Top Real Life Deep Learning-Anwendungen in allen Branchen

Die Welt wird langsam zu einer ganzheitlich vernetzten Sphäre. Mit der Macht des Internets und verbundener Apps werden die früher bestehenden Einschränkungen langsam neu konfiguriert – und ein großer Teil dieses Grundes ist Deep Learning. Sie ist für viele Veränderungen in der heutigen Welt verantwortlich, von denen die meisten weitreichende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie wir in der Welt leben.

Wenn Sie nicht ganz verstehen, was Deep Learning erreichen kann, stellen Sie es sich einfach so vor – es kann Ihnen ermöglichen, alle Ihre alten Bilder nach beliebigen Parametern zu klassifizieren (Personen, Daten, Orte usw.). Das ist sein Potenzial, und die Art und Weise, wie es heute verwendet wird, weist genau in diese Richtung für die Zukunft.

Die besten Deep-Learning-Anwendungen aus dem wirklichen Leben:

Betrugsnachrichtenerkennung und Nachrichtenaggregation

Deep Learning hat Nachrichtenlesern ein höheres Maß an Personalisierung ermöglicht, und dies ist nicht einmal die fortschrittlichste Wiedergabe. Mit zunehmender Ausgereiftheit kann es jetzt Leserpersönlichkeiten definieren und auch Filter berücksichtigen, die auf geografischen sowie sozialen und wirtschaftlichen Faktoren basieren.

Darüber hinaus kann es bei einem anderen verwandten Prozess helfen, der heute viel gefragter ist – der Erkennung von Betrugsnachrichten. Angesichts der Tatsache, dass fast alle Informationen, die Benutzer heute erhalten, auf das Internet angewiesen sind, ist es zu einer vorrangigen Aufgabe geworden, sich mit der Entfernung von gefälschten Nachrichten zu befassen.

Bots replizieren automatisch Nachrichten aus einer einzigen Quelle, so dass es schwierig wird zu sagen, welche Nachricht original und welche gefälscht ist – weil beide Nachrichten so prominent über das Internet verbreitet sind.

Mit Hilfe von Deep Learning können bestimmte Klassifikatoren entwickelt werden, die nicht ganz objektive Nachrichten erkennen und aus dem Feed entfernen, den Sie durchsuchen. Es kann auch dazu beitragen, Benutzer auf potenzielle Datenschutzverletzungen aufmerksam zu machen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Es wurde oft gesagt, dass ein Computer (oder ein Stück Code) nur basierend auf einer bestimmten Syntax verstehen kann und nichts darüber hinaus. Nun, NLP zielt darauf ab, diese Annahme zu ändern, indem es lernt, wie Sprache in Echtzeit verarbeitet wird, ähnlich wie Menschen es bereits tun.

Obwohl es in dieser Hinsicht noch einen voll ausgereiften Ausdruck erreichen muss, sind die Fortschritte, die es bereits gemacht hat, signifikant genug, da es bei mehreren Aufgaben in mehreren Branchen helfen kann. Dazu gehört auch die Zusammenfassung von Dokumenten, die im Rechtsbereich so weit verbreitet ist, dass sie droht, alle Rechtsanwaltsfachangestellten zu ersetzen. Hier ähnelt das Training dem, wie ein Mensch lernt, Sprache zu verstehen.

Schon in jungen Jahren sind Menschen ständig mit Sprache konfrontiert und dies wirkt sich auf unerklärliche Weise auf sie aus. Mit der Zeit gewöhnen sie sich an bestimmte Wörter sowie daran, wie sie bestimmte Ausdrucksformen informieren und verbieten. Die Idee hinter NLP ist, dass es ständig trainiert werden muss – durch Sprachmodellierung, Textklassifizierung, Twitter-Analyse, Beantwortung von Fragen und Stimmungsanalyse. Dies sind alles Teilbereiche des NLP und erfreuen sich immenser Beliebtheit.

Mehrere Anwendungsfälle in der Unterhaltungsindustrie

Deep Learning hat nicht nur in der Rechts- oder Informationsbranche einen bedeutenden Einfluss, sondern spielt auch in der Unterhaltungsindustrie eine sehr herausragende Rolle und hält Millionen von Menschen jeden Tag für eine weitere Minute (oder eine Stunde) auf Trab. Und einige dieser Anwendungen sind wirklich überraschend.

Während es jetzt intuitiv erscheinen mag zu denken, dass Netflix seinen Kunden durch den Einsatz von Deep Learning (ebenso wie Amazon) ein personalisiertes Benutzererlebnis bietet, ist es vielleicht weniger offensichtlich zu glauben, dass VEVO eine neue Generation von Datendiensten geschaffen hat, die dies nicht bieten nur an Benutzer, sondern auch an Künstler, Plattenfirmen, Unternehmen sowie interne Unternehmensgruppen.

Was ermöglicht Deep Learning im Unterhaltungsbereich noch? Für den Anfang sind die Bearbeitung von Inhalten sowie die automatische Erstellung von Inhalten jetzt Realität, dank der Entwicklung der Gesichts- und Mustererkennung. Darüber hinaus hat Deep Learning den Filmherstellungsprozess verändert, indem sichergestellt wird, dass Kameras die menschliche Körpersprache sehr gut verstehen können, was es einfacher macht, diese in virtuelle Charaktere aufzunehmen.

Darüber hinaus nutzte Wimbledon 2018 ausgiebig IBM Watson, um automatisch Highlights für die Fernsehsendung zu generieren. Dies war möglich, weil IBM Watson sowohl die Gesichtsausdrücke als auch die Emotionen der Spieler analysieren konnte und sie so sowohl Aufwand als auch Kosten ein Vermögen sparen konnten.

Gesundheitsindustrie

Vielleicht eine weitere nicht intuitive Anwendung von Deep Learning, die weitreichende und vielfältige Auswirkungen auf die Gesundheitsbranche hat. Die gesamte Gesundheitsbranche durchläuft, wie alle Branchen, die von neuen Technologien beeinflusst wurden, einen Wandel – und GPU-Computing treibt einen Großteil davon voran.

GPU-beschleunigte Systeme und Anwendungen schaffen neue Möglichkeiten im Gesundheitswesen und helfen bei der Früherkennung und Heilung lebensbedrohlicher Krankheiten. Es gibt auch Augmented Clinicians, die virtuell einspringen können, wenn es physisch zu Engpässen kommt. Verschiedene Deep-Learning-Projekte dieser Art nehmen in der Branche Fahrt auf und zeigen vielversprechende Anzeichen für Wachstum.

Ein prominenter Bereich in dieser Hinsicht sind Wiederaufnahmen, die Gesundheitsdienstleister Millionen von Dollar an Einnahmen kosten. Durch den Einsatz von Deep Learning sowie neuronalen Netzen reduzieren Gesundheitsdienstleister sowohl die damit verbundenen Gesundheitsrisiken als auch die Kosten.

Fazit

Deep Learning ist ein aufstrebendes Phänomen und wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich an der Spitze immenser technologischer Veränderungen stehen. upGrad bietet tatsächlich ein Programm in Deep Learning und Machine Learning – unter anderem lehrt es Sie, Röntgenbilder zu analysieren, Kundenabwanderungen bei Telekommunikationsanbietern vorherzusagen, Gesten zu erkennen und vieles mehr!

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