Principales aplicaciones de aprendizaje profundo de la vida real en todas las industrias

El mundo se está convirtiendo lentamente en una esfera holísticamente conectada. Con el poder de Internet y las aplicaciones conectadas, las limitaciones que existían antes se reconfiguran lentamente, y una gran parte de esta razón es el aprendizaje profundo. Es responsable de muchos cambios en el mundo de hoy, la mayoría de los cuales tienen implicaciones de gran alcance en la forma en que vivimos en el mundo.

Si no comprende completamente lo que Deep Learning puede lograr, solo piénselo de esta manera: puede permitirle clasificar todas sus imágenes antiguas en cualquier parámetro que decida (personas, fechas, ubicaciones, etc.). Tal es su potencial, y la forma en que se está utilizando hoy sugiere precisamente esta dirección para el futuro.

Principales aplicaciones de aprendizaje profundo de la vida real:

Detección de noticias fraudulentas y agregación de noticias

Deep Learning ha facilitado mayores niveles de personalización para los lectores de noticias, y esta ni siquiera es su versión más avanzada. Con una mayor sofisticación, ahora puede definir las personas de los lectores y también dar cuenta de los filtros basados ​​en la geografía, así como en los factores sociales y económicos.

Además, puede ayudar con otro proceso relacionado, que tiene mucha más demanda hoy en día: la detección de noticias de fraude. Dado que se depende de Internet para casi toda la información que los usuarios obtienen hoy en día, abordar la eliminación de las noticias falsas se ha convertido en una tarea de suma importancia.

Los bots replican automáticamente las noticias de una fuente única, tanto que es difícil saber qué noticia es original y cuál es falsa, porque ambos elementos se difunden de manera tan prominente en Internet.

Con la ayuda de Deep Learning, se pueden desarrollar ciertos clasificadores que detectan noticias que no son completamente objetivas y las eliminan del feed que está navegando. También puede ayudar a alertar a los usuarios sobre posibles violaciones de la privacidad.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

A menudo se ha dicho que una computadora (o un fragmento de código) solo puede comprender basándose en una sintaxis particular y nada más allá de ella. Bueno, la PNL tiene como objetivo cambiar esta suposición aprendiendo cómo se procesa el lenguaje en tiempo real, de forma similar a cómo lo están haciendo los humanos.

Si bien aún debe alcanzar una expresión completamente madura en este sentido, los avances que ya ha logrado son lo suficientemente significativos, ya que puede ayudar con múltiples tareas en varias verticales. Esto incluye el resumen de documentos, que se emplea tanto en el campo legal que amenaza con reemplazar a todos los asistentes legales. Aquí, el entrenamiento es similar a la forma en que un ser humano aprende a comprender el lenguaje.

Desde una edad temprana, los humanos están constantemente expuestos al lenguaje y esto los impacta de manera inexplicable. Con el tiempo, se acostumbran a ciertas palabras, así como a cómo informan y desautorizan ciertas formas de expresión. La idea detrás de la PNL es que debe capacitarse constantemente, a través del modelado del lenguaje, la clasificación de texto, el análisis de Twitter, la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos. Todos estos son subconjuntos de PNL y están ganando una inmensa popularidad.

Múltiples casos de uso en la industria del entretenimiento

Deep Learning no solo tiene un impacto significativo en la industria legal o de la información, también juega un papel muy destacado en la industria del entretenimiento, manteniendo a millones de personas enganchadas por otro minuto (o una hora) cada día. Y algunas de estas aplicaciones son realmente sorprendentes.

Si bien ahora puede parecer intuitivo pensar que Netflix brinda una experiencia de usuario personalizada a sus clientes mediante el uso de Deep Learning (y Amazon también), podría ser menos obvio pensar que VEVO ha creado una nueva generación de servicios de datos que no solo a usuarios sino también a artistas, sellos discográficos, empresas, así como a grupos empresariales internos.

¿Qué más permite Deep Learning en el espacio de entretenimiento? Para empezar, la edición de contenido y la creación automática de contenido ya son una realidad, debido a la medida en que se ha desarrollado el reconocimiento facial y de patrones. Además, Deep Learning ha cambiado el proceso de filmación al asegurarse de que las cámaras puedan entender muy bien el lenguaje corporal humano, lo que facilita la incorporación de personajes virtuales.

Además de esto, Wimbledon 2018 utilizó ampliamente IBM Watson para generar automáticamente momentos destacados para la transmisión. Fue posible hacer esto porque IBM Watson podía analizar las expresiones y las emociones de los jugadores y, por lo tanto, pudieron ahorrar una fortuna tanto en esfuerzo como en costo.

industria de la salud

Quizás otro uso poco intuitivo de Deep Learning, tiene implicaciones múltiples y de gran alcance cuando se trata de la industria de la salud. Toda la industria de la salud, como todas las industrias que se han visto afectadas por las tecnologías emergentes, está pasando por una transformación, y la computación GPU está impulsando gran parte de ella.

Los sistemas y aplicaciones acelerados por GPU están creando nuevas posibilidades en el cuidado de la salud, ayudando en la detección temprana y curando enfermedades que amenazan la vida. También hay médicos mejorados que pueden intervenir virtualmente cuando físicamente hay escasez. Varios proyectos de aprendizaje profundo en este sentido están cobrando impulso en la industria y muestran signos prometedores de crecimiento.

Un área destacada en este sentido son las readmisiones, que cuestan a los proveedores de atención médica millones de dólares en ingresos. Al hacer uso del aprendizaje profundo, así como de las redes neuronales, los proveedores de atención médica están reduciendo tanto los riesgos para la salud asociados como los costos.

Conclusión

El aprendizaje profundo es un fenómeno emergente y es probable que esté a la vanguardia de los inmensos cambios tecnológicos en los próximos años. upGrad, de hecho, proporciona un programa de aprendizaje profundo y aprendizaje automático; entre otras cosas, le enseña a analizar imágenes de rayos X, predecir la rotación de clientes entre proveedores de telecomunicaciones, reconocer gestos y mucho más.

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