Numlabs - logo

Deep Learning

   

Skorzystaj z nowych architektur sieci neuronowych.
Rozwiąż dotąd nierozwiązane problemy.

Czym jest Deep Learning

   

Deep learning to największe osiągnięcie AI ostatnich lat. Jego techniki nie tylko znacząco usprawniają rozwiązanie złożonych problemów dotyczących analizy obrazu, wideo, tekstu czy mowy ale często są jedynym ich rozwiązaniem.

Jest to obszar ciągłych badań, który z roku na rok przynosi nowe możliwości. W Numlabs śledzimy trendy w branży, dzięki czemu jesteśmy w stanie zaoferować naszym klientom najnowocześniejsze rozwiązania.

Analiza obrazu i wideo

   

Sztandarowym przykładem zastosowania głębokich sieci neuronowych jest rozpoznawanie ludzi, przedmiotów, zwierząt, napisów lub innych mniej lub bardziej typowych elementów przedstawionych na zdjęciach. Pokrewne metody pozwalają na analizę materiałów wideo, w tym na wykrywanie: ludzi, twarzy, emocji, płci, wieku, samochodów, tablic rejestracyjnych. Ograniczeniami są tylko czas i dostępność danych. W Numlabs wiemy też jak radzić sobie z niewielką ilością danych.

Sztuka i kreatywność

   

Deep teaching to także wielki potencjał twórczy. Generowanie twarzy nieistniejących osób. Tworzenie unikalnych obrazów i tekstów. Przenoszenie stylu pomiędzy dziełami sztuki. Twórczość z użyciem techniki deepfake. Rozpoznawanie autora, stylu obrazu, tekstu czy muzyki. To tylko kilka przykładów twórczego potencjału tej technologii.

Czytanie i zrozumienie tekstu

   

Automatyczna analiza komentarzy, recenzji, wiadomości czy dokumentów to kolejne obszary w których deep learning udowadnia swoje możliwości. Ocena sentymentu, określenie tematu, wykrywanie ważnych zapisów, streszczanie czy sugerowanie odpowiedzi na zapytania to tylko niektóre z możliwości sieci neuronowych, które możemy wykorzystać.

  • Analiza sentymentu (recenzji, komentarzy, tweetów)
  • Klasteryzacja i klasyfikacja (emaili, faktur, zapytań klientów)
  • Odkrywanie trendów (wiadomości, artykuły, social media)

Prognozowanie

   

Sieci neuronowe potrafią odkrywać skomplikowane zależności między danymi, niewidoczne dla ludzi czy klasycznych metod statystycznych. Co więcej, oprócz danych liczbowych, potrafią łączyć różne typy informacji, takie jak tekst czy obraz. Pozwala to na tworzenie bardziej efektywnych systemów prognostycznych i analitycznych.

Wykrywanie anomalii i redukcja szumów

   

Dzięki deep learning jesteśmy w stanie zaoferować naszym klientom systemy, które pozwalają identyfikować, także w czasie rzeczywistym, nietypowe zachowania użytkowników, procesów, urządzeń. W oparciu o tę technologię możliwe jest również odtworzenie uszkodzonych danych (np. zaszumionych zdjęć) do ich pierwotnej postaci.