O que Allison deve saber o que você está dizendo, eu não sei o que a Internet é aquele computador maciço.
Foi o que está se tornando muito grande agora.
O que você quer dizer.
Isso é exatamente o que você sabe, o que você escreve para o que, como eu não conheço, muita gente o usa e se comunica.
Eu acho que eles podem se comunicar com escritores e produtores da NBC.
Allison você pode explicar o que a Internet
é tão incrível é isso.
Pouco mais de 20 anos atrás, as pessoas nem sabiam o que era a internet.
E hoje nem podemos imaginar nossas vidas são por isso.
Bem-vindo às pessoas que ganham ETAs nesse curso.
Meu nome é Cora Menko e, junto com o empreiteiro, Lunda Pontmercy estava excitada de tê-lo
a bordo.
E hoje vamos dar uma rápida visão geral sobre o que deplora é e por que ele está
pegando agora.
Então vamos começar.
Por que damos uma olhada nesse clipe e qual é essa foto aqui.
Bem, esse clipe era de 1994.
Esta é uma foto do computador a partir de 1980.
E a razão pela qual meio tipo de aprofundamento na história é um pouco porque as redes neurais, juntamente
com o aprendizado profundo, existem há algum tempo e eles apenas começaram a apanhar agora e a impactar
o mundo agora.
Mas se você olhar para trás nos anos 80 você verá que mesmo que eles foram inventados nos
anos 60 e 70 eles realmente alcançaram uma tendência ou chamaram o vento frio nos anos 80, de modo que as pessoas estão falando muito deles.
problemas do mundo e eles fizeram um pouco de lentidão, eles morreram durante a próxima década.
Houve muita pesquisa nessa área e todos pensaram que o aprendizado profundo ou as redes neurais eram algo
novo que vai afetar o mundo vai mudar tudo vai resolver todos os
E então, o que aconteceu por que razão as redes neurais não sobreviveram e não mudaram o mundo
com isso.
A razão para isso de que eles simplesmente não eram bons o suficiente para que eles não sejam tão bons
em prever que as coisas não são tão boas na modelagem e desordenadas que não são uma boa invenção.
Ou existe outra razão.
para facilitar as redes neurais, para que as redes neurais e a aprendizagem profunda funcionassem corretamente.
Bem, na verdade, há outro motivo e a razão está na nossa frente, é o fato de que a tecnologia na época não
era o padrão certo
Você precisa de duas coisas que você precisa de dados e você precisa de muitos dados e você precisa de poder
de processamento, você precisa de computadores fortes para processar esses dados e facilitar e você sabe que funciona.
Então, vamos dar uma olhada em como os dados ou o armazenamento de dados evoluíram ao longo dos anos e
depois veremos como a tecnologia evoluiu.
Então, aqui vamos nós três anos 1956 1980 2017.
Quanto o armazenamento olhou para trás em 1956.
Bem, há um disco rígido e esse disco rígido é apenas um cinco.
Aguarde um disco rígido de megabyte. São cinco megabytes ali na empilhadeira, o tamanho de uma pequena
sala que é um disco rígido sendo transportado para outro local em um avião.
E isso é o que o armazenamento parecia no.
Em 1956, você tinha que pagar uma empresa tinha que pagar dois mil e meia dólares daqueles dias de
dólares para alugar o disco rígido para alugar não comprar ou alugado por um mês.
Em 1980, a situação melhorou um pouco.
mil e meio dólares ainda é muito caro e apenas 10 megabytes. Então, é como uma foto nos dias de hoje.
Então, aqui, conseguimos um disco rígido de 10 megabytes por três
E hoje, em 2017, temos um cartão SD de 256 gigabytes por US $ 150 que pode caber em seu dedo.
E se você estiver assistindo esse vídeo um ano depois ou como em 2019 ou 2025 você provavelmente rir de todos nós
porque até então você tem capacidade de armazenamento ainda mais forte.
Mas, no entanto, o ponto se coloca se compararmos estes em todo o quadro e nós mesmo levamos
o preço e o tamanho em consideração apenas a capacidade de tudo o que estava acontecendo no momento.
Assim, de 1956 a 1980, a capacidade aumentou em torno do dobro.
a 2013 trinta e sete anos, então não tanto aumento no tempo, mas um enorme salto em progresso tecnológico.
