أفضل تطبيقات التعلم العميق في الحياة الواقعية عبر الصناعات

يتحول العالم ببطء إلى مجال متصل بشكل كلي. بفضل قوة الإنترنت والتطبيقات المتصلة ، يتم إعادة تكوين القيود التي كانت موجودة سابقًا ببطء - وجزء كبير من هذا السبب هو التعلم العميق. إنها مسؤولة عن العديد من التغييرات في العالم اليوم ، ومعظمها لها آثار بعيدة المدى على الطريقة التي نعيش بها في العالم.

إذا كنت لا تفهم تمامًا ما يمكن أن يحققه التعلم العميق ، فما عليك سوى التفكير في الأمر بهذه الطريقة - يمكن أن يسمح لك بتصنيف جميع صورك القديمة على أي معلمة قد تحددها (الأشخاص ، التواريخ ، المواقع ، إلخ). هذه هي إمكاناتها ، والطريقة التي يتم استخدامها بها اليوم توحي بالضبط بهذا الاتجاه لها في المستقبل.

أهم تطبيقات التعلم العميق في الحياة الواقعية:

كشف أخبار الاحتيال وتجميع الأخبار

سهّل التعلم العميق (Deep Learning) مستويات أعلى من التخصيص لقراء الأخبار ، وهذا ليس حتى تقديمه الأكثر تقدمًا. مع زيادة التطور ، يمكنه الآن تحديد شخصيات القارئ وأيضًا حساب عوامل التصفية بناءً على الجغرافيا ، فضلاً عن العوامل الاجتماعية والاقتصادية.

علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعد في عملية أخرى ذات صلة ، والتي هي أكثر طلبًا اليوم - اكتشاف أخبار الاحتيال. نظرًا لأنه يتم الاعتماد على الإنترنت في جميع المعلومات التي يحصل عليها المستخدمون اليوم تقريبًا ، فقد أصبح التعامل مع إزالة الأخبار المزيفة مهمة ذات أهمية قصوى.

تقوم البوتات تلقائيًا بنسخ الأخبار من مصدر واحد ، لدرجة أنه يصعب تحديد أي قطعة من الأخبار أصلية وأيها مزيفة - لأن كلا العنصرين منتشران بشكل بارز عبر الإنترنت.

بمساعدة التعلم العميق ، يمكن تطوير بعض المصنفات التي تكتشف الأخبار غير الموضوعية تمامًا وتزيلها من الخلاصة التي تتصفحها. يمكن أن يساعد أيضًا في تنبيه المستخدمين بشأن انتهاكات الخصوصية المحتملة.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

لقد قيل في كثير من الأحيان أن الكمبيوتر (أو جزء من التعليمات البرمجية) لا يمكنه الفهم إلا بناءً على صيغة معينة ولا شيء يتجاوزها. حسنًا ، يهدف البرمجة اللغوية العصبية إلى تغيير هذا الافتراض من خلال تعلم كيفية معالجة اللغة في الوقت الفعلي ، على غرار الطريقة التي يقوم بها البشر بالفعل.

على الرغم من أنه لا يزال يتعين الوصول إلى تعبير ناضج تمامًا في هذا الصدد ، فإن الخطوات التي قطعتها بالفعل كبيرة بما يكفي ، لأنها يمكن أن تساعد في مهام متعددة عبر العديد من القطاعات. يتضمن ذلك تلخيص المستندات ، والذي يتم استخدامه على نطاق واسع في المجال القانوني لدرجة أنه يهدد باستبدال جميع المساعدين القانونيين. هنا ، يشبه التدريب الطريقة التي يتعلم بها الإنسان فهم اللغة.

منذ سن مبكرة ، يتعرض البشر باستمرار للغة وهذا يؤثر عليهم بطريقة لا يمكن تفسيرها. مع مرور الوقت ، يعتادون على كلمات معينة ، وكذلك كيفية إعلامهم بأشكال معينة من التعبير وعدم السماح بها. الفكرة وراء البرمجة اللغوية العصبية هي أنه يحتاج إلى التدريب باستمرار - من خلال نمذجة اللغة ، وتصنيف النص ، وتحليل تويتر ، والإجابة على الأسئلة ، وتحليل المشاعر. هذه كلها مجموعات فرعية من البرمجة اللغوية العصبية وتكتسب شعبية هائلة.

