes neuronales◆ Procesamiento de datos biomédicos◆ Cartografía de alto rendimiento del cerebro humano
Informática◆ Reconstrucción de imágenes de diagnóstico medico
(Tomografía por ordenador)◆ Sistema de empresa◆ Herramienta de desarrollo de software de código abierto
Herramientas de desarrollo de software de código abierto
◆ OPNFV (NFV&SDN) y OpenStack◆ Aprendizaje automático (TensorFlow)
Libro◆ Unix V6 Kernel Korea Open Source Software Lab.
Mario [email protected]
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Información al día
* http://www.cray.com/Assets/Images/urika/edge/analytics-infographic.html
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El futuro de los puestos de trabajo
“La cuarta revolución industrial, que incluye desarrollos en campos que antes no estaban relacionados comola inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la robótica, la nanotecnología, la impresión en 3-D, la genética y la biotecnología, causará trastornos de forma generalizada no sólo a los modelos de negocios, sino también al mercado de trabajo en los próximos cinco años, y se prevé un enorme cambio en la capacitación necesaria para prosperar en el nuevo paisaje ".
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¿Qué es el aprendizaje automático?• Campo de la informática que ha evolucionado desde el estudio del reconocimiento de patrones y de la teoría del aprendizaje computacional a la inteligencia artificial.
• Su objetivo es proporcionar a los computadores la capacidad de aprender sin que se hayan programado para ello.
• Para este propósito, el aprendizaje automático utiliza técnicas de matemáticas / estadística para crear modelos a partir de un conjunto de datos observados, en lugar tener un conjunto específico de instrucciones que introduce el usuario, y que definen el modelo para ese conjunto de datos.
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Se requiere un nuevo tipo de computación
comprender la información,aprenderrazonar,y actuar sobre ella
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Aprendizaje tradicional vs aprendizaje automático profundo
Aprendizaje tradicional
Torre Eiffel
Datos brutos Extracción de características
Vectorizado Clasificación
Aprendizaje profundo
Torre Eiffel
Datos brutos
Red de aprendizaje profundo
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Neurona
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Inteligencia humana
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Mapa del cerebro
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El hipocampo
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Red neuronal vs red de aprendizajeRed neuronal Red de aprendizaje profundo
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Red neuronal
-0,06
W1
-2.5 W2
W3
f(x)
1,4
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Red neuronal
-0.06
2,7
-2,5 -8,6
0,002
f(x)
x = -0.06×2.7 + 2.5×8.6 + 1.4×0.002 = 21.34
1,4
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0 0 0 1 1
0 1 0 0 0
1 0 0 0 0
1 1 1 0 0
Red neuronal : x1 XNOR x2
+1
-30
10 20x1
20
+1
a1(2)
10
-20
-10
a1(3)
Salida10
-20
x2-10
x1 x2 a1(2) a2(2) a1(3)
a2(2)
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Redes neuronales multicapa
Entrenar primero esta capa
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Redes neuronales multicapa
Entrenar primero esta capa
después esta capa
después esta capa y
después esta capa y finalmente esta capa
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Tic Tac Toc
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AlphaGo
datosbrutos
Selección
Expansiones
Evaluación
Respaldo
Capa1~ Capa13
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Política de red y red de valor
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Aprendizaje profundo - RNC
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Reconocimiento de imágenes en Google Map
* Fuente Oriol Vinyals – Científico investigador en Google Brain
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Aprendizaje profundo Hello World == MNIST
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MNIST (predecir un numero en una imagen)
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Entrenamiento de RNC (red neuronal convolucional)
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MNIST
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Reconocimiento de caracteres antiguos
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Reconocimiento de objetos con precisión humana
• ImageNet
• Desafío de reconocimiento visual a gran escalaClasificación / Localización de imágenes1.2M de imágenes etiquetadas, 1000 clasesRedes neuronales convolucionales (RNCs)
han dominado la prueba desde.. 2012 no RNC: 26.2% (top-5 error) 2012: (Hinton, AlexNet)15.3% 2013: (Clarifai) 11.2% 2014: (Google, GoogLeNet) 6.7% 2015: (Google) 4.9%
Más allá del nivel de resolución humano
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Representación jerárquica del aprendizaje profundo
* Fuente : Honglak Lee y sus colegas (2011) lo publicaron en ‘Unsupervised Learning of Hierarchical Representations with Convolutional Deep Belief Networks.
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Aprendizaje profundo (partes de objetos)
* Fuente : Honglak Lee y sus colegas (2011) lo publicaron en ‘Unsupervised Learning of Hierarchical Representations with Convolutional Deep Belief Networks’.
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Método de extracción facial
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¿Bases de datos de reconocimiento facial?• Predominan los sistemas de
reconocimiento facial basados en redes neuronales convolucionales
• El 99.15% de exactitud facial con LFW dataset in DeepID2 (2014) Más allá del nivel de resolución humano
Fuente: Taigman et al. DeepFace: Acortando distancias con el nivel de resolución humano en verificación facial, CVPR’14
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Reconocimiento de imágenes
* Fuente Oriol Vinyals – Científico investigador en Google Brain
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Detección y clasificación de objetos
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¿Cómo reconocer objetos?
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Generación de pies de fotos
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Generación de lenguaje
* Fuente Oriol Vinyals – Científico investigador en Google Brain
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Análisis de escenas
[Farabet et al. ICML 2012, PAMI 2013]
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Análisis de escenas
[Farabet et al. ICML 2012, PAMI 2013]
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Autopiloto de coche
![Page 42: Aprendizaje automático profundo y sus aplicaciones](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062412/586fe1241a28ab18428b768b/html5/thumbnails/42.jpg)
Coloración automática de imágenes en blanco y negro
![Page 43: Aprendizaje automático profundo y sus aplicaciones](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062412/586fe1241a28ab18428b768b/html5/thumbnails/43.jpg)
Generación de sonido en películas antiguas
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Traducción automática• Traducción automática de textos.
• Traducción automática de imágenes.
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Generación automática de escritura
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Generación de textos
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Creación de imágenes estilizadas a partir de bocetos rudimentarios
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Inspiración para la humanidad
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¡Gracias!
Q&A