E então aumentou cerca de vinte e cinco mil e seiscentas vezes e saber o comprimento do período não
é tão diferente de 1956 a 1980 24 anos de 1980
E isso mostra que esta não é uma tendência linear.
Este é um crescimento exponencial da tecnologia e, se adicionarmos, leva em consideração o preço
e o tamanho, você estará em milhões de aumento.
E aqui nós realmente temos um gráfico em uma escala logarítmica.
Então, se traçamos o custo do disco rígido por gigabyte, você verá que isso parece algo assim.
Estamos muito rapidamente aproximando-se de zero.
Agora você pode obter armazenamento no Dropbox e no Google Drive, o que não lhe custará nada.
O armazenamento em nuvem e isso vai continuar e, de fato, ao longo dos anos isso vai ainda mais longe.
No momento, os cientistas estão investigando o uso de DNA para armazenamento.
E agora é bastante caro, custa US $ 7000 para sintetizar dois megabytes de dados e depois outro pensamento
de 2004 para lê-lo.
Mas esse tipo de lembrança de toda esta situação do disco rígido e do avião, você sabe que
isso vai ser mitigado muito rapidamente com esta curva exponencial de 10 a 10 anos a partir de agora, dentro
de 20 anos, todo mundo estará usando armazenamento de DNA se Nós seguimos essa direção.
E aqui estão algumas estatísticas sobre isso para que você possa explorá-lo ainda mais, pause a pausa do vídeo se quiser
ler um pouco mais sobre isso.
Isso é da natureza dot com.
E, basicamente, você pode armazenar todos os dados do mundo em apenas um quilo de um quilograma de armazenamento de DNA ou pode armazenar cerca
de 1 bilhão de terabytes de dados em um grama de armazenamento de DNA.
Então, isso é apenas uma coisa para mostrar o quão rápido estamos a progredir e que é por isso que
o aprendizado profundo está se recuperando agora que finalmente estamos no estágio em que temos dados suficientes para treinar modelos
súper sofisticados super legais.
Naquela época, na década de 80, quando eu inicialmente fui o suco inicialmente inventado, não era o caso.
E a segunda coisa sobre a qual conversamos é a capacidade de processamento, então aqui temos uma curva exponencial novamente em
uma escala de log.
É idealmente retratado aqui, mas à direita porque é uma escala de log e é assim que os computadores
estão evoluindo.
Então, sinta-se à vontade para publicar o slide, isso é chamado de Lei de Moore, você provavelmente já ouviu falar
sobre a rapidez com que a capacidade de processamento de computadores evoluiu.
ou 20:23 e, em seguida, até 2050 ou 2045 superará todos os humanos combinados.
Agora, estamos em algum lugar aqui onde um computador comum pode comprar por mil dólares acredita na velocidade do cérebro
de um rato e entre dois e cinco será a velocidade de um ser humano
Então, basicamente, estamos entrando na era de computadores que são extremamente poderosos que podem processar as
coisas de maneira mais rápida do que então podemos imaginar.
E é isso que facilita a aprendizagem.
Então, tudo isso nos leva à questão. O que é aprender profundamente o que é essa toda a situação
da rede neural, o que está acontecendo sobre o que estamos falando aqui.
E você provavelmente já viu uma foto ou algo assim.
Então vamos mergulhar nisso.
O que é aprender profundamente este cavalheiro aqui Jeffrey Hinton é conhecido como o padrinho da coisa profunda.
E ele fez pesquisas sobre aprendizado profundo nos anos 80 e ele fez muito e muito trabalho muitos trabalhos
de pesquisa que ele publicou em aprendizado profundo agora mesmo.
Ele trabalha no Google.
Então, muitas das coisas sobre as quais vamos falar são realmente de Jeffrey Hinton e você pode
ver muito.
Ele tem alguns vídeos do YouTube.
Ele explica as coisas muito bem, então eu recomendo verificá-las.
E então, a idéia por trás do aprendizado profundo é olhar para o cérebro humano.
E este cara vai ser um pouco de neurociência chegando.
E nesses tutoriais e o que estamos tentando fazer aqui é imitar o funcionamento do cérebro humano.
E você sabe que não sabemos muito, você não sabe tudo sobre o cérebro
humano, mas aquele homem pequeno que todos sabemos que queremos imitar e recriá-lo.
