Principales applications d'apprentissage en profondeur dans la vie réelle dans tous les secteurs

Le monde se transforme lentement en une sphère holistiquement connectée. Avec la puissance d'Internet et des applications connectées, les limitations qui existaient auparavant sont lentement reconfigurées - et une grande partie de cette raison est le Deep Learning. Il est responsable 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.

Si vous ne comprenez pas entièrement ce que le Deep Learning peut accomplir, pensez-y simplement de cette façon - il peut vous permettre de classer toutes vos anciennes images sur n'importe quel paramètre que vous pouvez décider (personnes, dates, lieux, etc.). Tel est son potentiel, et la manière dont il est utilisé aujourd'hui suggère précisément cette direction pour lui à l'avenir.

Principales applications d'apprentissage en profondeur dans la vie réelle :

Détection de fraude et agrégation de nouvelles

Deep Learning a facilité des niveaux de personnalisation plus élevés pour les lecteurs de nouvelles, et ce n'est même pas sa version la plus avancée. Avec une sophistication accrue, il peut désormais définir les personnalités des lecteurs et également tenir compte des filtres basés sur la géographie, ainsi que des facteurs sociaux et économiques.

De plus, cela peut aider avec un autre processus connexe, qui est beaucoup plus demandé aujourd'hui - la détection des informations sur la fraude. Étant donné qu'Internet est utilisé pour presque toutes les informations que les utilisateurs obtiennent aujourd'hui, la suppression des fausses nouvelles est devenue une tâche primordiale.

Les bots répliquent automatiquement les nouvelles à partir d'une source unique, à tel point qu'il devient difficile de dire quelle information est originale et laquelle est fausse - car les deux éléments sont si largement répandus sur Internet.

Avec l'aide de Deep Learning, certains classificateurs peuvent être développés pour détecter les nouvelles qui ne sont pas totalement objectives et les supprimer du flux que vous parcourez. Cela peut également aider à alerter les utilisateurs sur les violations potentielles de la vie privée.

Traitement du langage naturel (TAL)

On a souvent dit qu'un ordinateur (ou un morceau de code) ne peut comprendre qu'en fonction d'une syntaxe particulière et rien au-delà. Eh bien, la PNL vise à changer cette hypothèse en apprenant comment le langage est traité en temps réel, comme le font déjà les humains.

Bien qu'il doive encore atteindre une expression pleinement mature à cet égard, les progrès qu'il a déjà réalisés sont suffisamment importants, car il peut aider à de multiples tâches dans plusieurs secteurs verticaux. Cela inclut la synthèse de documents, qui est tellement utilisée dans le domaine juridique qu'elle menace de remplacer tous les parajuristes. Ici, la formation est similaire à la manière dont un être humain apprend à comprendre le langage.

Dès leur plus jeune âge, les humains sont constamment exposés au langage et cela les impacte de manière inexplicable. Avec le temps, ils s'habituent à certains mots, ainsi qu'à la façon dont ils informent et interdisent certaines formes d'expression. L'idée derrière la PNL est qu'elle doit être entraînée en permanence - par la modélisation du langage, la classification de texte, l'analyse de Twitter, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments. Ce sont tous des sous-ensembles de la PNL et gagnent en popularité.

Cas d'utilisation multiples dans l' industrie du divertissement

Le Deep Learning n'a pas seulement un impact significatif dans l'industrie juridique ou de l'information, il joue également un rôle très important dans l'industrie du divertissement, gardant des millions de personnes en attente pendant une minute (ou une heure) supplémentaire chaque jour. Et certaines de ces applications sont vraiment surprenantes.

S'il peut sembler intuitif maintenant de penser que Netflix offre une expérience utilisateur personnalisée à ses clients grâce à l'utilisation du Deep Learning (et Amazon aussi), il peut être moins évident de penser que VEVO a créé une nouvelle génération de services de données uniquement aux utilisateurs, mais aussi aux artistes, aux maisons de disques, aux entreprises, ainsi qu'aux groupes d'entreprises internes.

Qu'est-ce que Deep Learning permet d'autre dans l'espace de divertissement ? Pour commencer, l'édition de contenu ainsi que la création automatique de contenu sont désormais une réalité, en raison du développement de la reconnaissance faciale et de la reconnaissance des formes. De plus, Deep Learning a changé le processus de réalisation de films en s'assurant que les caméras peuvent très bien comprendre le langage corporel humain, ce qui facilite son intégration dans les personnages virtuels.

En plus de cela, Wimbledon 2018 a largement utilisé IBM Watson pour générer automatiquement les faits saillants pour la télédiffusion. Il était possible de le faire parce qu'IBM Watson pouvait analyser les expressions ainsi que les émotions des joueurs, et ainsi, ils ont pu économiser une fortune sur les efforts et les coûts.

L'industrie de la santé

Peut-être une autre utilisation non intuitive du Deep Learning, il a des implications profondes et multiples en ce qui concerne l'industrie de la santé. L'ensemble de l'industrie de la santé, comme toutes les industries qui ont été touchées par les technologies émergentes, traverse une transformation - et l'informatique GPU en fait beaucoup avancer.

Les systèmes et applications accélérés par GPU créent de nouvelles possibilités dans le domaine de la santé, aidant à la détection précoce et au traitement des maladies potentiellement mortelles. Il existe également des cliniciens augmentés qui peuvent intervenir virtuellement en cas de pénurie physique. Divers projets d'apprentissage en profondeur dans cette veine prennent de l'ampleur dans l'industrie et montrent des signes de croissance prometteurs.

Un domaine important à cet égard est celui des réadmissions, qui coûte aux prestataires de soins de santé des millions de dollars en revenus. En utilisant l'apprentissage en profondeur ainsi que les réseaux de neurones, les prestataires de soins de santé réduisent à la fois les risques pour la santé associés et les coûts.

Conclusion

Le Deep Learning est un phénomène en plein essor, et il est susceptible d'être à l'avant-garde d'immenses changements technologiques dans les années à venir. upGrad, en fait, propose un programme d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique - entre autres, il vous apprend à analyser les images radiographiques, à prédire le taux de désabonnement des clients parmi les fournisseurs de télécommunications, à reconnaître les gestes et bien plus encore !

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