Jak algorytmy głębokiego uczenia się zmieniają nasze codzienne życie?

Głębokie uczenie i sztuczna inteligencja stały się najnowszym trendem w branży technologicznej. Ale jaki jest ich wpływ? I jak wpływają na nasze codzienne życie?

Aplikacje do uczenia głębokiego są odpowiedzialne za wiele zmian w dzisiejszym świecie, z których większość ma daleko idące konsekwencje dla naszego życia na świecie. W tym artykule omówimy różne algorytmy uczenia głębokiego i ich przypadki użycia . Zdziwiłbyś się, widząc niektóre z tych zastosowań.

Wiele firm polega obecnie na głębokim uczeniu się i sztucznej inteligencji, aby zapewnić swoim klientom wysokiej jakości usługi. Oto kilka sposobów, jak:

Rzeczywiste przypadki użycia algorytmów głębokiego uczenia

Rekomendacje App Store

Zarówno Google Play Store, jak i Apple App Store wykorzystują techniki głębokiego uczenia się, aby podawać użytkownikom rekomendacje dotyczące pobierania. Śledzą aktywność użytkownika, sprawdzają, które aplikacje instaluje użytkownik, a które pomija. Zgodnie z otrzymanymi danymi, polecają aplikacje użytkownikowi.

Choć może się to wydawać proste, w grę wchodzi wiele czynników. Algorytmy te uwzględniają również najnowsze trendy, takie jak aplikacje, które otrzymują najwięcej pobrań. Porównują również aktywność użytkownika z innymi podobnymi użytkownikami i odpowiednio polecają aplikacje. Dlatego ich rekomendacje są tak trafne.

Załóżmy, że zainstalowałeś aplikację do nauki języka angielskiego. Algorytmy zaczną teraz polecać Ci inne aplikacje do nauki, a także aplikacje związane z językiem angielskim. Dzięki tym algorytmom każdy sklep Play (lub App Store) jest dla nich unikalny. Jest spersonalizowany i zapewnia fantastyczne wrażenia użytkownika.

Ceny dynamiczne

Usługi przewozowe, takie jak Uber i Ola, mają ze sobą wiele wspólnego. Jednym z nich jest ich dynamiczna wycena. Dynamiczna wycena to kolejny doskonały wynik głębokiego uczenia się. Używają go do obliczenia ceny konkretnego przejazdu, która zależy od wielu czynników, takich jak odległość, popyt itp.

Musiałeś doświadczyć tej ceny z pierwszej ręki podczas rezerwacji taksówki. Spróbuj zarezerwować taksówkę w czasie wolnym, kiedy jest mniejszy ruch, a następnie porównaj ceny z cenami w godzinach szczytu.

Opierają się na tym modelu cenowym, aby upewnić się, że taksówki pozostaną przystępne cenowo, jednocześnie generując zysk dla firmy. Ceny dynamiczne nie ograniczają się do Ubera czy Oli. Wiele innych branż, takich jak hotelarstwo i podróże, również korzysta z tych technik.

mapy Google

Mapy Google to doskonały przykład wykorzystania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do dostarczania wysokiej jakości wyników. Wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia do obliczania czasu, jaki zajmie konkretna podróż.

Ciągle się poprawia. Dzięki wdrożeniom głębokiego uczenia obliczenia szacowanego wymaganego czasu każdej podróży stają się coraz dokładniejsze.

Może obliczyć odległość, uwzględnić ruch na trasie, sugerować różne sposoby, a nawet podawać wskazówki użytkownikowi. Mapy Google wyznaczają idealną trasę dla użytkownika, biorąc pod uwagę wiele czynników. W tym celu wykorzystuje wiele algorytmów głębokiego uczenia .

Inną funkcją Map Google, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, jest opcja „Eksploruj w pobliżu”. Pozwala znaleźć pobliskie bankomaty, szpitale, uzdrowiska itp. Aby uzyskać tak dokładne wyniki, musi przejść przez wiele danych.

Asystenci AI (Siri, Alexa itp.)

