อนิเมะ ANN ได้รับการฝึกให้เอาชนะซอฟต์แวร์ป้องกันมัลแวร์ที่ทำงานบน ANN โดยโจมตีการป้องกันด้วยมัลแวร์ซ้ำแล้วซ้ำเล่า ซึ่งถูกปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องโดยอัลกอริทึมทางพันธุกรรม จนกระทั่งซอฟต์แวร์หลอกล่อมัลแวร์ในขณะที่ยังคงความสามารถในการสร้างความเสียหายให้กับเป้าหมาย การเรียนรู้การเสริมแรงเชิงลึกถูกนำมาใช้เพื่อประมาณมูลค่าของการดำเนินการทางการตลาดโดยตรงที่เป็นไปได้ ซึ่งกำหนดไว้ในแง่ของตัวแปร RFM ฟังก์ชันมูลค่าโดยประมาณแสดงให้เห็นว่ามีการตีความตามธรรมชาติเป็นมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า ลักษณะเฉพาะของคำพูด รูปคลื่น ภายหลังได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในขนาดใหญ่ เราเลือก Deep Instinct สำหรับวิธีการดำเนินการก่อนดำเนินการที่ไม่ซ้ำใครเพื่อหยุดภัยคุกคามอย่างรวดเร็วก่อนที่จะเกิดขึ้น ใช้งานง่ายและใช้เวลาน้อยลงสำหรับองค์กรไอทีของเรา ทำให้พวกเขามีเวลากลับไปทำงานในโครงการที่ใหญ่ขึ้น ระบบกล้องไร้สายของเราสามารถติดตั้งได้ด้วยตัวเองภายใน 30 นาที

 

นักวิจัยบางคนระบุว่าชัยชนะของ ImageNet ในเดือนตุลาคม 2555 เป็นจุดเริ่มต้นของ "การปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึก" ที่เปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรม AI Deep Instinct ใช้แนวทางการป้องกันเป็นอันดับแรกเพื่อหยุดแรนซัมแวร์และมัลแวร์อื่นๆ โดยใช้เฟรมเวิร์กการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีการเรียนรู้เชิงลึกเป็นรายแรกและรายเดียวในโลก ปัญหาด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อนของโคลอมเบียไม่เคยได้รับการแก้ไขในสมัยประธานาธิบดีสี่ปี แต่นักวิจารณ์กล่าวว่า วัฏจักรใหม่ของความรุนแรงนี้เกิดขึ้นจากการขาดความมุ่งมั่นของรัฐบาลในโครงการต่างๆ ในข้อตกลงสันติภาพ

 

ภาพยนตร์เรื่องนี้กำกับโดยปีเตอร์ เยตส์อย่างมืออาชีพ แม้ว่าจะลากยาวในบางที่และยาวเกินไป ในยุค 2000 ได้มีการรีเมคพิเศษของเรื่องนี้โดย Paul Walker และ Jessica Alba ในบทบาทที่คล้ายคลึงกับ Nolte และ Bisset ในหัวข้อ ¨ Into the blue ¨ แม้แต่ตอนนี้ก็ยังสงสัยว่าฉลามขาวผู้อพยพต้องดำน้ำลึกเพื่อค้นหาปลาหมึกขนาดใหญ่ ส่วนลึกของแหล่งน้ำ โดยเฉพาะบริเวณพื้นมหาสมุทรที่มีความลึกมากกว่า 18,000 ฟุต

เทคนิคสำคัญอื่นๆ ในสาขานี้คือ การสุ่มตัวอย่างเชิงลบและการฝังคำ การใช้การฝังคำเป็นเลเยอร์อินพุต RNN ช่วยให้เครือข่ายแยกวิเคราะห์ประโยคและวลีโดยใช้ไวยากรณ์เวกเตอร์การเรียบเรียงที่มีประสิทธิภาพ

การสร้างภาพใหม่คือการสร้างภาพต้นแบบขึ้นใหม่จากการวัดที่เกี่ยวข้องกับภาพ ผลงานหลายชิ้นแสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและเหนือกว่าของวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการวิเคราะห์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การถ่ายภาพด้วยสเปกตรัมและการถ่ายภาพด้วยอัลตราซาวนด์ โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ ซึ่งข้อมูลสามารถไหลไปในทิศทางใดก็ได้ใช้สำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การสร้างแบบจำลองภาษา

 

