Comment les algorithmes d'apprentissage en profondeur transforment notre vie quotidienne ?

L'apprentissage en profondeur et l'IA sont devenus la dernière tendance de l'industrie technologique. Mais quel est leur impact ? Et comment influencent-ils notre quotidien ?

Les applications d'apprentissage en profondeur sont responsables de nombreux changements dans le monde d'aujourd'hui, dont la majorité ont des implications profondes sur la façon dont nous vivons dans le monde. Dans cet article, nous aborderons différents algorithmes d'apprentissage en profondeur et leurs cas d'utilisation . Vous seriez surpris de voir certaines de ces utilisations.

De nombreuses entreprises s'appuient désormais sur l'apprentissage en profondeur et l'IA pour fournir des services de qualité à leurs clients. Voici quelques façons de procéder :

Cas d'utilisation réels d'algorithmes d'apprentissage en profondeur

Recommandations de l'App Store

Le Play Store de Google et l'App Store d'Apple utilisent des techniques d'apprentissage en profondeur pour donner des recommandations de téléchargement à leurs utilisateurs. Ils suivent l'activité des utilisateurs, voient quelles applications l'utilisateur installe et quelles applications l'utilisateur néglige. Selon les données reçues, ils recommandent les applications à l'utilisateur.

Bien que cela puisse sembler simple, de nombreux facteurs entrent en jeu ici. Ces algorithmes tiennent également compte des tendances récentes, telles que les applications qui obtiennent le plus de téléchargements. Ils comparent également l'activité de l'utilisateur avec d'autres utilisateurs similaires et recommandent les applications en conséquence. C'est pourquoi leurs recommandations sont si précises.

Supposons que vous ayez installé une application d'apprentissage de l'anglais. Les algorithmes vont maintenant commencer à vous recommander d'autres applications d'apprentissage ainsi que des applications liées à l'anglais. En raison de ces algorithmes, le Play Store (ou App Store) de chaque personne lui est unique. Il est personnalisé et offre une expérience utilisateur fantastique.

Tarification dynamique

Les services de covoiturage tels que Uber et Ola ont beaucoup de choses en commun. L'un d'eux est leur tarification dynamique. La tarification dynamique est un autre excellent résultat de l'apprentissage en profondeur. Ils l'utilisent pour calculer le prix d'un trajet particulier, qui dépend de nombreux facteurs tels que la distance, la demande, etc.

Vous devez avoir expérimenté ce prix de première main lors de la réservation d'un taxi. Essayez de réserver un taxi pendant votre temps libre lorsqu'il y a moins de trafic, puis comparez les prix avec ceux des heures de pointe.

Ils s'appuient sur ce modèle de tarification pour s'assurer que les taxis restent abordables tout en générant un profit pour l'entreprise. La tarification dynamique ne se limite pas à Uber ou Ola. De nombreuses autres industries, telles que l'hôtellerie et les voyages, utilisent également ces techniques.

Google Maps

Google Maps est un excellent exemple d'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'IA pour fournir des résultats de qualité. Il utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour calculer le temps que prendra un voyage particulier.

Il s'améliore constamment. Grâce à ses implémentations d'apprentissage en profondeur, ses calculs du temps requis estimé pour chaque trajet deviennent plus précis.

Il peut calculer la distance, considérer le trafic sur l'itinéraire, suggérer différentes façons et même donner des directions à l'utilisateur. Google Maps détermine l'itinéraire parfait pour l'utilisateur en tenant compte de nombreux facteurs. Il utilise de nombreux algorithmes d'apprentissage en profondeur à cette fin.

Une autre fonctionnalité de Google Maps, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, est son option "Explorer à proximité". Il vous permet de trouver des guichets automatiques, des hôpitaux, des spas, etc. à proximité. Il doit parcourir de nombreuses données pour produire des résultats aussi précis.

Assistants IA (Siri, Alexa, etc.)

Google Assistant, Siri et d'autres assistants IA sont un excellent exemple de réseaux de neurones artificiels. Ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale.

Grâce à la reconnaissance vocale, ces assistants alimentés par l'IA peuvent reconnaître vos commandes et agir en conséquence. Donc, si vous disiez à votre assistant Google de lire une piste spécifique sur YouTube, ce serait le cas.

Ces assistants utilisent également le traitement du langage naturel (TAL) pour améliorer leurs performances avec le temps. Vous avez dû remarquer à quel point votre expérience avec Siri ou Alexa a dû s'améliorer au fil du temps.

Google avait créé le projet Google Brain dans le seul but de mieux utiliser l'IA d'apprentissage en profondeur. Et leur assistant Google est un produit de la même chose. Ces assistants peuvent également utiliser d'autres algorithmes d'apprentissage en profondeur intéressants pour diverses tâches, notamment la synthèse vocale, la reconnaissance d'images, etc.

Le moteur de recherche de Google

Le moteur de recherche de Google est l'exemple le plus populaire et le plus significatif d' algorithmes d'apprentissage en profondeur et de leur application . C'est vaste, précis et puissant. Bien que nous ne puissions pas identifier les algorithmes d'apprentissage en profondeur qu'ils utilisent, nous sommes convaincus que le nombre est vaste. De plus, Google possède certains de ses algorithmes qui améliorent également l'expérience de recherche de ses utilisateurs.

Par exemple, son outil le plus puissant utilisé par Google est le PageRank. Google utilise cet algorithme pour classer les pages Web en fonction de leur pertinence. Google a considérablement amélioré ses algorithmes au cours des dernières années. En fait, rien qu'en 2018, Google a déployé 3 234 mises à jour pour son algorithme de moteur de recherche.

Cela signifie qu'ils ont publié environ neuf mises à jour chaque jour. Ses algorithmes de recherche sont maintenant beaucoup plus complexes et diversifiés. Cependant, ils sont également un excellent exemple de la façon dont l'apprentissage en profondeur est devenu une partie essentielle de notre vie quotidienne.

Recommandations Facebook

Vous êtes-vous déjà demandé comment Facebook peut vous recommander des personnes que vous connaissez dans la vie ? Comme tous les exemples dont nous avons parlé dans cet article, Facebook utilise également des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour cette tâche. Ils prennent des tonnes de données de chaque utilisation et les utilisent pour affiner leur expérience.

C'est pourquoi vous commencez à regarder plus de ces vidéos de chats que vous aimez avant et les blazers sur lesquels vous avez cliqué une fois. Non seulement Facebook, mais d'autres plateformes de médias sociaux utilisent également ces algorithmes pour optimiser votre flux. Par exemple, pour la section "Personnes que vous connaissez peut-être", les algorithmes de Facebook vérifient votre profil, puis trouvent d'autres profils similaires au vôtre. Les critères peuvent être très différents selon chaque profil.

Après avoir vérifié d'autres profils, il recommande les profils qui correspondent le mieux au vôtre. Ils utilisent l'algorithme du système de recommandation pour cette tâche.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont partout

Il existe d'innombrables exemples d'applications d'apprentissage en profondeur. Des plateformes de médias sociaux aux moteurs de recherche, ils sont partout. Les utilisations des algorithmes d'apprentissage en profondeur se développent également. Outre les applications que nous avons mentionnées ci-dessus, l'apprentissage en profondeur trouve également des utilisations dans les améliorations d'image, la logistique, la finance et la sécurité. Apprenez-en plus sur le Deep Learning et plongez dans le monde du Machine Learning !

Les industries trouvent de nouvelles façons de mettre en œuvre cette technologie pour faciliter la croissance et améliorer l'expérience utilisateur.

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