E por que isto.
copiar, então poderíamos aproveitar o que a seleção natural já decidiu para nós.
Bem, porque o cérebro humano parece ser uma das ferramentas mais poderosas desse planeta para aprender aprendendo
habilidades de adaptação e depois aplicá-las e se os computadores pudessem
Todos esses tipos de algoritmos que decidiu são os melhores que irão alavancar isso.
Por que reinventar a bicicleta.
Então, vamos ver como isso funciona.
Aqui temos alguns neurônios para que esses neurônios tenham sido manchados em vidro e depois tenham sido vistos sob um
microscópio com alguma coloração.
um núcleo dentro no meio e isso é basicamente o que um neurônio parece como no cérebro humano.
E isso é que você pode ver o que eles parecem, então eles têm como um corpo eles têm esses
ramos e eles têm como caudas e assim e assim você pode vê-los eles têm como
Há aproximadamente 100 bilhões de neurônios juntos, de modo que estes são neurônios individuais, estes são realmente
neurônios motores, porque eles são maiores, eles são mais fáceis de ver, mas, no entanto, há
cien mil milhões de neurônios no cérebro humano.
E está ligado a cerca de mil dos seus vizinhos.
Então, para lhe dar uma imagem, é isso que parece.
Esta é uma seção de dados reais do cérebro humano.
E este é o cerebelo que é essa parte do seu cérebro nas costas.
É responsável por mais Torex e por você saber manter um equilíbrio e algumas capacidades de linguagem e algo
assim.
Então, isso é apenas para mostrar como Vorst quantos neurônios existem como bilhões e bilhões e bilhões de neurônios conectando. É como
se estivéssemos falando sobre cinco ou quinhentos ou mil ou milhões de
bilhões de neurônios lá.
E é por isso que vamos tentar recriar.
Então, como recriamos isso em um computador.
Bem, nós criamos uma estrutura artificial chamada rede neural artificial, onde nós temos nós ou neurônios e vamos ter alguns
neurônios para o valor de entrada, então esses são valores que você conhece sobre uma
determinada situação.
Então, por exemplo, você está modelando algo que você quer prever algo que você sempre poderia ter
algum aporte para começar.
Sua previsão está fora, então, isso é chamado de camada de entrada.
Então você tem a saída.
você quer prever ou é surpresa se é que alguém vai deixar o banco ou ficar no banco.
Então, isso é de valor que
É uma transação fraudulenta, é uma transação real e assim por diante.
Então, isso vai ser menor.
E entre nós vamos ter uma camada oculta.
Então, como você pode ver no seu cérebro, você tem tantos neurônios, então algumas informações estão chegando através
de seus olhos, nariz de orelhas, basicamente, seus sentidos.
para a saída onde você tem o resultado está passando por todos esses bilhões e bilhões e bilhões de neurônios
antes da produção da suposição e este é o conceito inteiro por trás disso, vamos modelar o cérebro .
E então é que não está indo apenas
Portanto, precisamos dessas camadas ocultas que estão lá antes da saída, de modo que os neurônios de entrada Lares sejam conectados
a uma camada oculta que os neurônios se conectam ao resultado.
E isso é muito legal.
Mas sobre isso.
Onde é o aprendizado profundo aqui ou por que é chamado mais profundo, nada mais profundo aqui.
Embora este seja um pouco como uma opção que se poderia chamar de aprendizagem superficial, onde não há muita
coisa acontecendo.
Mas por que isso é chamado de deploração.
Bem, porque, então, levamos isso para o próximo nível, o separamos ainda mais e
não temos apenas um hit e lá, temos muitas e muitas camadas ocultas e, então, conectamos tudo,
como no cérebro humano, conecta tudo interconectado tudo.
E é assim que os valores de entrada são processados ​​através de todas essas camadas ocultas exatamente como no cérebro
humano.
Então, temos um valor de saída e agora estamos falando de aprendizado profundo.
Então, é disso que se trata de aprender em um nível muito abstrato.
E os novos tutoriais que vamos dissecar e mergulhar profundamente no aprendizado profundo e, no
final, você saberá o que é o planejamento e você saberá como aplicá-lo em seus projetos.
Estou entusiasmado com esta espera para começar e espero ver o próximo tutorial.
Até então, aproveite a aprendizagem profunda.