Bekijk alle inhoud met de tag Deep Learning
Activatiefuncties zijn fundamenteel voor kunstmatige neurale netwerken; ze introduceren non-lineariteit en maken het mogelijk complexe patronen te leren. Dit artikel verkent hun doelen, typen, uitdagingen en belangrijke toepassingen in AI, deep learning en neurale netwerken.
Kunstmatige intelligentie (AI) in de gezondheidszorg maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en technologieën zoals machine learning, NLP en deep learning om complexe medische data te analyseren, diagnostiek te verbeteren, behandelingen te personaliseren en de operationele efficiëntie te verhogen, terwijl de patiëntenzorg wordt getransformeerd en het ontdekken van medicijnen wordt versneld.
AllenNLP is een robuuste open-source bibliotheek voor NLP-onderzoek, gebouwd op PyTorch door AI2. Het biedt modulaire, uitbreidbare tools, voorgetrainde modellen en eenvoudige integratie met bibliotheken zoals spaCy en Hugging Face, ter ondersteuning van taken zoals tekstclassificatie, coreferentie-resolutie en meer.
Anomaliedetectie in beelden identificeert patronen die afwijken van de norm, cruciaal voor toepassingen zoals industriële inspectie en medische beeldvorming. Leer meer over ongecontroleerde en zwak-gecontroleerde methoden, AI-integratie en praktijkvoorbeelden.
Backpropagatie is een algoritme voor het trainen van kunstmatige neurale netwerken door gewichten aan te passen om de voorspellingsfout te minimaliseren. Leer hoe het werkt, de stappen en de principes bij het trainen van neurale netwerken.
Batch-normalisatie is een transformerende techniek in deep learning die het trainingsproces van neurale netwerken aanzienlijk verbetert door het aanpakken van interne covariate shift, het stabiliseren van activaties en het mogelijk maken van snellere en stabielere training.
Ontdek wat beeldherkenning is in AI. Waar wordt het voor gebruikt, wat zijn de trends en hoe verschilt het van vergelijkbare technologieën.
Ontdek BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), een open-source machine learning framework ontwikkeld door Google voor natuurlijke taalverwerking. Leer hoe BERT’s bidirectionele Transformer-architectuur het begrip van taal door AI revolutioneert, zijn toepassingen in NLP, chatbots, automatisering en belangrijke onderzoeksdoorbraken.
Bidirectionele Long Short-Term Memory (BiLSTM) is een geavanceerd type Recurrent Neural Network (RNN)-architectuur die sequentiële data in zowel voorwaartse als achterwaartse richting verwerkt, waardoor het contextueel begrip wordt versterkt voor toepassingen in NLP, spraakherkenning en bio-informatica.
BMXNet is een open-source implementatie van Binaire Neurale Netwerken (BNN's) gebaseerd op Apache MXNet, waarmee efficiënte AI-implementatie mogelijk is met binaire gewichten en activaties voor apparaten met een laag energieverbruik.
Caffe is een open-source deep learning framework van BVLC, geoptimaliseerd voor snelheid en modulariteit bij het bouwen van convolutionele neurale netwerken (CNN's). Veelgebruikt bij beeldclassificatie, objectdetectie en andere AI-toepassingen, biedt Caffe flexibele modelconfiguratie, snelle verwerking en sterke community-ondersteuning.
Chainer is een open-source deep learning framework dat een flexibel, intuïtief en high-performance platform biedt voor neurale netwerken, met dynamische define-by-run grafieken, GPU-versnelling en brede ondersteuning voor architecturen. Ontwikkeld door Preferred Networks met belangrijke bijdragen van grote technologiebedrijven, is het ideaal voor onderzoek, prototypering en gedistribueerde training, maar bevindt zich nu in onderhoudsmodus.
Computer Vision is een vakgebied binnen kunstmatige intelligentie (AI) dat zich richt op het in staat stellen van computers om de visuele wereld te interpreteren en te begrijpen. Door gebruik te maken van digitale beelden van camera's, video's en deep learning-modellen kunnen machines objecten nauwkeurig identificeren en classificeren en vervolgens reageren op wat ze zien.
Convergentie in AI verwijst naar het proces waarbij machine learning- en deep learning-modellen een stabiele toestand bereiken door iteratief leren, waardoor nauwkeurige voorspellingen mogelijk worden door het minimaliseren van het verschil tussen voorspelde en werkelijke uitkomsten. Het vormt de basis voor de effectiviteit en betrouwbaarheid van AI in uiteenlopende toepassingen, van autonome voertuigen tot slimme steden.