ดูอนิเมะ ระบบดังกล่าวเรียนรู้ที่จะทำงานโดยพิจารณาจากตัวอย่าง โดยทั่วไปจะไม่มีการเขียนโปรแกรมเฉพาะงาน ตัวอย่างเช่น ในการจดจำภาพ พวกเขาอาจเรียนรู้ที่จะระบุภาพที่มีแมวโดยการวิเคราะห์ภาพตัวอย่างที่มีป้ายกำกับว่า "แมว" หรือ "ไม่มีแมว" ด้วยตนเอง และใช้ผลการวิเคราะห์เพื่อระบุแมวในภาพอื่นๆ พวกเขาพบว่าการใช้งานส่วนใหญ่ในแอปพลิเคชันนั้นยากต่อการแสดงออกด้วยอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์แบบเดิมโดยใช้การเขียนโปรแกรมตามกฎ มีการสำรวจทั้งการเรียนรู้ที่ตื้นและลึก (เช่น ตาข่ายที่เกิดซ้ำ) ของ ANN มาหลายปีแล้ว

ในปี 2015 พวกเขาได้สาธิตระบบ AlphaGo ซึ่งเรียนรู้เกม Go ได้ดีพอที่จะเอาชนะผู้เล่น Go มืออาชีพได้ Google Translate ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการแปลมากกว่า 100 ภาษา

 

ในเดือนมีนาคม 2019 Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton และ Yann LeCun ได้รับรางวัล Turing Award สำหรับความก้าวหน้าทางแนวคิดและวิศวกรรมที่ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมส่วนลึกเป็นองค์ประกอบสำคัญของการคำนวณ อัลกอริธึมการเรียนรู้การทำงานแบบทั่วไปครั้งแรกสำหรับ perceptrons หลายชั้นภายใต้การดูแล ลึก ป้อนเข้า เผยแพร่โดย Alexey Ivakhnenko และ Lapa ในปีพ.ศ. 2510 กระดาษปี 1971 อธิบายเครือข่ายลึกที่มีแปดชั้นซึ่งได้รับการฝึกฝนโดยวิธีการจัดการข้อมูลแบบกลุ่ม สถาปัตยกรรมการทำงานเชิงลึกอื่นๆ โดยเฉพาะสถาปัตยกรรมที่สร้างขึ้นสำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ เริ่มต้นด้วย Neocognitron ที่ Kunihiko Fukushima เปิดตัวในปี 1980 คำคุณศัพท์ "เชิงลึก" ในการเรียนรู้เชิงลึกหมายถึงการใช้หลายเลเยอร์ในเครือข่าย การจดจำภาพตามการเรียนรู้เชิงลึกได้กลายเป็น "มนุษย์" ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าผู้เข้าแข่งขันที่เป็นมนุษย์ สิ่งนี้เกิดขึ้นครั้งแรกในปี 2554 ในการจดจำสัญญาณจราจรและในปี 2557 ด้วยการจดจำใบหน้ามนุษย์ ชุดการประเมินทั่วไปสำหรับการจัดประเภทรูปภาพคือชุดข้อมูลฐานข้อมูล MNIST MNIST ประกอบด้วยตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือและประกอบด้วยตัวอย่างการฝึกอบรม 60,000 ตัวอย่างและตัวอย่างการทดสอบ 10,000 ตัวอย่าง DNN ต้องพิจารณาพารามิเตอร์การฝึกหลายๆ อย่าง เช่น ขนาด อัตราการเรียนรู้ และน้ำหนักเริ่มต้น ดูการ์ตูน

 

เพื่อจุดประสงค์นี้ Facebook ได้แนะนำคุณลักษณะที่เมื่อระบบรู้จักผู้ใช้โดยอัตโนมัติในรูปภาพ พวกเขาจะได้รับการแจ้งเตือน พวกเขาสามารถเลือกได้ว่าต้องการให้ติดป้ายกำกับแบบสาธารณะบนรูปภาพหรือไม่ หรือบอก Facebook ว่าไม่ใช่พวกเขาในภาพ อินเทอร์เฟซผู้ใช้นี้เป็นกลไกในการสร้าง "กระแสข้อมูลการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง" เพื่อฝึกอบรมเครือข่ายเพิ่มเติมแบบเรียลไทม์ ตามที่ Mühlhoff โต้แย้ง การมีส่วนร่วมของมนุษย์