Le migliori applicazioni di deep learning nella vita reale in tutti i settori

Il mondo si sta lentamente trasformando in una sfera olisticamente connessa. Con la potenza di Internet e delle app connesse, i limiti che esistevano in precedenza vengono lentamente riconfigurati e gran parte di questo motivo è il Deep Learning. È responsabile di molti cambiamenti nel mondo di oggi, la maggior parte dei quali ha implicazioni di vasta portata sul modo in cui viviamo nel mondo.

Se non comprendi appieno ciò che il Deep Learning può ottenere, pensaci in questo modo: può permetterti di classificare tutte le tue vecchie immagini in base a qualsiasi parametro tu possa decidere (persone, date, luoghi, ecc.). Tale è il suo potenziale, e il modo in cui viene utilizzato oggi suggerisce proprio questa direzione per il futuro.

Le migliori applicazioni di apprendimento profondo nella vita reale:

Rilevamento di notizie di frode e aggregazione di notizie

Il Deep Learning ha facilitato maggiori livelli di personalizzazione per i lettori di news, e questa non è nemmeno la sua interpretazione più avanzata. Con una maggiore sofisticatezza, ora può definire i personaggi dei lettori e anche tenere conto dei filtri basati sulla geografia, nonché sui fattori sociali ed economici.

Inoltre, può aiutare con un altro processo correlato, che è molto più richiesto oggi: il rilevamento delle notizie sulle frodi. Dato che si fa affidamento su Internet per quasi tutte le informazioni che gli utenti ottengono oggi, è diventato un compito di primaria importanza affrontare la rimozione delle notizie false.

I bot replicano automaticamente le notizie da una singola fonte, tanto che diventa difficile dire quale notizia sia originale e quale sia falsa, perché entrambi gli elementi sono diffusi in modo così evidente su Internet.

Con l'aiuto del Deep Learning, è possibile sviluppare determinati classificatori che rilevano le notizie che non sono completamente obiettive e le rimuovono dal feed che stai navigando. Può anche aiutare ad avvisare gli utenti di potenziali violazioni della privacy.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

È stato spesso detto che un computer (o un pezzo di codice) può comprendere solo in base a una particolare sintassi e nient'altro. Ebbene, la PNL mira a cambiare questo presupposto imparando come il linguaggio viene elaborato in tempo reale, in modo simile a come lo stanno già facendo gli esseri umani.

Sebbene debba ancora raggiungere un'espressione completamente matura in questo senso, i progressi che ha già fatto sono abbastanza significativi, poiché può aiutare con più attività su più verticali. Ciò include la sintesi dei documenti, che è così ampiamente utilizzata nel campo legale che minaccia di sostituire tutti i paralegali. Qui, la formazione è simile al modo in cui un essere umano impara a comprendere la lingua.

Fin dalla tenera età, gli esseri umani sono costantemente esposti al linguaggio e questo ha un impatto su di loro in modo inspiegabile. Con il tempo, si abituano a determinate parole, nonché a come informano e impediscono determinate forme di espressione. L'idea alla base della PNL è che deve essere costantemente addestrata, attraverso la modellazione linguistica, la classificazione del testo, l'analisi di Twitter, la risposta alle domande e l'analisi del sentimento. Questi sono tutti sottoinsiemi della PNL e stanno guadagnando un'immensa popolarità.

Casi d'uso multipli nell'industria dell'intrattenimento

Il deep learning non ha solo un impatto significativo nel settore legale o dell'informazione, ma svolge anche un ruolo molto importante nel settore dell'intrattenimento, tenendo milioni di persone in contatto per un altro minuto (o un'ora) ogni giorno. E alcune di queste applicazioni sono davvero sorprendenti.

Anche se ora può sembrare intuitivo pensare che Netflix offra un'esperienza utente personalizzata ai propri clienti attraverso l'uso del Deep Learning (e anche Amazon), potrebbe essere meno ovvio pensare che VEVO abbia creato una nuova generazione di servizi di dati che non solo agli utenti ma anche artisti, etichette discografiche, aziende, oltre a gruppi aziendali interni.

Cos'altro consente il Deep Learning nello spazio dell'intrattenimento? Per cominciare, la modifica dei contenuti e la creazione automatica di contenuti sono ora una realtà, a causa della misura in cui si sono sviluppati il ​​riconoscimento facciale e dei modelli. Inoltre, il Deep Learning ha cambiato il processo di realizzazione del film assicurandosi che le telecamere possano comprendere molto bene il linguaggio del corpo umano, rendendo più facile assimilarlo nei personaggi virtuali.

In aggiunta a questo, Wimbledon 2018 ha ampiamente utilizzato IBM Watson per generare automaticamente i momenti salienti per la trasmissione televisiva. È stato possibile farlo perché IBM Watson poteva analizzare le espressioni così come le emozioni dei giocatori e, quindi, sono stati in grado di risparmiare una fortuna sia sullo sforzo che sui costi.

Industria sanitaria

Forse un altro uso non intuitivo del Deep Learning, ha implicazioni multiple e di vasta portata quando si tratta del settore sanitario. L'intero settore sanitario, come tutti i settori che sono stati colpiti dalle tecnologie emergenti, sta attraversando una trasformazione e il GPU computing ne sta portando molto avanti.

I sistemi e le applicazioni con accelerazione GPU stanno creando nuove possibilità nel settore sanitario, aiutando nella diagnosi precoce e nella cura di situazioni pericolose per la vita. Ci sono anche medici aumentati che possono virtualmente intervenire quando fisicamente c'è una carenza. Vari progetti di Deep Learning in questo senso stanno prendendo slancio nel settore e mostrano promettenti segnali di crescita.

Un'area importante in questo senso sono le riammissioni, che costano agli operatori sanitari milioni di dollari di entrate. Utilizzando il deep learning e le reti neurali, gli operatori sanitari e stanno riducendo sia i rischi per la salute associati, sia i costi.

Conclusione

Il deep learning è un fenomeno emergente ed è probabile che sia in prima linea negli immensi cambiamenti tecnologici negli anni a venire. upGrad, infatti, fornisce un programma di Deep Learning e Machine Learning: tra le altre cose, ti insegna ad analizzare le immagini a raggi X, prevedere l'abbandono dei clienti tra i fornitori di servizi di telecomunicazione, riconoscere i gesti e molto altro!

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