Een Convolutioneel Neuraal Netwerk (CNN) is een gespecialiseerd type kunstmatig neuraal netwerk dat is ontworpen voor het verwerken van gestructureerde rasterdata, zoals afbeeldingen. CNN's zijn bijzonder effectief bij taken met visuele data, waaronder beeldclassificatie, objectdetectie en beeldsegmentatie. Ze bootsen het visuele verwerkingsmechanisme van het menselijk brein na en vormen daarmee een hoeksteen in het domein van computer vision.
DALL-E is een serie tekst-naar-beeld modellen ontwikkeld door OpenAI, waarbij deep learning wordt gebruikt om digitale beelden te genereren op basis van tekstuele beschrijvingen. Lees meer over de geschiedenis, toepassingen in kunst, marketing, onderwijs en ethische overwegingen.
Een Deep Belief Network (DBN) is een geavanceerd generatief model dat gebruikmaakt van diepe architecturen en Restricted Boltzmann Machines (RBM's) om hiërarchische datarepresentaties te leren voor zowel supervisede als unsupervisede taken, zoals beeld- en spraakherkenning.
Deep Learning is een subset van machine learning binnen kunstmatige intelligentie (AI), die het functioneren van het menselijk brein nabootst bij het verwerken van data en het creëren van patronen voor besluitvorming. Het is geïnspireerd op de structuur en werking van het brein, ook wel kunstmatige neurale netwerken genoemd. Deep Learning-algoritmen analyseren en interpreteren complexe dataverbanden en maken zo taken als spraakherkenning, beeldclassificatie en complexe probleemoplossing mogelijk met hoge nauwkeurigheid.
DL4J, of DeepLearning4J, is een open-source, gedistribueerde deep learning-bibliotheek voor de Java Virtual Machine (JVM). Als onderdeel van het Eclipse-ecosysteem maakt het schaalbare ontwikkeling en implementatie van deep learning-modellen mogelijk met Java, Scala en andere JVM-talen.
Dropout is een regularisatietechniek in AI, met name neurale netwerken, die overfitting tegengaat door tijdens het trainen willekeurig neuronen uit te schakelen. Dit stimuleert het leren van robuuste kenmerken en een betere generalisatie naar nieuwe data.
Model-fijn-afstemming past voorgetrainde modellen aan voor nieuwe taken door kleine aanpassingen te maken, waardoor minder data en middelen nodig zijn. Leer hoe fijn-afstemming transfer learning benut, verschillende technieken, best practices en evaluatiemethoden om modelprestaties efficiënt te verbeteren in NLP, computer vision en meer.
Fréchet Inception Distance (FID) is een maatstaf die wordt gebruikt om de kwaliteit van afbeeldingen gegenereerd door generatieve modellen, met name GAN's, te evalueren. FID vergelijkt de distributie van gegenereerde afbeeldingen met echte afbeeldingen en biedt zo een meer holistische maat voor beeldkwaliteit en diversiteit.
Generatieve AI verwijst naar een categorie van algoritmes voor kunstmatige intelligentie die nieuwe content kunnen genereren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek, code en video's. In tegenstelling tot traditionele AI produceert generatieve AI originele output op basis van data waarop het is getraind, waardoor creativiteit en automatisering in verschillende sectoren mogelijk worden.
Een Generative Pre-trained Transformer (GPT) is een AI-model dat gebruikmaakt van deep learning-technieken om tekst te produceren die sterk lijkt op menselijke schrijfstijl. Gebaseerd op de transformer-architectuur, gebruikt GPT zelf-attentie-mechanismen voor efficiënte tekstverwerking en -generatie, wat NLP-toepassingen zoals contentcreatie en chatbots heeft gerevolutioneerd.
Gradient Descent is een fundamenteel optimalisatie-algoritme dat veel wordt gebruikt in machine learning en deep learning om kosten- of verliesfuncties te minimaliseren door modelparameters iteratief aan te passen. Het is cruciaal voor het optimaliseren van modellen zoals neurale netwerken en wordt geïmplementeerd in vormen zoals Batch, Stochastische en Mini-Batch Gradient Descent.
Een Groot Taalmodel (LLM) is een type AI dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstuele data om menselijke taal te begrijpen, genereren en manipuleren. LLM's gebruiken deep learning en transformer-neurale netwerken voor taken zoals tekstgeneratie, samenvattingen, vertaling en meer, in diverse sectoren.
