¿Cómo los algoritmos de aprendizaje profundo están transformando nuestra vida cotidiana?

El aprendizaje profundo y la IA se han convertido en la última tendencia en la industria tecnológica. Pero, ¿cuál es su impacto? ¿Y cómo están influyendo en nuestra vida cotidiana?

Las aplicaciones de aprendizaje profundo son responsables de muchos cambios en el mundo actual, la mayoría de los cuales tienen implicaciones de gran alcance en la forma en que vivimos en el mundo. En este artículo, analizaremos diferentes algoritmos de aprendizaje profundo y sus casos de uso . Te sorprendería ver algunos de esos usos.

Muchas empresas ahora confían en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial para brindar servicios de calidad a sus clientes. Aquí hay algunas maneras de cómo:

Casos de uso de la vida real de algoritmos de aprendizaje profundo

Recomendaciones de la tienda de aplicaciones

Tanto la Play Store de Google como la App Store de Apple utilizan técnicas de aprendizaje profundo para dar recomendaciones de descarga a sus usuarios. Realizan un seguimiento de la actividad del usuario, ven qué aplicaciones instala el usuario y qué aplicaciones descuida el usuario. Según los datos recibidos, recomiendan las apps al usuario.

Si bien puede parecer simple, aquí hay muchos factores en juego. Estos algoritmos también consideran las tendencias recientes, como las aplicaciones que obtienen la mayor cantidad de descargas. También comparan la actividad del usuario con otros usuarios similares y recomiendan las aplicaciones en consecuencia. Es por eso que sus recomendaciones son tan precisas.

Supongamos que instaló una aplicación para aprender inglés. Los algoritmos ahora comenzarán a recomendarte otras aplicaciones de aprendizaje, así como aplicaciones relacionadas con el inglés. Debido a estos algoritmos, la Play Store (o App Store) de cada persona es única para ellos. Es personalizado y ofrece una fantástica experiencia de usuario.

Precio dinamico

Los servicios de transporte compartido como Uber y Ola tienen muchas cosas en común. Uno de ellos es su precio dinámico. Los precios dinámicos son otro resultado excelente del aprendizaje profundo. Lo usan para calcular el precio de un viaje en particular, que depende de muchos factores como la distancia, la demanda, etc.

Debe haber experimentado este precio de primera mano al reservar un taxi. Intente reservar un taxi durante el tiempo libre cuando haya menos tráfico y luego compare los precios con los de las horas pico.

Confían en este modelo de fijación de precios para asegurarse de que los taxis sigan siendo asequibles y, al mismo tiempo, generen beneficios para la empresa. Los precios dinámicos no se limitan a Uber u Ola. Muchas otras industrias, como la hotelería y los viajes, también están utilizando estas técnicas.

mapas de Google

Google Maps es un excelente ejemplo del uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ofrecer resultados de calidad. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para calcular el tiempo que llevará un viaje en particular.

Está mejorando constantemente. Debido a sus implementaciones de aprendizaje profundo, sus cálculos del requisito de tiempo estimado de cada viaje son cada vez más precisos.

Puede calcular la distancia, considerar el tráfico en la ruta, sugerir diferentes caminos e incluso dar direcciones al usuario. Google Maps determina la ruta perfecta para el usuario considerando muchos factores. Utiliza numerosos algoritmos de aprendizaje profundo para ese propósito.

Otra característica de Google Maps, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático, es su opción 'Explorar cerca'. Le permite encontrar cajeros automáticos, hospitales, spas, etc. cercanos. Debe analizar una gran cantidad de datos para producir resultados tan precisos.

Asistentes de IA (Siri, Alexa, etc.)

El Asistente de Google, Siri y otros asistentes de IA son un gran ejemplo de redes neuronales artificiales. Utilizan algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de voz.

A través del reconocimiento de voz, estos asistentes impulsados ​​por IA pueden reconocer sus comandos y actuar en consecuencia. Entonces, si le dices a tu Asistente de Google que reproduzca una pista específica en YouTube, lo haría.

Estos asistentes también utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar su desempeño con el tiempo. Debes haber notado cómo tu experiencia con Siri o Alexa debe haber mejorado con el tiempo.

Google había creado el proyecto Google Brain con el único propósito de utilizar mejor la IA de aprendizaje profundo. Y su Asistente de Google es un producto de lo mismo. Estos asistentes también pueden usar otros algoritmos de aprendizaje profundo interesantes para una variedad de tareas, que incluyen texto a voz, reconocimiento de imágenes, etc.

Motor de búsqueda de Google

El motor de búsqueda de Google es el ejemplo más popular y significativo de los algoritmos de aprendizaje profundo y su aplicación . Es vasto, preciso y poderoso. Aunque no podemos precisar qué algoritmos de aprendizaje profundo utilizan, estamos seguros de que el número es enorme. Además, Google tiene algunos de sus algoritmos que también mejoran la experiencia de búsqueda de sus usuarios.

Por ejemplo, su herramienta más potente que utiliza Google es PageRank. Google utiliza este algoritmo para clasificar las páginas web según su relevancia. Google ha mejorado sustancialmente sus algoritmos en los últimos años. De hecho, solo en el año 2018, Google lanzó 3234 actualizaciones para su algoritmo de motor de búsqueda.

Esto significa que lanzaron alrededor de nueve actualizaciones todos los días. Sus algoritmos de búsqueda ahora son mucho más complejos y diversos. Sin embargo, también son un gran ejemplo de cómo el aprendizaje profundo se ha convertido en una parte vital de nuestra vida cotidiana.

Recomendaciones de Facebook

¿Alguna vez te has preguntado cómo Facebook puede recomendarte personas que conoces en la vida? Como todos los ejemplos que hemos discutido en este artículo, Facebook también usa algoritmos de aprendizaje profundo para esta tarea. Toman muchos datos de cada uso y los usan para refinar su experiencia.

Es por eso que empiezas a ver más de esos videos de gatos que te gustan antes y los blazers en los que habías hecho clic una vez. No solo Facebook sino otras plataformas de redes sociales también usan estos algoritmos para optimizar su feed. Por ejemplo, para la sección "Personas que quizás conozcas", los algoritmos de Facebook verifican tu perfil y luego encuentran otros perfiles similares al tuyo. Los criterios pueden ser muy diferentes en función de cada perfil.

Después de consultar otros perfiles, recomienda los perfiles que más coinciden con el tuyo. Utilizan el algoritmo del sistema de recomendación para esta tarea.

Los algoritmos de aprendizaje profundo están en todas partes

Hay innumerables ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo. Desde plataformas de redes sociales hasta motores de búsqueda, están en todas partes. Los usos de los algoritmos de aprendizaje profundo también se están expandiendo. Además de las aplicaciones que mencionamos anteriormente, el aprendizaje profundo también encuentra usos en mejoras de imagen, logística, finanzas y seguridad. ¡Conozca más sobre el aprendizaje profundo y sumérjase en el mundo del aprendizaje automático!

Las industrias están encontrando nuevas formas de implementar esta tecnología para facilitar el crecimiento y mejorar la experiencia del usuario.

Inscríbase ahora en la certificación upGrad PG en aprendizaje automático y aprendizaje profundo y tenga una mejor comprensión del tema.