산업 전반에 걸쳐 최고의 실생활 딥 러닝 애플리케이션

세상은 천천히 전체론적으로 연결된 영역으로 바뀌고 있습니다. 인터넷과 연결된 앱의 힘으로 이전에 존재했던 제한 사항이 천천히 재구성되고 있으며 이러한 이유의 큰 부분은 딥 러닝입니다. 그것은 오늘날 세계의 많은 변화에 책임이 있으며, 그 중 대다수는 우리가 세계에서 살아가는 방식에 광범위한 영향을 미칩니다.

딥 러닝이 달성할 수 있는 것이 무엇인지 완전히 이해하지 못한다면 다음과 같이 생각하십시오. 이를 통해 결정할 수 있는 모든 매개변수(사람, 날짜, 위치 등)에 대해 모든 이전 이미지를 분류할 수 있습니다. 이것이 그 잠재력이며 오늘날 사용되는 방식은 미래에 대한 이러한 방향을 정확히 제시합니다.

최고의 실생활 딥 러닝 애플리케이션:

사기 뉴스 탐지 및 뉴스 집계

딥 러닝은 뉴스리더를 위한 더 높은 수준의 개인화를 촉진했으며 이것은 가장 발전된 버전도 아닙니다. 더욱 정교해짐에 따라 이제 독자 페르소나를 정의하고 지리, 사회적 및 경제적 요인을 기반으로 한 필터도 설명할 수 있습니다.

또한 오늘날 수요가 훨씬 더 많은 또 다른 관련 프로세스인 사기 뉴스 탐지에도 도움이 될 수 있습니다. 오늘날 사용자가 얻는 거의 모든 정보가 인터넷에 의존한다는 점을 감안할 때 가짜 뉴스 제거를 해결하는 것이 가장 중요한 과제가 되었습니다.

봇은 단일 소스의 뉴스를 자동으로 복제하므로 두 항목 모두 인터넷에 널리 퍼져 있기 때문에 어느 뉴스가 원본이고 어느 것이 가짜인지 구분하기가 어렵습니다.

딥 러닝의 도움으로 완전히 객관적이지 않은 뉴스를 감지하고 탐색 중인 피드에서 제거하는 특정 분류기를 개발할 수 있습니다. 또한 잠재적인 개인 정보 침해에 대해 사용자에게 경고하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)

컴퓨터(또는 코드 조각)는 특정 구문을 기반으로만 이해할 수 있고 그 이상은 이해할 수 없다고 합니다. 글쎄요, NLP는 인간이 이미 하고 있는 것처럼 실시간으로 언어가 처리되는 방식을 학습함으로써 이 가정을 바꾸는 것을 목표로 합니다.

이와 관련하여 아직 완전히 성숙한 표현에 도달하기는 했지만 여러 업종에 걸쳐 여러 작업에 도움이 될 수 있기 때문에 이미 이룩한 진전은 충분히 중요합니다. 여기에는 문서 요약이 포함되며, 이는 법률 분야에서 매우 광범위하게 사용되어 모든 법률 보조원을 대체하겠다고 위협합니다. 여기서 훈련은 인간이 언어를 이해하는 방법을 배우는 것과 유사합니다.

인간은 어려서부터 끊임없이 언어에 노출되며 이는 설명할 수 없는 방식으로 영향을 미칩니다. 시간이 지남에 따라 그들은 특정 단어에 익숙해지고 특정 표현 형식을 알리고 허용하지 않습니다. NLP의 기본 개념은 언어 모델링, 텍스트 분류, 트위터 분석, 질문에 답하기, 감정 분석을 통해 지속적으로 훈련되어야 한다는 것입니다. 이들은 모두 NLP의 하위 집합이며 엄청난 인기를 얻고 있습니다.

엔터테인먼트 산업 의 다양한 사용 사례

딥 러닝은 법률 또는 정보 산업에 중대한 영향을 미칠 뿐만 아니라 엔터테인먼트 산업에서도 매우 중요한 역할을 하여 수백만 명의 사람들이 매일 1분(또는 1시간)씩 더 집중하도록 합니다. 그리고 이러한 응용 프로그램 중 일부는 정말 놀랍습니다.

이제 Netflix가 딥 러닝(아마존도 마찬가지)을 통해 고객에게 개인화된 사용자 경험을 제공한다고 생각하는 것이 직관적으로 보일 수 있지만, VEVO가 고객에게 서비스를 제공하지 않는 새로운 세대의 데이터 서비스를 만들었다고 생각하는 것은 덜 분명할 수 있습니다. 사용자뿐만 아니라 아티스트, 음반사, 회사 및 내부 비즈니스 그룹에도 적용됩니다.

엔터테인먼트 공간에서 딥 러닝이 가능하게 하는 것은 무엇입니까? 처음에는 얼굴 인식과 패턴 인식이 발달하면서 콘텐츠 편집과 자동 콘텐츠 생성이 이제 현실이 되었습니다. 또한 딥 러닝은 카메라가 인간의 신체 언어를 매우 잘 이해할 수 있도록 하여 영화 제작 프로세스를 변경하여 이를 가상 캐릭터에 더 쉽게 흡수할 수 있도록 합니다.

이 외에도 Wimbledon 2018은 IBM Watson을 광범위하게 사용하여 방송용 하이라이트를 자동 생성했습니다. 이는 IBM 왓슨이 선수들의 표정과 감정을 분석해 수고와 비용을 모두 절약할 수 있었기 때문이다.

의료 산업

딥 러닝의 또 다른 직관적이지 않은 사용은 의료 산업과 관련하여 광범위하고 다양한 의미를 갖습니다. 신흥 기술의 영향을 받은 모든 산업과 마찬가지로 전체 의료 산업은 변화를 겪고 있으며 GPU 컴퓨팅이 그 변화를 주도하고 있습니다.

GPU 가속 시스템과 애플리케이션은 생명을 위협하는 질병을 조기에 발견하고 치료하는 데 도움이 되는 의료 분야에서 새로운 가능성을 창출하고 있습니다. 물리적으로 부족할 때 가상으로 개입할 수 있는 증강 임상의도 있습니다. 이러한 맥락에서 다양한 딥러닝 프로젝트가 업계에서 모멘텀을 얻고 있으며 유망한 성장 조짐을 보이고 있습니다.

이와 관련하여 눈에 띄는 영역은 재입원으로 의료 제공자에게 수백만 달러의 수익이 발생합니다. 딥 러닝과 신경망을 활용하여 의료 제공자는 관련 건강 위험과 비용을 모두 줄이고 있습니다.

결론

딥 러닝은 떠오르는 현상이며 앞으로 몇 년 동안 엄청난 기술 변화의 최전선에 서게 될 것입니다. 실제로 upGrad는 딥 러닝 및 머신 러닝 프로그램을 제공합니다. 무엇보다도 X선 이미지를 분석하고, 통신 제공업체에서 고객 이탈을 예측하고, 제스처를 인식하는 등의 방법을 알려줍니다!

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