Horovod is een robuust, open-source framework voor gedistribueerde deep learning training, ontworpen om efficiënte schaalvergroting over meerdere GPU's of machines mogelijk te maken. Het ondersteunt TensorFlow, Keras, PyTorch en MXNet en optimaliseert snelheid en schaalbaarheid voor het trainen van machine learning modellen.
Ideogram AI is een innovatief beeldgeneratieplatform dat kunstmatige intelligentie gebruikt om tekstprompts om te zetten in hoogwaardige afbeeldingen. Door gebruik te maken van deep learning-neurale netwerken begrijpt Ideogram het verband tussen tekst en beeld, waardoor gebruikers afbeeldingen kunnen creëren die nauw aansluiten bij hun beschrijvingen.
Een inbeddingsvector is een compacte numerieke representatie van data in een multidimensionale ruimte, die semantische en contextuele relaties vastlegt. Ontdek hoe inbeddingsvectoren AI-taken aandrijven zoals NLP, beeldverwerking en aanbevelingen.
Instance segmentatie is een computer vision-taak die elk afzonderlijk object in een afbeelding detecteert en afbakent met pixel-nauwkeurigheid. Het biedt een gedetailleerder begrip dan objectdetectie of semantische segmentatie, en is daardoor essentieel voor vakgebieden als medische beeldvorming, autonoom rijden en robotica.
Keras is een krachtige en gebruiksvriendelijke open-source high-level neural networks API, geschreven in Python en in staat om te draaien bovenop TensorFlow, CNTK of Theano. Het stelt snelle experimentatie mogelijk en ondersteunt zowel productie- als onderzoeksgebruik met modulariteit en eenvoud.
Kunstmatige Neurale Netwerken (ANNs) zijn een subset van machine learning-algoritmen die zijn gemodelleerd naar het menselijk brein. Deze computationele modellen bestaan uit onderling verbonden knooppunten of 'neuronen' die samenwerken om complexe problemen op te lossen. ANNs worden veel gebruikt in domeinen zoals beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en voorspellende analyse.
Long Short-Term Memory (LSTM) is een gespecialiseerd type Recurrent Neural Network (RNN)-architectuur die is ontworpen om langetermijnafhankelijkheden in sequentiële data te leren. LSTM-netwerken maken gebruik van geheugen-cellen en gating-mechanismen om het probleem van verdwijnende gradiënten aan te pakken, waardoor ze essentieel zijn voor taken zoals taalmodellering, spraakherkenning en tijdreeksvoorspellingen.
Apache MXNet is een open-source deep learning framework ontworpen voor efficiënte en flexibele training en implementatie van diepe neurale netwerken. Bekend om zijn schaalbaarheid, hybride programmeermodel en ondersteuning voor meerdere talen, stelt MXNet onderzoekers en ontwikkelaars in staat om geavanceerde AI-oplossingen te bouwen.
Natuurlijke taalverwerking (NLP) stelt computers in staat om menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren met behulp van computationele taalkunde, machine learning en deep learning. NLP ondersteunt toepassingen zoals vertaling, chatbots, sentimentanalyse en meer, transformeert sectoren en verbetert de interactie tussen mens en computer.
Een neuraal netwerk, of kunstmatig neuraal netwerk (ANN), is een computationeel model geïnspireerd op het menselijk brein, essentieel binnen AI en machine learning voor taken zoals patroonherkenning, besluitvorming en toepassingen in deep learning.
Neuromorfe computing is een baanbrekende benadering van computertechniek waarbij zowel hardware- als software-elementen worden gemodelleerd naar het menselijk brein en zenuwstelsel. Dit interdisciplinaire vakgebied, ook wel neuromorfe engineering genoemd, put uit de informatica, biologie, wiskunde, elektronica en natuurkunde om bio-geïnspireerde computersystemen en hardware te creëren.
Optische tekenherkenning (OCR) is een baanbrekende technologie die documenten zoals gescande papieren, pdf's of afbeeldingen omzet in bewerkbare en doorzoekbare data. Leer hoe OCR werkt, welke typen er zijn, toepassingen, voordelen, beperkingen en de nieuwste ontwikkelingen in AI-gedreven OCR-systemen.
Pose schatting is een computervisie-techniek die de positie en oriëntatie van een persoon of object in afbeeldingen of video’s voorspelt door het identificeren en volgen van sleutelpunten. Het is essentieel voor toepassingen zoals sportanalyse, robotica, gaming en autonoom rijden.
