ディープラーニングアルゴリズムは私たちの日常生活をどのように変えていますか？

ディープラーニングとAIは、テクノロジー業界の最新のトレンドになっています。 しかし、それらの影響は何ですか？ そして、それらは私たちの日常生活にどのように影響を与えていますか？

ディープラーニングアプリケーションは、今日の世界の多くの変化の原因であり、その大部分は、私たちが世界で生きる方法に広範囲にわたる影響を及ぼします。 この記事では、さまざまな深層学習アルゴリズムとそのユースケースについて説明します。 あなたはそれらの使用法のいくつかを見て驚くでしょう。

現在、多くの企業は、顧客に質の高いサービスを提供するためにディープラーニングとAIに依存しています。 方法は次のとおりです。

ディープラーニングアルゴリズムの実際のユースケース

AppStoreの推奨事項

GoogleのPlayストアとAppleのAppStoreはどちらも、ユーザーにダウンロードの推奨事項を提供するためにディープラーニング技術を使用しています。 ユーザーのアクティビティを追跡し、ユーザーがインストールしたアプリと、ユーザーが無視したアプリを確認します。 受け取ったデータによると、ユーザーにアプリをすすめています。

単純に見えるかもしれませんが、ここでは多くの要因が関係しています。 これらのアルゴリズムは、ダウンロード数が最も多いアプリなど、最近の傾向も考慮しています。 また、ユーザーのアクティビティを他の同様のユーザーと比較し、それに応じてアプリを推奨します。 それが彼らの推奨がとても正確である理由です。

英語学習アプリをインストールしたとします。 アルゴリズムは、英語に関連するアプリだけでなく、他の学習アプリも推奨し始めます。 これらのアルゴリズムにより、すべての人のPlayストア（またはApp Store）はそれらに固有のものです。 パーソナライズされており、素晴らしいユーザーエクスペリエンスを提供します。

ダイナミックプライシング

UberやOlaなどの配車サービスには多くの共通点があります。 それらの1つは、動的な価格設定です。 動的価格設定は、ディープラーニングのもう1つの優れた結果です。 彼らはそれを使用して特定の乗り物の価格を計算します。これは距離や需要などの多くの要因に依存します。

タクシーを予約する際に、この価格設定を直接体験した必要があります。 交通量が少ない自由時間にタクシーを予約してから、ラッシュアワーの料金と比較してみてください。

彼らはこの価格設定モデルに依存して、会社に利益をもたらしながらタクシーを手頃な価格で維持できるようにしています。 ダイナミックプライシングはUberやOlaに限定されません。 ホスピタリティや旅行など、他の多くの業界でもこれらの手法が使用されています。

グーグルマップ

Googleマップは、機械学習とAIを使用して高品質の結果を提供する優れた例です。 特定の旅行にかかる時間を計算するためにディープラーニングアルゴリズムを使用します。

それは絶えず改善されています。 ディープラーニングの実装により、すべての旅行の推定所要時間の計算がより正確になります。

距離を計算したり、ルート内の交通状況を考慮したり、さまざまな方法を提案したり、ユーザーに道順を教えたりすることもできます。 Googleマップは、多くの要素を考慮して、ユーザーにとって最適なルートを決定します。 その目的のために多数の深層学習アルゴリズムを使用します。

機械学習アルゴリズムを使用するGoogleマップのもう1つの機能は、「近くを探索」オプションです。 近くのATM、病院、温泉などを見つけることができます。このような正確な結果を得るには、多くのデータを調べる必要があります。

AIアシスタント（Siri、Alexaなど）

Googleアシスタント、Siri、およびその他のAIアシスタントは、人工ニューラルネットワークの優れた例です。 彼らは音声認識に機械学習アルゴリズムを使用しています。

音声認識を通じて、これらのAIを利用したアシスタントは、コマンドを認識し、それに応じて行動することができます。 したがって、GoogleアシスタントにYouTubeで特定のトラックを再生するように指示すると、そのようになります。

これらのアシスタントは、自然言語処理（NLP）を使用して、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。 SiriまたはAlexaのエクスペリエンスが時間の経過とともにどのように改善されたかに気付いたはずです。

Googleは、ディープラーニングAIをより適切に使用することを唯一の目的としてGoogleBrainプロジェクトを作成しました。 そして彼らのGoogleアシスタントは同じ製品です。 これらのアシスタントは、テキスト読み上げ、画像認識など、さまざまなタスクに他の興味深い深層学習アルゴリズムを使用することもできます。

Googleの検索エンジン

Googleの検索エンジンは、ディープラーニングアルゴリズムとそのアプリケーションの最も人気があり、最も重要な例です。 それは広大で、正確で、そして強力です。 使用しているディープラーニングアルゴリズムを特定することはできませんが、その数は膨大であると確信しています。 さらに、Googleには、ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させるアルゴリズムがいくつかあります。

たとえば、Googleが使用する最も強力なツールはPageRankです。 Googleはこのアルゴリズムを使用して、関連性に応じてWebページをランク付けします。 Googleは、過去数年間でアルゴリズムを大幅に強化してきました。 実際、2018年だけでも、 Googleは検索エンジンアルゴリズムの3,234件の更新を公開しました。

これは、彼らが毎日約9つのアップデートをリリースしたことを意味します。 その検索アルゴリズムは現在、はるかに複雑で多様です。 ただし、これらは、ディープラーニングが私たちの日常生活の重要な部分になっていることを示す優れた例でもあります。

Facebookの推奨事項

Facebookがあなたが人生で知っている人々にどのように推薦できるか疑問に思ったことはありますか？ この記事で説明したすべての例と同様に、Facebookもこのタスクにディープラーニングアルゴリズムを使用しています。 彼らは使用するたびに大量のデータを取得し、それを使用してエクスペリエンスを向上させます。

そのため、以前は好きだった猫の動画や、一度クリックしたブレイザーをもっと使い始めることができます。 Facebookだけでなく他のソーシャルメディアプラットフォームも、フィードを最適化するためにこれらのアルゴリズムを使用しています。 たとえば、「知っているかもしれない人」セクションの場合、Facebookのアルゴリズムはあなたのプロファイルをチェックしてから、あなたのプロファイルに類似している他のプロファイルを見つけます。 基準は、各プロファイルに基づいて大きく異なる可能性があります。

他のプロファイルを確認した後、最も一致するプロファイルを推奨します。 彼らはこのタスクにレコメンダーシステムアルゴリズムを使用します。

ディープラーニングアルゴリズムはどこにでもあります

ディープラーニングのアプリケーションの例は無数にあります。 ソーシャルメディアプラットフォームから検索エンジンまで、それらはいたるところにあります。 ディープラーニングアルゴリズムの使用も拡大しています。 上記のアプリケーションとは別に、ディープラーニングは画像の強化、ロジスティクス、財務、セキュリティにも使用されます。 ディープラーニングについてもっと知り、機械学習の世界に飛び込みましょう！

業界は、成長を促進し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、このテクノロジーを実装する新しい方法を見つけています。

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