Wie verändern Deep-Learning-Algorithmen unseren Alltag?

Deep Learning und KI sind zum neuesten Trend in der Technologiebranche geworden. Aber was ist ihre Wirkung? Und wie beeinflussen sie unseren Alltag?

Deep-Learning-Anwendungen sind heute für viele Veränderungen in der Welt verantwortlich, von denen die meisten weitreichende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie wir in der Welt leben. In diesem Artikel besprechen wir verschiedene Deep-Learning-Algorithmen und ihre Anwendungsfälle . Sie werden überrascht sein, einige dieser Anwendungen zu sehen.

Viele Unternehmen verlassen sich heute auf Deep Learning und KI, um ihren Kunden qualitativ hochwertige Dienstleistungen anzubieten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie:

Reale Anwendungsfälle von Deep-Learning-Algorithmen

App Store-Empfehlungen

Sowohl der Play Store von Google als auch der App Store von Apple verwenden Deep-Learning-Techniken, um seinen Nutzern Download-Empfehlungen zu geben. Sie verfolgen die Benutzeraktivität, sehen, welche Apps der Benutzer installiert und welche Apps der Benutzer vernachlässigt. Entsprechend den erhaltenen Daten empfehlen sie dem Nutzer die Apps.

Obwohl es einfach erscheinen mag, spielen hier viele Faktoren eine Rolle. Diese Algorithmen berücksichtigen auch aktuelle Trends, wie z. B. die Apps mit den meisten Downloads. Sie vergleichen auch die Aktivität des Benutzers mit anderen ähnlichen Benutzern und empfehlen die Apps entsprechend. Deshalb sind ihre Empfehlungen so genau.

Angenommen, Sie haben eine App zum Englischlernen installiert. Die Algorithmen fangen jetzt an, Ihnen andere Lern-Apps sowie Apps mit Bezug zu Englisch zu empfehlen. Aufgrund dieser Algorithmen ist der Play Store (oder App Store) jeder Person einzigartig. Es ist personalisiert und bietet eine fantastische Benutzererfahrung.

Dynamische Preisgestaltung

Mitfahrdienste wie Uber und Ola haben viele Gemeinsamkeiten. Eine davon ist ihre dynamische Preisgestaltung. Dynamic Pricing ist ein weiteres hervorragendes Ergebnis von Deep Learning. Sie verwenden es, um den Preis einer bestimmten Fahrt zu berechnen, der von vielen Faktoren wie Entfernung, Nachfrage usw. abhängt.

Sie müssen diese Preise bei der Buchung eines Taxis aus erster Hand erfahren haben. Versuchen Sie, ein Taxi in der Freizeit zu buchen, wenn weniger Verkehr herrscht, und vergleichen Sie dann die Preise mit denen während der Hauptverkehrszeit.

Sie verlassen sich auf dieses Preismodell, um sicherzustellen, dass die Taxis erschwinglich bleiben und gleichzeitig einen Gewinn für das Unternehmen erzielen. Dynamische Preise sind nicht auf Uber oder Ola beschränkt. Viele andere Branchen wie das Gastgewerbe und die Reisebranche verwenden diese Techniken ebenfalls.

Google Maps

Google Maps ist ein hervorragendes Beispiel für die Verwendung von maschinellem Lernen und KI, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Es verwendet Deep-Learning-Algorithmen zur Berechnung der Zeit, die eine bestimmte Fahrt dauern wird.

Es wird ständig verbessert. Aufgrund seiner Deep-Learning-Implementierungen werden seine Berechnungen des geschätzten Zeitbedarfs jeder Fahrt genauer.

Es kann die Entfernung berechnen, den Verkehr auf der Route berücksichtigen, verschiedene Wege vorschlagen und dem Benutzer sogar eine Wegbeschreibung geben. Google Maps ermittelt unter Berücksichtigung vieler Faktoren die perfekte Route für den Nutzer. Zu diesem Zweck verwendet es zahlreiche Deep-Learning-Algorithmen .

Eine weitere Funktion von Google Maps, die maschinelle Lernalgorithmen verwendet, ist die Option „Erkunden in der Nähe“. Sie können Geldautomaten, Krankenhäuser, Spas usw. in der Nähe finden. Es muss viele Daten durchlaufen, um so genaue Ergebnisse zu erzielen.