PyTorch is een open-source machine learning framework ontwikkeld door Meta AI, bekend om zijn flexibiliteit, dynamische computation graphs, GPU-versnelling en naadloze Python-integratie. Het wordt veel gebruikt voor deep learning, computer vision, NLP en onderzoeksapplicaties.
Recurrent Neural Networks (RNN's) zijn een geavanceerde klasse van kunstmatige neurale netwerken die zijn ontworpen om sequentiële data te verwerken door gebruik te maken van geheugen van eerdere invoer. RNN's blinken uit in taken waarbij de volgorde van data van cruciaal belang is, waaronder NLP, spraakherkenning en tijdreeksvoorspelling.
Reinforcement Learning (RL) is een subset van machine learning die zich richt op het trainen van agenten om reeksen beslissingen te nemen binnen een omgeving, waarbij optimale gedragingen worden geleerd door feedback in de vorm van beloningen of straffen. Ontdek kernbegrippen, algoritmes, toepassingen en uitdagingen van RL.
Scene Text Recognition (STR) is een gespecialiseerde tak van Optische Tekenherkenning (OCR) die zich richt op het identificeren en interpreteren van tekst in beelden die zijn vastgelegd in natuurlijke omgevingen met behulp van AI en deep learning-modellen. STR maakt toepassingen mogelijk zoals autonome voertuigen, augmented reality en slimme stadsinfrastructuur door complexe, real-world tekst om te zetten in machineleesbare formaten.
Semantische segmentatie is een computer vision-techniek die afbeeldingen opdeelt in meerdere segmenten, waarbij aan elke pixel een klassenlabel wordt toegekend dat een object of regio vertegenwoordigt. Het maakt gedetailleerd begrip mogelijk voor toepassingen zoals autonoom rijden, medische beeldvorming en robotica via deep learning-modellen zoals CNN's, FCN's, U-Net en DeepLab.
Ontdek sequentiemodellering in AI en machine learning—voorspel en genereer reeksen in data zoals tekst, audio en DNA met RNN's, LSTM's, GRU's en Transformers. Verken kernconcepten, toepassingen, uitdagingen en recent onderzoek.
Stable Diffusion is een geavanceerd tekst-naar-beeld generatie model dat deep learning gebruikt om hoogwaardige, fotorealistische afbeeldingen te produceren op basis van tekstuele beschrijvingen. Als een latent diffusion model vormt het een belangrijke doorbraak in generatieve AI, waarbij diffusion modellen en machine learning efficiënt worden gecombineerd om beelden te genereren die nauw aansluiten bij de gegeven prompts.
TensorFlow is een open-source bibliotheek ontwikkeld door het Google Brain-team, ontworpen voor numerieke berekeningen en grootschalige machine learning. Het ondersteunt deep learning, neurale netwerken en draait op CPU's, GPU's en TPU's, waardoor het verzamelen van data, modeltraining en implementatie wordt vereenvoudigd.
Torch is een open-source machine learning-bibliotheek en wetenschappelijk rekenraamwerk gebaseerd op Lua, geoptimaliseerd voor deep learning en AI-taken. Het biedt tools voor het bouwen van neurale netwerken, ondersteunt GPU-versnelling en was een voorloper van PyTorch.
Transfer learning is een geavanceerde machine learning-techniek waarmee modellen die op de ene taak zijn getraind, kunnen worden hergebruikt voor een verwante taak, waardoor efficiëntie en prestaties verbeteren, vooral wanneer data schaars is.
Transfer Learning is een krachtige AI/ML-techniek waarbij vooraf getrainde modellen worden aangepast aan nieuwe taken, waardoor de prestaties verbeteren met beperkte data en de efficiëntie toeneemt in verschillende toepassingen zoals beeldherkenning en NLP.
Transformers zijn een revolutionaire neurale netwerkarchitectuur die kunstmatige intelligentie heeft getransformeerd, vooral op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Geïntroduceerd in 2017 met 'Attention is All You Need', maken ze efficiënte parallelle verwerking mogelijk en zijn ze de basis geworden voor modellen als BERT en GPT, met impact op NLP, beeldverwerking en meer.
Fastai is een deep learning-bibliotheek gebouwd op PyTorch, met hoog-niveau API's, transfer learning en een gelaagde architectuur om de ontwikkeling van neurale netwerken voor beeld, NLP, tabeldata en meer te vereenvoudigen. Ontwikkeld door Jeremy Howard en Rachel Thomas, is Fastai open-source en community-gedreven, waardoor geavanceerde AI voor iedereen toegankelijk is.