Asystent Google, Siri i inni asystenci AI to świetny przykład sztucznych sieci neuronowych. Wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do rozpoznawania mowy.

Dzięki rozpoznawaniu mowy asystenci wspomagani przez sztuczną inteligencję mogą rozpoznawać Twoje polecenia i odpowiednio działać. Tak więc, jeśli powiesz Asystentowi Google, aby odtworzył określony utwór w YouTube, zrobi to.

Asystenci ci wykorzystują również przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby z czasem poprawić swoją wydajność. Musiałeś zauważyć, jak z czasem poprawiło się Twoje doświadczenie z Siri lub Alexą.

Google stworzył projekt Google Brain wyłącznie w celu lepszego wykorzystania głębokiego uczenia AI. A ich Asystent Google jest produktem tego samego. Asystenci ci mogą również korzystać z innych interesujących algorytmów uczenia głębokiego do różnych zadań, w tym zamiany tekstu na mowę, rozpoznawania obrazów itp.

Wyszukiwarka Google

Wyszukiwarka Google jest najpopularniejszym i najbardziej znaczącym przykładem algorytmów głębokiego uczenia i ich zastosowania . Jest rozległy, dokładny i potężny. Chociaż nie jesteśmy w stanie wskazać, jakich algorytmów głębokiego uczenia używają, jesteśmy pewni, że liczba ta jest ogromna. Co więcej, Google ma również niektóre ze swoich algorytmów, które poprawiają komfort wyszukiwania dla swoich użytkowników.

Na przykład najpotężniejszym narzędziem, z którego korzysta Google, jest PageRank. Google używa tego algorytmu do rankingu stron internetowych zgodnie z ich trafnością. Google znacznie ulepszyło swoje algorytmy w ostatnich latach. W rzeczywistości w samym roku 2018 Google wprowadził 3234 aktualizacje dla swojego algorytmu wyszukiwarki.

Oznacza to, że każdego dnia wydawali około dziewięciu aktualizacji. Jego algorytmy wyszukiwania są teraz znacznie bardziej złożone i zróżnicowane. Są jednak również doskonałym przykładem tego, jak głębokie uczenie się stało się istotną częścią naszego codziennego życia.

Rekomendacje na Facebooku

Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak Facebook może polecić Ci osoby, które znasz w życiu? Podobnie jak wszystkie przykłady, które omówiliśmy w tym artykule, Facebook również wykorzystuje do tego zadania algorytmy głębokiego uczenia. Pobierają mnóstwo danych z każdego użycia i używają ich do udoskonalania swoich doświadczeń.

Dlatego zaczynasz oglądać więcej tych filmów o kotach, które lubisz wcześniej, i blezerów, które raz kliknąłeś. Nie tylko Facebook, ale inne platformy mediów społecznościowych również wykorzystują te algorytmy do optymalizacji Twojego kanału. Na przykład w sekcji „Osoby, które możesz znać” algorytmy Facebooka sprawdzają Twój profil, a następnie znajdują inne profile podobne do Twojego. Kryteria mogą być bardzo różne w zależności od profilu.

Po sprawdzeniu innych profili rekomenduje te, które najbardziej pasują do Twojego. Do tego zadania używają algorytmu systemu rekomendacji.

Algorytmy głębokiego uczenia są wszędzie

Istnieje niezliczona ilość przykładów zastosowań głębokiego uczenia się. Od platform społecznościowych po wyszukiwarki, są one wszędzie. Coraz powszechniejsze są również zastosowania algorytmów głębokiego uczenia . Oprócz aplikacji, o których wspomnieliśmy powyżej, uczenie głębokie znajduje również zastosowanie w ulepszaniu obrazu, logistyce, finansach i bezpieczeństwie. Dowiedz się więcej o głębokim uczeniu się i zanurz się w świecie uczenia maszynowego!

Branże znajdują nowe sposoby wdrażania tej technologii w celu ułatwienia rozwoju i poprawy doświadczeń użytkowników.

Zarejestruj się teraz na certyfikacie upGrad PG w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, aby lepiej zrozumieć ten temat.