In che modo gli algoritmi di deep learning stanno trasformando la nostra vita quotidiana?

Il deep learning e l'intelligenza artificiale sono diventati l'ultima tendenza nel settore tecnologico. Ma qual è il loro impatto? E come stanno influenzando la nostra vita quotidiana?

Le applicazioni di deep learning sono responsabili di molti cambiamenti nel mondo di oggi, la maggior parte dei quali ha implicazioni di vasta portata sul modo in cui viviamo nel mondo. In questo articolo parleremo di diversi algoritmi di deep learning e dei loro casi d'uso . Saresti sorpreso di vedere alcuni di questi usi.

Molte aziende ora si affidano al deep learning e all'intelligenza artificiale per fornire servizi di qualità ai propri clienti. Ecco alcuni modi come:

Casi d'uso reali di algoritmi di deep learning

Consigli sull'App Store

Sia il Play Store di Google che l'App Store di Apple utilizzano tecniche di deep learning per fornire consigli per il download ai propri utenti. Tracciano l'attività dell'utente, vedono quali app l'utente installa e quali app l'utente trascura. In base ai dati ricevuti, consigliano le app all'utente.

Anche se può sembrare semplice, ci sono molti fattori in gioco qui. Questi algoritmi considerano anche le tendenze recenti, come le app che ottengono il maggior numero di download. Confrontano anche l'attività dell'utente con altri utenti simili e consigliano le app di conseguenza. Ecco perché i loro consigli sono così accurati.

Supponiamo di aver installato un'app per l'apprendimento dell'inglese. Gli algoritmi ora inizieranno a consigliarti altre app di apprendimento e app relative all'inglese. A causa di questi algoritmi, il Play Store (o App Store) di ogni persona è unico per loro. È personalizzato e offre una fantastica esperienza utente.

Prezzi dinamici

I servizi di ride-hailing come Uber e Ola hanno molte cose in comune. Uno di questi è il loro prezzo dinamico. Il prezzo dinamico è un altro eccellente risultato del deep learning. Lo usano per calcolare il prezzo di una corsa particolare, che dipende da molti fattori come distanza, domanda, ecc.

Devi aver sperimentato in prima persona questo prezzo durante la prenotazione di un taxi. Prova a prenotare un taxi durante il tempo libero quando c'è meno traffico, quindi confronta i prezzi con quelli durante l'ora di punta.

Si affidano a questo modello di prezzo per assicurarsi che i taxi rimangano convenienti generando un profitto per l'azienda. Il prezzo dinamico non è limitato a Uber o Ola. Anche molti altri settori, come l'ospitalità e i viaggi, utilizzano queste tecniche.

Google Maps

Google Maps è un eccellente esempio di utilizzo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale per fornire risultati di qualità. Utilizza algoritmi di deep learning per calcolare il tempo impiegato da un determinato viaggio.

È in costante miglioramento. Grazie alle sue implementazioni di deep learning, i suoi calcoli del fabbisogno di tempo stimato di ogni viaggio stanno diventando più accurati.

Può calcolare la distanza, considerare il traffico lungo il percorso, suggerire strade diverse e persino fornire indicazioni stradali all'utente. Google Maps determina il percorso perfetto per l'utente considerando molti fattori. A tale scopo utilizza numerosi algoritmi di deep learning .

Un'altra caratteristica di Google Maps, che utilizza algoritmi di apprendimento automatico, è l'opzione "Esplora nelle vicinanze". Ti consente di trovare sportelli bancomat, ospedali, spa, ecc. nelle vicinanze. Per produrre risultati così accurati, è necessario analizzare molti dati.

Assistenti AI (Siri, Alexa, ecc.)

Google Assistant, Siri e altri assistenti di intelligenza artificiale sono un ottimo esempio di reti neurali artificiali. Usano algoritmi di apprendimento automatico per il riconoscimento vocale.

Attraverso il riconoscimento vocale, questi assistenti basati sull'intelligenza artificiale possono riconoscere i tuoi comandi e agire di conseguenza. Quindi, se dicessi al tuo Assistente Google di riprodurre una traccia specifica su YouTube, lo farebbe.

Questi assistenti utilizzano anche l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per migliorare le proprie prestazioni nel tempo. Devi aver notato come la tua esperienza con Siri o Alexa debba essere migliorata nel tempo.

Google aveva creato il progetto Google Brain con l'unico scopo di utilizzare meglio l'IA del deep learning. E il loro Google Assistant è un prodotto dello stesso. Questi assistenti possono anche utilizzare altri interessanti algoritmi di deep learning per una varietà di attività, tra cui la sintesi vocale, il riconoscimento delle immagini, ecc.

Il motore di ricerca di Google

Il motore di ricerca di Google è l'esempio più popolare e più significativo di algoritmi di deep learning e loro applicazione . È vasto, preciso e potente. Sebbene non siamo in grado di individuare quali algoritmi di deep learning utilizzino, siamo fiduciosi che il numero sia vasto. Inoltre, Google ha alcuni dei suoi algoritmi che migliorano l'esperienza di ricerca anche per i suoi utenti.

Ad esempio, il suo strumento più potente utilizzato da Google è PageRank. Google utilizza questo algoritmo per classificare le pagine web in base alla loro rilevanza. Google ha migliorato sostanzialmente i suoi algoritmi negli ultimi anni. Infatti, solo nell'anno 2018, Google ha lanciato 3.234 aggiornamenti per il suo algoritmo del motore di ricerca.

Ciò significa che hanno rilasciato circa nove aggiornamenti ogni giorno. I suoi algoritmi di ricerca sono ora molto più complessi e diversificati. Tuttavia, sono anche un ottimo esempio di come il deep learning sia diventato una parte vitale della nostra vita quotidiana.

Raccomandazioni Facebook

Ti sei mai chiesto come Facebook possa consigliarti persone che conosci nella vita? Come tutti gli esempi di cui abbiamo discusso in questo articolo, anche Facebook utilizza algoritmi di deep learning per questa attività. Prendono un sacco di dati da ogni utilizzo e li usano per perfezionare la loro esperienza.

Ecco perché inizi a guardare più di quei video di gatti che ti piacevano prima e i blazer su cui avevi cliccato una volta. Non solo Facebook, ma anche altre piattaforme di social media utilizzano questi algoritmi per ottimizzare il tuo feed. Ad esempio, per la sezione "Persone che potresti conoscere", gli algoritmi di Facebook controllano il tuo profilo e poi trovano altri profili simili al tuo. I criteri potrebbero essere molto diversi in base a ciascun profilo.

Dopo aver controllato altri profili, ti consiglia i profili che corrispondono di più al tuo. Usano l'algoritmo del sistema di raccomandazione per questo compito.

Gli algoritmi di deep learning sono ovunque

Ci sono innumerevoli esempi di applicazioni di deep learning. Dalle piattaforme di social media ai motori di ricerca, sono ovunque. Anche gli usi degli algoritmi di deep learning si stanno espandendo. Oltre alle applicazioni sopra menzionate, il deep learning trova impiego anche nel miglioramento delle immagini, nella logistica, nella finanza e nella sicurezza. Scopri di più sul Deep Learning e tuffati nel mondo dell'apprendimento automatico!

Le industrie stanno trovando nuovi modi per implementare questa tecnologia per facilitare la crescita e migliorare l'esperienza dell'utente.

Iscriviti ora alla certificazione upGrad PG in Machine Learning e Deep Learning e impara meglio l'argomento.