Como os algoritmos de aprendizado profundo estão transformando nossas vidas cotidianas?

O aprendizado profundo e a IA se tornaram a última tendência no setor de tecnologia. Mas qual é o seu impacto? E como eles estão influenciando nosso dia-a-dia?

Os aplicativos de aprendizado profundo são responsáveis ​​por muitas mudanças no mundo de hoje, a maioria das quais tem implicações de longo alcance na maneira como vivemos no mundo. Neste artigo, discutiremos diferentes algoritmos de aprendizado profundo e seus casos de uso . Você ficaria surpreso ao ver alguns desses usos.

Muitas empresas agora confiam no aprendizado profundo e na IA para fornecer serviços de qualidade aos seus clientes. Aqui estão algumas maneiras de como:

Casos de uso da vida real de algoritmos de aprendizado profundo

Recomendações da App Store

Tanto a Play Store do Google quanto a App Store da Apple usam técnicas de aprendizado profundo para fornecer recomendações de download a seus usuários. Eles rastreiam a atividade do usuário, veem quais aplicativos o usuário instala e quais aplicativos o usuário negligencia. De acordo com os dados recebidos, eles recomendam os aplicativos ao usuário.

Embora possa parecer simples, há muitos fatores em jogo aqui. Esses algoritmos também consideram as tendências recentes, como os aplicativos que recebem mais downloads. Eles também comparam a atividade do usuário com outros usuários semelhantes e recomendam os aplicativos de acordo. É por isso que suas recomendações são tão precisas.

Suponha que você instalou um aplicativo de aprendizado de inglês. Os algoritmos agora começarão a recomendar outros aplicativos de aprendizado, bem como aplicativos relacionados ao inglês. Devido a esses algoritmos, a Play Store (ou App Store) de cada pessoa é exclusiva para eles. É personalizado e oferece uma experiência de usuário fantástica.

Precificação dinâmica

Serviços de carona como Uber e Ola têm muitas coisas em comum. Um deles é o preço dinâmico. A precificação dinâmica é outro excelente resultado do aprendizado profundo. Eles o usam para calcular o preço de um passeio específico, que depende de muitos fatores, como distância, demanda etc.

Você deve ter experimentado esse preço em primeira mão ao reservar um táxi. Tente reservar um táxi durante o tempo livre, quando há menos tráfego, e compare os preços com os da hora do rush.

Eles contam com esse modelo de preços para garantir que os táxis permaneçam acessíveis e, ao mesmo tempo, gerem lucro para a empresa. Os preços dinâmicos não se limitam a Uber ou Ola. Muitas outras indústrias, como hotelaria e viagens, também estão usando essas técnicas.

Google Maps

O Google Maps é um excelente exemplo de uso de aprendizado de máquina e IA para fornecer resultados de qualidade. Ele usa algoritmos de aprendizado profundo para calcular o tempo que uma viagem específica levará.

Está constantemente melhorando. Devido às suas implementações de aprendizado profundo, seus cálculos do requisito de tempo estimado de cada viagem estão se tornando mais precisos.

Ele pode calcular a distância, considerar o tráfego na rota, sugerir caminhos diferentes e até mesmo dar direções ao usuário. O Google Maps determina a rota perfeita para o usuário considerando vários fatores. Ele usa vários algoritmos de aprendizado profundo para essa finalidade.

Outro recurso do Google Maps, que usa algoritmos de aprendizado de máquina, é a opção 'Explorar nas proximidades'. Ele permite que você encontre caixas eletrônicos, hospitais, spas, etc. nas proximidades. Ele deve passar por muitos dados para produzir resultados tão precisos.

Assistentes de IA (Siri, Alexa, etc.)

Google Assistant, Siri e outros assistentes de IA são um ótimo exemplo de redes neurais artificiais. Eles usam algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecimento de fala.

Por meio do reconhecimento de fala, esses assistentes com inteligência artificial podem reconhecer seus comandos e agir de acordo. Portanto, se você disser ao Google Assistente para reproduzir uma faixa específica no YouTube, ele o faria.

Esses assistentes também usam processamento de linguagem natural (NLP) para aprimorar seu desempenho com o tempo. Você deve ter notado como sua experiência com Siri ou Alexa deve ter melhorado com o tempo.

O Google criou o projeto Google Brain com o único propósito de usar melhor a IA de aprendizado profundo. E o Google Assistant é um produto do mesmo. Esses assistentes também podem usar outros algoritmos interessantes de aprendizado profundo para uma variedade de tarefas, incluindo conversão de texto em fala, reconhecimento de imagem etc.

Motor de busca do Google

O mecanismo de pesquisa do Google é o exemplo mais popular e mais significativo de algoritmos de aprendizado profundo e sua aplicação . É vasto, preciso e poderoso. Embora não possamos identificar quais algoritmos de aprendizado profundo eles usam, estamos confiantes de que o número é vasto. Além disso, o Google possui alguns de seus algoritmos que também aprimoram a experiência de pesquisa de seus usuários.

Por exemplo, sua ferramenta mais potente que o Google usa é o PageRank. O Google usa esse algoritmo para classificar as páginas da web de acordo com sua relevância. O Google aprimorou seus algoritmos substancialmente nos últimos anos. De fato, somente no ano de 2018, o Google lançou 3.234 atualizações para seu algoritmo de busca.

Isso significa que eles lançaram cerca de nove atualizações todos os dias. Seus algoritmos de busca são agora muito mais complexos e diversificados. No entanto, eles também são um ótimo exemplo de como o aprendizado profundo se tornou uma parte vital do nosso dia-a-dia.

Recomendações do Facebook

Você já se perguntou como o Facebook pode recomendar a você pessoas que você conhece na vida? Como todos os exemplos que discutimos neste artigo, o Facebook também usa algoritmos de aprendizado profundo para essa tarefa. Eles pegam muitos dados de cada uso e os usam para refinar sua experiência.

É por isso que você começa a ver mais vídeos de gatos que você gosta antes e os blazers que você clicou uma vez. Não apenas o Facebook, mas outras plataformas de mídia social também usam esses algoritmos para otimizar seu feed. Por exemplo, para a seção 'Pessoas que você pode conhecer', os algoritmos do Facebook verificam seu perfil e, em seguida, encontram outros perfis semelhantes ao seu. Os critérios podem ser muito diferentes com base em cada perfil.

Depois de verificar outros perfis, ele recomenda os perfis que mais combinam com o seu. Eles usam o algoritmo do sistema de recomendação para essa tarefa.

Algoritmos de Deep Learning estão em toda parte

Existem inúmeros exemplos de aplicações de deep learning. De plataformas de mídia social a mecanismos de pesquisa, eles estão em toda parte. Os usos de algoritmos de aprendizado profundo também estão se expandindo. Além dos aplicativos mencionados acima, o aprendizado profundo também encontra uso em aprimoramentos de imagem, logística, finanças e segurança. Saiba mais sobre Deep Learning e mergulhe no mundo do Machine Learning!

As indústrias estão encontrando novas maneiras de implementar essa tecnologia para facilitar o crescimento e melhorar a experiência do usuário.

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