حالات الاستخدام المتعددة في صناعة الترفيه

لا يكون للتعلم العميق تأثير كبير في المجال القانوني أو صناعة المعلومات فحسب ، بل إنه يلعب أيضًا دورًا بارزًا جدًا في صناعة الترفيه ، حيث يبقي ملايين الأشخاص في حالة توقف لمدة دقيقة أخرى (أو ساعة) كل يوم. وبعض هذه التطبيقات مدهش حقًا.

في حين أنه قد يبدو بديهيًا الآن التفكير في أن Netflix توفر تجربة مستخدم مخصصة لعملائها من خلال استخدام التعلم العميق (وكذلك يفعل Amazon) ، فقد يكون من غير الواضح التفكير في أن VEVO قد أنشأت جيلًا جديدًا من خدمات البيانات التي لا تلبي احتياجات فقط للمستخدمين ولكن أيضًا للفنانين وشركات التسجيلات والشركات وكذلك مجموعات الأعمال الداخلية.

ما الذي يمكّن التعلم العميق أيضًا في الفضاء الترفيهي؟ كبداية ، أصبح تحرير المحتوى وكذلك الإنشاء التلقائي للمحتوى حقيقة واقعة ، نظرًا لمدى تطور التعرف على الوجه والأنماط. علاوة على ذلك ، غيّر التعلم العميق عملية صناعة الأفلام من خلال التأكد من أن الكاميرات يمكنها فهم لغة جسد الإنسان جيدًا ، مما يسهل تشربها في الشخصيات الافتراضية.

بالإضافة إلى ذلك ، استخدم Wimbledon 2018 على نطاق واسع IBM Watson لإنشاء مقاطع بارزة بشكل تلقائي للبث التلفزيوني. كان من الممكن القيام بذلك لأن IBM Watson كان بإمكانه تحليل تعبيرات وعواطف اللاعبين ، وبالتالي ، تمكنوا من توفير ثروة على كل من الجهد والتكلفة.

قطاع الرعاية الصحية

ربما استخدام آخر غير بديهي للتعلم العميق ، له آثار بعيدة المدى ومتعددة عندما يتعلق الأمر بصناعة الرعاية الصحية. تمر صناعة الرعاية الصحية بأكملها ، مثل جميع الصناعات التي تأثرت بالتقنيات الناشئة ، بتحول - وتقود حوسبة GPU الكثير منها إلى الأمام.

تعمل الأنظمة والتطبيقات المسرَّعة بواسطة وحدة معالجة الجرافيكس على خلق إمكانيات جديدة في مجال الرعاية الصحية ، مما يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض التي تهدد الحياة وعلاجها. هناك أيضًا أطباء معززون يمكنهم التدخل فعليًا عندما يكون هناك نقص جسديًا. تكتسب العديد من مشاريع التعلم العميق في هذا السياق زخمًا في الصناعة ، وتظهر علامات واعدة للنمو.

من المجالات البارزة في هذا الصدد إعادة القبول ، والتي تكلف مقدمي الرعاية الصحية ملايين الدولارات من العائدات. من خلال الاستفادة من التعلم العميق وكذلك الشبكات العصبية ومقدمي الرعاية الصحية وتقليل كل من المخاطر الصحية المرتبطة وكذلك التكاليف.

خاتمة

يعد التعلم العميق ظاهرة قادمة ، ومن المرجح أن يكون في طليعة التغيرات التكنولوجية الهائلة في السنوات القادمة. توفر upGrad ، في الواقع ، برنامجًا في التعلم العميق والتعلم الآلي - من بين أشياء أخرى ، يعلمك تحليل صور الأشعة السينية ، والتنبؤ بتضخيم العملاء عبر مزودي خدمات الاتصالات ، والتعرف على الإيماءات ، وغير ذلك الكثير!

اقرأ المزيد عن الدورة المصممة خصيصًا للأفراد العاملين هنا . إذا كنت تريد أن تكون في قلب التكنولوجيا في العقد القادم ، فإن التعلم العميق هو بالتأكيد الطريق المناسب لك!