Reti neurali: applicazioni nel mondo reale

Le reti neurali trovano applicazioni estese in aree in cui i computer tradizionali non funzionano molto bene. Ad esempio, per le dichiarazioni di problemi in cui invece di output programmati, vorresti che il sistema imparasse, si adattasse e cambiasse i risultati in sincronia con i dati che gli stai lanciando. Anche le reti neurali trovano applicazioni rigorose ogni volta che si parla di gestire dati rumorosi o incompleti. E onestamente, la maggior parte dei dati presenti là fuori è davvero rumorosa.
Con la loro capacità cerebrale di apprendere e adattarsi, le reti neurali costituiscono l'intera base e hanno applicazioni nell'intelligenza artificiale e, di conseguenza, negli algoritmi di apprendimento automatico. Prima di arrivare a come le reti neurali alimentano l'intelligenza artificiale, parliamo prima un po' di cosa sia esattamente l'intelligenza artificiale.
Per il più lungo tempo possibile, la parola "intelligenza" è stata semplicemente associata al cervello umano. Ma poi è successo qualcosa! Gli scienziati hanno trovato un modo per addestrare i computer seguendo la metodologia utilizzata dal nostro cervello. Nasce così l'Intelligenza Artificiale, che si può definire essenzialmente come l'intelligenza originata dalle macchine. Per dirla ancora più semplicemente, Machine Learning sta semplicemente fornendo alle macchine la capacità di "pensare", "imparare" e "adattarsi".
Con così tanto detto e fatto, è imperativo capire quali sono esattamente i casi d'uso dell'IA e in che modo le reti neurali aiutano la causa. Immergiamoci nelle applicazioni delle reti neurali in vari domini: dai social media e dagli acquisti online , alle finanze personali e, infine, all'assistente intelligente sul tuo telefono .
Dovresti ricordare che questo elenco non è in alcun modo esaustivo, poiché le applicazioni delle reti neurali sono molto diffuse. Fondamentalmente, tutto ciò che fa apprendere le macchine sta implementando l'uno o l'altro tipo di rete neurale .

Social media

Il diluvio di dati sempre crescente che circonda i social media offre ai creatori di queste piattaforme l'opportunità unica di dilettarsi con i dati illimitati che hanno. Non c'è da stupirsi che tu possa vedere una nuova funzione ogni quindici giorni. È giusto dire che tutto questo sarebbe stato come un sogno lontano senza le reti neurali per salvare la situazione.
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Le reti neurali e i loro algoritmi di apprendimento trovano ampie applicazioni nel mondo dei social media. Vediamo come:

Facebook

Non appena carichi una foto su Facebook, il servizio evidenzia automaticamente i volti e chiede agli amici di taggare. Come fa a identificare istantaneamente quale dei tuoi amici è nella foto?
La risposta è semplice: Intelligenza Artificiale. In un video che mette in evidenza la ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook, discutono delle applicazioni delle reti neurali per potenziare il loro software di riconoscimento facciale. Facebook sta investendo molto in quest'area, non solo all'interno dell'organizzazione, ma anche attraverso l'acquisizione di startup di riconoscimento facciale come Face.com (acquisita nel 2012 per una presunta cifra di 60 milioni di dollari), Masquerade (acquisita nel 2016 per una somma non rivelata), e Faciometrics (acquisiti nel 2016 per una somma non rivelata).

Nel giugno 2016, Facebook ha annunciato una nuova iniziativa di intelligenza artificiale che utilizza varie reti neurali profonde come DeepText , un motore di intelligenza artificiale in grado di comprendere il contenuto testuale di migliaia di post al secondo, con una precisione quasi umana.

Instagram

Instagram, acquisito da Facebook nel 2012, utilizza il deep learning facendo uso di una connessione di reti neurali ricorrenti per identificare il significato contestuale di un'emoji , che ha sostituito costantemente gli slang (ad esempio, un'emoji che ride potrebbe sostituire "rofl" ).
Identificando algoritmicamente i sentimenti dietro le emoji, Instagram crea e suggerisce automaticamente emoji e hashtag correlati alle emoji. Può sembrare un'applicazione minore dell'IA, ma essere in grado di interpretare e analizzare questa traduzione da emoji a testo su scala più ampia pone le basi per ulteriori analisi su come le persone usano Instagram.

