Principais aplicativos de aprendizado profundo da vida real em todos os setores

O mundo está lentamente se transformando em uma esfera holisticamente conectada. Com o poder da internet e dos aplicativos conectados, as limitações que existiam anteriormente estão sendo reconfiguradas aos poucos – e grande parte desse motivo é o Deep Learning. É responsável por muitas mudanças no mundo de hoje, a maioria das quais tem implicações de longo alcance na maneira como vivemos no mundo.

Se você não entende completamente o que o Deep Learning pode alcançar, pense dessa forma – ele pode permitir que você classifique todas as suas imagens antigas em qualquer parâmetro que você decidir (pessoas, datas, locais, etc). Tal é o seu potencial, e a forma como está sendo usado hoje sugere precisamente essa direção para o futuro.

Principais aplicativos de aprendizado profundo da vida real:

Detecção de notícias de fraude e agregação de notícias

O Deep Learning facilitou maiores níveis de personalização para leitores de notícias, e essa nem é sua versão mais avançada. Com maior sofisticação, agora pode definir personas de leitores e também contabilizar filtros baseados na geografia, bem como em fatores sociais e econômicos.

Além disso, pode ajudar em outro processo relacionado, que é muito mais procurado hoje – detecção de notícias de fraude. Dado que a internet é confiável para quase todas as informações que os usuários obtêm hoje, tornou-se uma tarefa de primordial importância abordar a remoção de notícias falsas.

Os bots replicam automaticamente as notícias de uma única fonte, tanto que fica difícil dizer qual notícia é original e qual é falsa – porque ambos os itens são tão proeminentes espalhados pela internet.

Com a ajuda do Deep Learning, certos classificadores podem ser desenvolvidos que detectam notícias que não são totalmente objetivas e as removem do feed que você está navegando. Também pode ajudar a alertar os usuários sobre possíveis violações de privacidade.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Costuma-se dizer que um computador (ou pedaço de código) só pode entender com base em uma sintaxe específica e nada além dela. Bem, a PNL visa mudar essa suposição aprendendo como a linguagem é processada em tempo real, semelhante a como os humanos já estão fazendo isso.

Embora ainda deva atingir uma expressão totalmente madura nesse sentido, os avanços que já fez são significativos o suficiente, pois pode ajudar em várias tarefas em várias verticais. Isso inclui a sumarização de documentos, que é tão amplamente empregada no campo jurídico que ameaça substituir todos os paralegais. Aqui, o treinamento é semelhante ao modo como um ser humano aprende a entender a linguagem.

Desde cedo, os seres humanos são constantemente expostos à linguagem e isso os impacta de forma inexplicável. Com o tempo, acostumam-se a determinadas palavras, assim como informam e desaprovam determinadas formas de expressão. A ideia por trás da PNL é que ela precisa ser treinada constantemente – por meio de modelagem de linguagem, classificação de texto, análise de twitter, resposta a perguntas e análise de sentimentos. Estes são todos subconjuntos da PNL e estão ganhando imensa popularidade.

Vários casos de uso na indústria do entretenimento

O Deep Learning não tem apenas um impacto significativo na indústria legal ou da informação, mas também desempenha um papel muito importante na indústria do entretenimento, mantendo milhões de pessoas no gancho por mais um minuto (ou uma hora) todos os dias. E algumas dessas aplicações são realmente surpreendentes.

Embora possa parecer intuitivo agora pensar que a Netflix oferece uma experiência de usuário personalizada a seus clientes por meio do uso de Deep Learning (e a Amazon também), pode ser menos óbvio pensar que a VEVO criou uma nova geração de serviços de dados que atendem não apenas apenas para usuários, mas também artistas, gravadoras, empresas, bem como grupos empresariais internos.

O que mais o Deep Learning está possibilitando no espaço de entretenimento? Para começar, a edição de conteúdo e a criação automática de conteúdo são agora uma realidade, devido à extensão do desenvolvimento do reconhecimento facial e de padrões. Além disso, o Deep Learning mudou o processo de criação de filmes, garantindo que as câmeras possam entender muito bem a linguagem corporal humana, facilitando a absorção disso em personagens virtuais.

Além disso, Wimbledon 2018 usou amplamente o IBM Watson para gerar automaticamente destaques para transmissão. Foi possível fazer isso porque o IBM Watson podia analisar as expressões e as emoções dos jogadores e, assim, eles conseguiram economizar uma fortuna tanto em esforço quanto em custo.

Indústria da saúde

Talvez outro uso não intuitivo do Deep Learning, tem implicações de longo alcance e múltiplas quando se trata do setor de saúde. Todo o setor de saúde, como todos os setores que foram impactados por tecnologias emergentes, está passando por uma transformação – e a computação GPU está impulsionando muito disso.

Os sistemas e aplicativos acelerados por GPU estão criando novas possibilidades na área da saúde, ajudando na detecção precoce e na cura de ameaças à vida. Há também clínicos avançados que podem intervir virtualmente quando fisicamente há uma escassez. Vários projetos de Deep Learning nesse sentido estão ganhando força no setor e mostram sinais promissores de crescimento.

Uma área de destaque a esse respeito são as readmissões, que custam milhões de dólares em receita aos prestadores de serviços de saúde. Ao fazer uso do aprendizado profundo e das redes neurais, os provedores de serviços de saúde e estão reduzindo os riscos de saúde associados, bem como os custos.

Conclusão

Deep Learning é um fenômeno em ascensão, e é provável que esteja na vanguarda de imensas mudanças tecnológicas nos próximos anos. O upGrad, na verdade, fornece um programa em Deep Learning e Machine Learning – entre outras coisas, ele ensina você a analisar imagens de raios-X, prever a rotatividade de clientes em provedores de telecomunicações, reconhecer gestos e muito mais!

Leia mais sobre o curso, que é projetado especificamente para indivíduos que trabalham, aqui . Se você deseja estar no centro da tecnologia na próxima década, o Deep Learning é definitivamente o caminho a seguir!