Najlepsze aplikacje do głębokiego uczenia się w prawdziwym życiu w różnych branżach

Świat powoli zamienia się w holistycznie połączoną sferę. Dzięki potędze Internetu i połączonych aplikacji ograniczenia, które istniały wcześniej, są powoli rekonfigurowane – a dużą część tego powodu stanowi uczenie głębokie. Odpowiada za wiele zmian w dzisiejszym świecie, z których większość ma daleko idące konsekwencje dla naszego życia na świecie.

Jeśli nie do końca rozumiesz, co może osiągnąć Deep Learning, pomyśl o tym w ten sposób – może to pozwolić Ci sklasyfikować wszystkie stare obrazy według dowolnego parametru (osoby, daty, lokalizacje itp.). Taki jest jego potencjał, a sposób, w jaki jest wykorzystywany dzisiaj, sugeruje mu właśnie ten kierunek w przyszłości.

Najlepsze aplikacje do głębokiego uczenia się w prawdziwym życiu:

Wykrywanie oszustw i agregacja wiadomości

Głębokie uczenie ułatwiło czytelnikom wyższy poziom personalizacji i nie jest to nawet najbardziej zaawansowana wersja. Dzięki zwiększonemu zaawansowaniu może teraz definiować osoby czytelnika, a także uwzględniać filtry oparte na geografii oraz czynnikach społecznych i ekonomicznych.

Co więcej, może pomóc w innym powiązanym procesie, który jest dziś znacznie bardziej pożądany – wykrywaniu wiadomości o oszustwach. Biorąc pod uwagę, że Internet opiera się na prawie wszystkich informacjach, które dziś otrzymują użytkownicy, zajęcie się usuwaniem fałszywych wiadomości stało się zadaniem o pierwszorzędnym znaczeniu.

Boty automatycznie replikują wiadomości z jednego źródła, do tego stopnia, że ​​trudno jest odróżnić, które wiadomości są oryginalne, a które fałszywe – ponieważ obie wiadomości są tak szeroko rozpowszechnione w Internecie.

Z pomocą Deep Learning można opracować pewne klasyfikatory, które wykrywają wiadomości, które nie są do końca obiektywne i usuwają je z przeglądanego kanału. Może również pomóc w ostrzeganiu użytkowników o potencjalnych naruszeniach prywatności.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Często mówi się, że komputer (lub fragment kodu) może zrozumieć tylko na podstawie określonej składni i nic poza nią. Cóż, NLP ma na celu zmianę tego założenia, ucząc się, jak język jest przetwarzany w czasie rzeczywistym, podobnie jak ludzie już to robią.

Chociaż wciąż nie udało się osiągnąć w pełni dojrzałej ekspresji w tym zakresie, kroki, które już poczyniła, są wystarczająco znaczące, ponieważ może pomóc w wielu zadaniach w kilku branżach. Obejmuje to podsumowanie dokumentów, które jest tak szeroko stosowane w dziedzinie prawa, że ​​grozi zastąpienie wszystkich paralegal. Tutaj szkolenie jest podobne do sposobu, w jaki człowiek uczy się rozumieć język.

Od najmłodszych lat ludzie są stale narażeni na język, co wpływa na nich w niewytłumaczalny sposób. Z czasem przyzwyczajają się do pewnych słów, do tego, jak informują i nie dopuszczają do pewnych form wyrazu. Ideą NLP jest to, że musi być stale szkolony – poprzez modelowanie języka, klasyfikowanie tekstu, analizę Twittera, odpowiadanie na pytania i analizę sentymentu. Są to wszystkie podzbiory NLP i zyskują ogromną popularność.

Wiele przypadków użycia w branży rozrywkowej

Deep Learning ma nie tylko znaczący wpływ na branżę prawniczą lub informacyjną, ale także odgrywa bardzo ważną rolę w branży rozrywkowej, utrzymując miliony ludzi w ryzach przez kolejną minutę (lub godzinę) każdego dnia. A niektóre z tych zastosowań są naprawdę zaskakujące.

Choć może wydawać się intuicyjne, że Netflix zapewnia swoim klientom spersonalizowane wrażenia użytkownika dzięki wykorzystaniu Deep Learning (podobnie jak Amazon), mniej oczywiste może być myślenie, że VEVO stworzyło nową generację usług przetwarzania danych, które nie tylko dla użytkowników, ale także artystów, wytwórni płytowych, firm, a także wewnętrznych grup biznesowych.

Co jeszcze umożliwia Deep Learning w przestrzeni rozrywki? Po pierwsze, edycja treści, a także automatyczne tworzenie treści są teraz rzeczywistością, ze względu na stopień, w jakim rozwinęło się rozpoznawanie twarzy i wzorów. Co więcej, Głębokie uczenie zmieniło proces tworzenia filmów, zapewniając, że kamery bardzo dobrze rozumieją mowę ludzkiego ciała, co ułatwia przyswajanie tego przez wirtualne postacie.

Oprócz tego Wimbledon 2018 intensywnie wykorzystywał IBM Watson do automatycznego generowania skrótów do transmisji telewizyjnej. Było to możliwe, ponieważ IBM Watson potrafił analizować ekspresję, a także emocje graczy, dzięki czemu byli w stanie zaoszczędzić fortunę zarówno na wysiłku, jak i na kosztach.

Branża Opieki Zdrowotnej

Być może kolejne nieintuicyjne zastosowanie Deep Learning ma dalekosiężne i wielorakie implikacje, jeśli chodzi o branżę opieki zdrowotnej. Cała branża opieki zdrowotnej, podobnie jak wszystkie branże, na które wpłynęły pojawiające się technologie, przechodzi transformację – a obliczenia na procesorach graficznych napędzają ją w dużej mierze do przodu.

Systemy i aplikacje z akceleracją GPU stwarzają nowe możliwości w opiece zdrowotnej, pomagając we wczesnym wykrywaniu i leczeniu zagrożeń dla życia. Istnieją również klinicyści wspomagani, którzy mogą praktycznie wkroczyć, gdy fizycznie brakuje. Różne projekty Deep Learning w tym duchu nabierają rozpędu w branży i wykazują obiecujące oznaki wzrostu.

Ważnym obszarem w tym zakresie są readmisje, które kosztują świadczeniodawców opieki zdrowotnej miliony dolarów przychodów. Wykorzystując głębokie uczenie oraz sieci neuronowe, świadczeniodawcy opieki zdrowotnej i zmniejszają zarówno związane z tym zagrożenia dla zdrowia, jak i koszty.

Wniosek

Głębokie uczenie się jest nadchodzącym zjawiskiem i prawdopodobnie stanie na czele ogromnych zmian technologicznych w nadchodzących latach. UpGrad zapewnia program z zakresu głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego — między innymi uczy analizowania zdjęć rentgenowskich, przewidywania odejścia klientów od dostawców usług telekomunikacyjnych, rozpoznawania gestów i wiele więcej!

Przeczytaj więcej o kursie, który jest przeznaczony specjalnie dla osób pracujących, tutaj . Jeśli chcesz być w centrum technologii w następnej dekadzie, Deep Learning jest zdecydowanie najlepszym rozwiązaniem!