顔認識におけるディープラーニングの応用
顔認識は、コンピュータ ビジョン テクノロジを使用して顔を自動的に認識するテクノロジです。ディープラーニングをベースとした顔認識アルゴリズムは、大量の顔画像を学習することで正確な顔認識を実現する最先端技術の一つです。
ディープラーニングに基づく顔認識アルゴリズムの種類
ディープラーニングに基づく顔認識アルゴリズムは、特徴ベースの手法と特徴学習ベースの手法の 2 つのカテゴリに分類できます。
特徴ベースの顔認識方法は、手動で設計された特徴抽出器に依存して顔の特徴ベクトルを抽出し、分類器を使用してこれらの特徴ベクトルを分類して顔認識機能を実現します。一般的な特徴抽出ツールには、ローカル バイナリ パターン (LBP)、主成分分析 (PCA)、および線形判別分析 (LDA) が含まれます。ただし、これらの方法にはいくつかの欠点があります。まず、特徴抽出器を手動で設計する必要がありますが、これは比較的面倒なプロセスです。第二に、特徴抽出プロセスはノイズ、照明、その他の要因の影響を受けやすく、その結果、認識精度が低くなります。したがって、特徴ベースの方法には、実際のアプリケーションにおいて一定の制限がある可能性があります。
特徴学習ベースの方法では、深層学習モデルを使用して顔の特徴を自動的に学習し、顔認識を実現します。一般的な深層学習モデルには、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、深層残差ネットワーク (ResNet)、および顔認識ネットワーク (FaceNet) が含まれます。これらの方法には次の利点があります: 1. 手動で特徴抽出器を設計することなく、顔の特徴を自動的に学習します; 2. 高い認識精度と堅牢性を備えています。深層学習モデルに顔の特徴を自律的に学習させることで、より正確で信頼性の高い顔認識システムを実現できます。
ディープ ラーニングに基づく顔認識アルゴリズムの手順
ディープ ラーニングに基づく顔認識アルゴリズムには、通常、次の手順が含まれます。
データ セットの準備: 多数の顔画像を収集します。を作成し、トレーニング セットとテスト セットに分割します。
特徴抽出:畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの深層学習モデルを使用して、顔画像から特徴を抽出します。
モデルをトレーニングする: トレーニング セットを使用して深層学習モデルをトレーニングし、顔を認識する方法を学習します。
モデルをテストする: テスト セットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
アプリケーション モデル: トレーニングされたモデルを、顔へのアクセス制御システム、顔への支払いなどの実際のシナリオに適用します。
現在、ディープラーニングに基づく顔認識アルゴリズムは、セキュリティ、金融、小売などのさまざまな分野で広く利用されています。高精度、高効率、高堅牢性などの利点があり、将来の人工知能分野において重要な技術の一つです。
以上が顔認識におけるディープラーニングの応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

エディター | Radish Skin 2021 年の強力な AlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬剤を発見し、既知のあらゆるタンパク質相互作用の「宇宙地図」を描いてきました。ちょうど今、Google DeepMind が AlphaFold3 モデルをリリースしました。このモデルは、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造予測を実行できます。 AlphaFold3 の精度は、これまでの多くの専用ツール (タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測) と比較して大幅に向上しました。これは、単一の統合された深層学習フレームワーク内で、次のことを達成できることを示しています。