Pinterest

Pinterest utilizza la visione artificiale, un'altra applicazione delle reti neurali , in cui insegniamo ai computer a "vedere" come un essere umano, al fine di identificare automaticamente gli oggetti nelle immagini (o "pin", come lo chiamano) e quindi consigliare pin visivamente simili. Altre applicazioni delle reti neurali su Pinterest includono la prevenzione dello spam, la ricerca e l'individuazione, la performance e la monetizzazione degli annunci e l'email marketing.
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Acquisti online

Ti ritrovi in ​​situazioni in cui sei pronto per acquistare qualcosa, ma finisci per acquistare molto più del previsto, grazie ad alcuni fantastici consigli?
Sì, incolpa le reti neurali per questo. Utilizzando la rete neurale e le sue conoscenze, i giganti dell'e-commerce stanno creando sistemi di intelligenza artificiale che ti conoscono meglio di te stesso. Vediamo come:

Ricerca

Le tue ricerche su Amazon ("auricolari", "pietra per pizza", "caricabatterie per laptop", ecc.) restituiscono un elenco dei prodotti più rilevanti relativi alla tua ricerca, senza perdere molto tempo. In una descrizione della sua tecnologia di ricerca dei prodotti, Amazon afferma che i suoi algoritmi imparano automaticamente a combinare più funzionalità rilevanti. Utilizza schemi passati e si adatta a ciò che è importante per il cliente in questione.
E cosa fa “imparare” gli algoritmi? Hai indovinato: Reti neurali !

Raccomandazioni

Amazon ti mostra i consigli utilizzando i suoi "clienti che hanno visualizzato questo articolo hanno anche visto", "i clienti che hanno acquistato questo articolo hanno anche acquistato" e anche tramite consigli curati sulla tua home page, nella parte inferiore delle pagine degli articoli e tramite e-mail. Amazon utilizza le reti neurali artificiali per addestrare i suoi algoritmi per apprendere il modello e il comportamento dei suoi utenti. Questo, a sua volta, aiuta Amazon a fornire consigli ancora migliori e personalizzati.

Bancario/Finanza personale

Assegno depositi tramite cellulare

La maggior parte delle grandi banche sta eliminando la necessità per i clienti di consegnare fisicamente un assegno alla banca offrendo la possibilità di depositare assegni tramite un'applicazione per smartphone . Le tecnologie che alimentano queste applicazioni utilizzano le reti neurali per decifrare e convertire la scrittura a mano sugli assegni in testo. In sostanza, le reti neurali si trovano al centro di qualsiasi applicazione che richieda il riconoscimento della scrittura a mano/vocale/immagine.

Prevenzione frodi

Come può un istituto finanziario determinare una transazione fraudolenta? Il più delle volte, il volume giornaliero delle transazioni è troppo elevato per essere rivisto manualmente. Per aiutare in questo, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per creare sistemi che apprendono attraverso la formazione quali tipi di transazioni sono fraudolente (parla apprendimento, parla reti neurali !).
FICO, la società che crea rating di credito utilizzati per determinare l'affidabilità creditizia, utilizza le reti neurali per alimentare la propria intelligenza artificiale per prevedere transazioni fraudolente. I fattori che influenzano l' output finale della rete neurale artificiale includono la frequenza e le dimensioni della transazione e il tipo di rivenditore coinvolto.
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Alimentare i tuoi telefoni cellulari

Voce a testo

Una delle caratteristiche più comuni sugli smartphone oggi è la conversione da voce a testo. Premendo semplicemente un pulsante o pronunciando una frase particolare ("Ok Google", ad esempio), puoi iniziare a parlare al tuo telefono e il tuo telefono converte l'audio in testo. Google utilizza reti neurali artificiali in connessione ricorrente per potenziare la ricerca vocale. Microsoft afferma inoltre di aver sviluppato un sistema di riconoscimento vocale, utilizzando le reti neurali , in grado di trascrivere le conversazioni in modo leggermente più accurato rispetto agli esseri umani.

Assistenti personali intelligenti

Con la tecnologia voice-to-text che sta diventando abbastanza precisa da poter fare affidamento per le conversazioni di base, si sta trasformando nell'interfaccia di controllo per una nuova generazione di assistenti personali. Inizialmente, c'erano assistenti telefonici più semplici: Siri e Google Now (ora sostituiti dal più sofisticato Assistente Google), che potevano eseguire ricerche su Internet, impostare promemoria e integrarsi con il tuo calendario. Amazon ha ampliato questo modello con l'annuncio di componenti hardware e software complementari: Alexa ed Echo (in seguito, Dot).

Qual è la differenza tra data science, machine learning e big data?

Per concludere...
Abbiamo solo scalfito la superficie quando si tratta delle applicazioni delle reti neurali nella vita quotidiana. Settori e domini specifici hanno interazioni specifiche con l'intelligenza artificiale facendo uso di reti neurali che vanno ben oltre ciò di cui si è parlato in questo articolo. Ad esempio, i giocatori di scacchi usano regolarmente i motori di scacchi per analizzare le loro partite, migliorare se stessi e praticare nuove tattiche - e va da sé che il motore di scacchi in questione distribuisce le reti neurali per realizzare l'apprendimento.

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Hai qualche altro caso d'uso reale interessante delle reti neurali che potremmo aver perso? Lascialo nei commenti qui sotto!