KI-Assistenten (Siri, Alexa usw.)

Google Assistant, Siri und andere KI-Assistenten sind großartige Beispiele für künstliche neuronale Netze. Sie verwenden maschinelle Lernalgorithmen zur Spracherkennung.

Durch Spracherkennung können diese KI-gestützten Assistenten Ihre Befehle erkennen und entsprechend handeln. Wenn Sie also Ihrem Google Assistant sagen würden, dass er einen bestimmten Titel auf YouTube abspielen soll, würde dies der Fall sein.

Diese Assistenten verwenden auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um ihre Leistung mit der Zeit zu verbessern. Sie müssen bemerkt haben, wie sich Ihre Erfahrung mit Siri oder Alexa im Laufe der Zeit verbessert haben muss.

Google hatte das Google-Brain-Projekt nur zu dem Zweck ins Leben gerufen, Deep-Learning-KI besser zu nutzen. Und ihr Google Assistant ist ein Produkt davon. Diese Assistenten können auch andere interessante Deep-Learning-Algorithmen für eine Vielzahl von Aufgaben verwenden, einschließlich Text-to-Speech, Bilderkennung usw.

Googles Suchmaschine

Die Suchmaschine von Google ist das beliebteste und bedeutendste Beispiel für Deep-Learning-Algorithmen und deren Anwendung . Es ist riesig, genau und leistungsstark. Obwohl wir nicht feststellen können, welche Deep-Learning-Algorithmen sie verwenden, sind wir zuversichtlich, dass die Zahl enorm ist. Darüber hinaus verfügt Google über einige seiner Algorithmen, die auch das Sucherlebnis für seine Nutzer verbessern.

Das stärkste Tool, das Google verwendet, ist beispielsweise der PageRank. Google verwendet diesen Algorithmus, um Webseiten nach ihrer Relevanz zu ordnen. Google hat seine Algorithmen in den letzten Jahren erheblich verbessert. Tatsächlich hat Google allein im Jahr 2018 3.234 Updates für seinen Suchmaschinenalgorithmus eingeführt.

Das bedeutet, dass sie jeden Tag etwa neun Updates veröffentlichten. Seine Suchalgorithmen sind jetzt weitaus komplexer und vielfältiger. Sie sind jedoch auch ein großartiges Beispiel dafür, wie Deep Learning zu einem wichtigen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden ist.

Facebook-Empfehlungen

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Facebook Ihnen Menschen empfehlen kann, die Sie im Leben kennen? Wie alle Beispiele, die wir in diesem Artikel besprochen haben, verwendet auch Facebook für diese Aufgabe Deep-Learning-Algorithmen. Sie nehmen jede Menge Daten von jeder Nutzung und verwenden sie, um ihre Erfahrung zu verfeinern.

Deshalb fangen Sie an, mehr von diesen Katzenvideos zu sehen, die Sie zuvor mochten, und die Blazer, auf die Sie einmal geklickt hatten. Nicht nur Facebook, sondern auch andere Social-Media-Plattformen verwenden diese Algorithmen zur Optimierung Ihres Feeds. Beispielsweise überprüfen die Algorithmen von Facebook für den Abschnitt „Personen, die Sie vielleicht kennen“ Ihr Profil und finden dann andere Profile, die Ihrem ähnlich sind. Die Kriterien können je nach Profil sehr unterschiedlich sein.

Nachdem es andere Profile überprüft hat, empfiehlt es die Profile, die am besten zu Ihrem passen. Sie verwenden für diese Aufgabe den Recommender-Systemalgorithmus.

Deep-Learning-Algorithmen sind überall

Es gibt unzählige Anwendungsbeispiele für Deep Learning. Von Social-Media-Plattformen bis hin zu Suchmaschinen sind sie überall. Die Verwendung von Deep-Learning-Algorithmen nimmt ebenfalls zu. Neben den oben genannten Anwendungen findet Deep Learning auch Anwendung in der Imageverbesserung, Logistik, Finanzen und Sicherheit. Erfahren Sie mehr über Deep Learning und tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens!

Die Industrie findet neue Wege, um diese Technologie zu implementieren, um das Wachstum zu erleichtern und die Benutzererfahrung zu verbessern.

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