業界全体のトップリアルライフディープラーニングアプリケーション
公開: 2019-11-01世界はゆっくりと全体的に接続された球体に変わりつつあります。 インターネットと接続されたアプリの力により、以前に存在していた制限が徐々に再構成されています。この理由の大部分はディープラーニングです。 それは今日の世界の多くの変化に責任があり、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。
ディープラーニングが何を達成できるかを完全に理解していない場合は、このように考えてください。これにより、決定する可能性のある任意のパラメーター（人、日付、場所など）ですべての古い画像を分類できます。 これがその可能性であり、現在の使用方法は、将来のこの方向性を正確に示唆しています。
目次
トップリアルライフディープラーニングアプリケーション：
不正ニュースの検出とニュースの集約
ディープラーニングは、ニュースリーダーのパーソナライズのレベルを高めており、これは最も高度な表現ではありません。 高度化により、読者のペルソナを定義し、地理や社会的および経済的要因に基づいたフィルターを説明できるようになりました。
さらに、それは、今日はるかに需要が高まっている別の関連プロセス、つまり詐欺ニュースの検出に役立ちます。 ユーザーが今日入手するほとんどすべての情報がインターネットに依存していることを考えると、偽のニュースの削除に取り組むことが最も重要なタスクになっています。
ボットは単一のソースからのニュースを自動的に複製するため、どちらのニュースがインターネット上で非常に目立つように広がっているため、どのニュースがオリジナルでどれが偽物であるかを判断するのが難しくなります。
ディープラーニングの助けを借りて、完全に客観的ではないニュースを検出し、閲覧しているフィードからそれを削除する特定の分類子を開発できます。 また、潜在的なプライバシー侵害についてユーザーに警告するのにも役立ちます。
自然言語処理（NLP）
コンピュータ（またはコードの一部）は特定の構文に基づいてのみ理解でき、それ以上のことは何もないとよく言われます。 NLPは、人間がすでに行っているのと同じように、言語がリアルタイムでどのように処理されるかを学習することで、この仮定を変えることを目指しています。
この点でまだ完全に成熟した表現に到達することはできませんが、それがいくつかの分野にわたる複数のタスクに役立つことができるので、それがすでに成し遂げた進歩は十分に重要です。 これには文書の要約が含まれます。これは法曹界で非常に広く採用されているため、すべてのパラリーガルに取って代わると脅迫されています。 ここでの訓練は、人間が言語を理解することを学ぶ方法に似ています。
幼い頃から、人間は常に言語にさらされており、これは不可解な方法で彼らに影響を与えます。 時間が経つにつれて、彼らは特定の言葉に慣れ、特定の表現形式をどのように伝え、禁止するかを理解します。 NLPの背後にある考え方は、言語モデリング、テキストの分類、Twitter分析、質問への回答、感情分析を通じて、常にトレーニングする必要があるということです。 これらはすべてNLPのサブセットであり、絶大な人気を得ています。
エンターテインメント業界における複数のユースケース
ディープラーニングは、法律業界や情報業界に大きな影響を与えるだけでなく、エンターテインメント業界でも非常に重要な役割を果たしており、毎日何百万人もの人々を1分（または1時間）引き留めています。 そして、これらのアプリケーションのいくつかは本当に驚くべきものです。
Netflixがディープラーニングを使用して顧客にパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供すると考えるのは直感的に思えるかもしれませんが（Amazonもそうです）、VEVOが新世代のデータサービスを作成したと考えるのはそれほど明白ではないかもしれません。ユーザーだけでなく、アーティスト、レコードレーベル、企業、社内のビジネスグループにも。
エンターテインメントスペースでディープラーニングは他に何を可能にしますか？ まず、顔とパターンの認識が発達したおかげで、コンテンツの編集と自動コンテンツの作成が現実のものになりました。 さらに、ディープラーニングは、カメラが人体の言語を非常によく理解できるようにすることで映画製作プロセスを変更し、それを仮想キャラクターに吸収しやすくしました。
これに加えて、ウィンブルドン2018は、IBM Watsonを広範囲に使用して、テレビ放送のハイライトを自動生成しました。 これが可能だったのは、IBM Watsonがプレイヤーの表現と感情を分析でき、その結果、プレイヤーは労力とコストの両方で大金を節約することができたからです。
ヘルスケア業界
おそらく、ディープラーニングのもう1つの直感的でない使用法であり、ヘルスケア業界に関しては、広範囲にわたる複数の影響があります。 新興技術の影響を受けたすべての業界と同様に、ヘルスケア業界全体が変革を遂げています。GPUコンピューティングはその多くを前進させています。
GPUで高速化されたシステムとアプリケーションは、医療に新しい可能性を生み出し、生命を脅かすものの早期発見と治療に役立ちます。 物理的に不足しているときに事実上介入できる増強された臨床医もいます。 このようなさまざまなディープラーニングプロジェクトが業界で勢いを増しており、それらは成長の有望な兆候を示しています。
この点で重要な分野は再入院であり、これは医療提供者に数百万ドルの収入をもたらします。 ディープラーニングとニューラルネットワークを利用することで、医療提供者は、関連する健康リスクとコストの両方を削減しています。
初心者のためのディープラーニングプロジェクトのアイデア結論
ディープラーニングは新進気鋭の現象であり、今後数年間で大きな技術変化の最前線に立つ可能性があります。 実際、upGradは、ディープラーニングと機械学習のプログラムを提供します。特に、X線画像の分析、通信プロバイダー全体の顧客離れの予測、ジェスチャーの認識などを教えてくれます。
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