modèles génératifs profonds
Les modèles génératifs sont des formes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage machine (ML) qui utilisent des réseaux neuronaux profonds qui comprennent la distribution d'ensembles de données d'apprentissage complexes. Cette connaissance facilite la génération de grands ensembles de données qui connaissent la probabilité de l'élément suivant dans une séquence. Les applications comprennent le traitement du traitement du language naturel, le traitement de la parole et la vision par ordinateur.
Pourquoi les modèles génératifs profonds sont-ils importants ?
Les modèles génératifs profonds sont importants dans les cas où vous avez besoin de données générées plus plausibles ou authentiques. Comme ces modèles connaissent parfaitement la distribution sous-jacente et la probabilité inhérente à l'apprentissage jeu de données, ils peuvent synthétiser des ensembles de données similaires.
Comment fonctionnent les modèles génératifs profonds ?
Pour obtenir des résultats plus authentiques à partir de votre modèle génératif, vous pouvez utiliser des réseaux adventices génératifs (GAN) pour créer un ensemble de données d'apprentissage synthétiques qui entraîne un deuxième réseau neuronal concurrent. Les instances de réseau neuronal générées deviennent des exemples d'apprentissage négatifs pour le discriminateur. En apprenant à distinguer les fausses données du générateur des données réelles, il est possible de générer de nouvelles données plus plausibles et plus originales.
Exemples d'algorithmes d'apprentissage profond
Différents algorithmes sont applicables en fonction de l'application d'un modèle génératif profond. Il s'agit notamment des algorithmes suivants.
Autoencodeurs variationnels
Les autoencodeurs variationnels peuvent apprendre à reconstruire et à générer de nouveaux échantillons à partir d'un jeu de données fourni. En utilisant un espace latent, les autoencodeurs variationnels peuvent représenter les données de manière continue et régulière. Cela permet de générer des variations des données d'entrée avec des transitions douces.
Réseaux adverbiaux génératifs
Les réseaux adversaires génératifs (GAN) sont des modèles génératifs capables de créer de nouvelles instances de données similaires, mais pas identiques, aux ensembles de données d'apprentissage . Les GAN sont parfaits pour créer des images, mais ne sont pas aussi sophistiqués que les modèles de diffusion.
Modèles autorégressifs
Un modèle autorégressif est un modèle statistique utilisé pour comprendre et prédire les valeurs futures d'une série temporelle sur la base des valeurs passées.
Normalisation des modèles de débit
La normalisation des flux est une méthode permettant de construire des distributions complexes en transformant une densité de probabilité par le biais d'une série de mappings inversibles. En appliquant de manière répétée la règle de changement de variables, la densité initiale "circule" à travers la séquence de mappings inversibles.
Modèles basés sur l'énergie
Un modèle basé sur l'énergie est un modèle génératif généralement utilisé en physique statistique. Après avoir appris la distribution des données données d'un ensemble de données d'apprentissage , le modèle génératif peut produire d'autres ensembles de données correspondant aux distributions de données.
Modèles basés sur les scores
Les modèles génératifs basés sur les scores estiment les scores à partir des données d'apprentissage , ce qui permet au modèle de naviguer dans l'espace de données en fonction de la distribution apprise et de générer de nouvelles données similaires.
Applications des modèles génératifs profonds
Voici quelques cas d'utilisation des modèles génératifs profonds dans le monde réel aujourd'hui :
- Les systèmes devéhicule autonome utilisent des données provenant de capteurs visuels et Lidar et les transmettent à un réseau neuronal qui prédit le comportement futur afin d'effectuer des corrections de trajectoire proactives des milliers de fois par seconde.
- détection des fraudes compare les comportements historiques aux transactions actuelles pour détecter les anomalies et agir en conséquence.
- Les assistants virtuels apprennent les goûts musicaux d'une personne, son emploi du temps, son historique d'achat et toute autre information à laquelle ils ont accès pour faire des recommandations. Par exemple, il peut fournir des temps de trajet pour se rendre à son domicile ou des lieux de travail.
- Les systèmes de divertissement peuvent recommander des films en se basant sur les visionnages antérieurs de contenus similaires.
- Une montre intelligente peut signaler des problèmes médicaux potentiels, un surmenage ou un manque de sommeil afin de veiller au bien-être de son propriétaire.
- Les images prises avec un appareil photo numérique ou les images scannées peuvent être améliorées en augmentant la netteté, en équilibrant les couleurs et en suggérant des recadrages.
- Des sous-titres peuvent être générés automatiquement pour les films ou les vidéos de réunions afin d'améliorer la lecture.
- Le style d' écriture peut être appris et un nouveau texte peut être généré dans le même style.
- Les vidéos sous-titrées peuvent avoir des sous-titres générés en plusieurs langues.
- Les bibliothèques de photos peuvent être étiquetées avec des descriptions pour faciliter la recherche de photos similaires ou de doublons.
La plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian offre une expérience unifiée pour l'ingestion, la transformation, l'analyse et le stockage des données. La plateforme de données Actian offre des performances de requête ultra-rapides, même pour les charges de travail complexes, sans réglage à l'aide du traitement vectoriel.
