Cele mai bune aplicații de învățare profundă din viața reală din diverse industrii

Lumea se transformă încet într-o sferă conectată holistic. Cu puterea internetului și a aplicațiilor conectate, limitările care existau mai devreme sunt reconfigurate încet - și o mare parte din acest motiv este Deep Learning. Este responsabil pentru multe schimbări din lumea de astăzi, dintre care majoritatea au implicații de amploare asupra modului în care trăim în lume.

Dacă nu înțelegeți pe deplin ce poate realiza Deep Learning, gândiți-vă la asta în acest fel – vă poate permite să clasificați toate imaginile vechi pe orice parametru pe care îl puteți decide (oameni, date, locații etc.). Acesta este potențialul său, iar modul în care este utilizat astăzi sugerează tocmai această direcție pentru viitor.

Cele mai bune aplicații de învățare profundă din viața reală:

Detectarea știrilor frauduloase și agregarea știrilor

Deep Learning a facilitat niveluri mai mari de personalizare pentru cititorii de știri, iar aceasta nu este nici măcar cea mai avansată redare a acesteia. Cu o sofisticare sporită, acum poate defini personajele cititorilor și, de asemenea, poate lua în considerare filtrele bazate pe geografie, precum și pe factori sociali și economici.

Mai mult, poate ajuta cu un alt proces conex, care este mult mai solicitat astăzi - detectarea știrilor frauduloase. Având în vedere că internetul se bazează pe aproape toate informațiile pe care utilizatorii le obțin astăzi, a devenit o sarcină de primă importanță abordarea eliminării știrilor false.

Boții reproduc automat știrile dintr-o sursă unică, atât de mult încât devine greu să spui care știre este originală și care este falsă - deoarece ambele articole sunt atât de proeminente răspândite pe internet.

Cu ajutorul Deep Learning, pot fi dezvoltate anumite clasificatoare care detectează știri care nu sunt complet obiective și le elimină din feedul pe care îl navighezi. De asemenea, poate ajuta la alertarea utilizatorilor despre potențialele încălcări ale confidențialității.

Procesarea limbajului natural (NLP)

S-a spus adesea că un computer (sau o bucată de cod) poate înțelege doar pe baza unei anumite sintaxe și nimic dincolo de ea. Ei bine, NLP își propune să schimbe această ipoteză prin învățarea modului în care limbajul este procesat în timp real, asemănător cu modul în care oamenii o fac deja.

Deși încă urmează să ajungă la o expresie pe deplin matură în acest sens, pașii pe care le-a făcut deja sunt suficient de semnificativi, deoarece poate ajuta la mai multe sarcini pe mai multe verticale. Aceasta include rezumarea documentelor, care este folosită atât de mult în domeniul juridic încât amenință să înlocuiască toți asistentii juridici. Aici, pregătirea este similară cu modul în care o ființă umană învață să înțeleagă limba.

De la o vârstă fragedă, oamenii sunt expuși în mod constant la limbaj și acest lucru îi afectează într-un mod inexplicabil. Cu timpul, se obișnuiesc cu anumite cuvinte, precum și cu modul în care informează și interzic anumite forme de exprimare. Ideea din spatele NLP este că trebuie să fie instruit în mod constant – prin modelarea limbii, clasificarea textului, analiza Twitter, răspunsul la întrebări și analiza sentimentelor. Toate acestea sunt subseturi de NLP și câștigă o popularitate imensă.

Cazuri de utilizare multiple în industria divertismentului

Deep Learning nu are doar un impact semnificativ în industria juridică sau a informației, ci joacă și un rol foarte proeminent în industria divertismentului, ținând milioane de oameni pe cârlig încă un minut (sau o oră) în fiecare zi. Și unele dintre aceste aplicații sunt cu adevărat surprinzătoare.

Deși ar putea părea intuitiv acum să credem că Netflix oferă clienților săi o experiență de utilizare personalizată prin utilizarea Deep Learning (și la fel și Amazon), ar putea fi mai puțin evident să credem că VEVO a creat o nouă generație de servicii de date care nu doar utilizatorilor, dar și artiștilor, caselor de discuri, companiilor, precum și grupurilor interne de afaceri.

Ce altceva permite Deep Learning în spațiul de divertisment? Pentru început, editarea conținutului, precum și crearea automată de conținut sunt acum o realitate, datorită măsurii în care s-au dezvoltat recunoașterea facială și a modelelor. Mai mult, Deep Learning a schimbat procesul de realizare a filmului, asigurându-se că camerele pot înțelege foarte bine limbajul corpului uman, făcând mai ușor de absorbit în personajele virtuale.

În plus, Wimbledon 2018 a folosit pe scară largă IBM Watson pentru a genera automat momente importante pentru transmisie. A fost posibil să se facă acest lucru deoarece IBM Watson a putut analiza expresiile precum și emoțiile jucătorilor și, astfel, au putut economisi o avere atât pe efort, cât și pe cost.

Industria de sănătate

Poate o altă utilizare neintuitivă a Deep Learning, are implicații de anvergură și multiple atunci când vine vorba de industria sănătății. Întreaga industrie a sănătății, la fel ca toate industriile care au fost afectate de tehnologiile emergente, trece printr-o transformare – iar GPU computing o conduce în mare parte.

Sistemele și aplicațiile accelerate de GPU creează noi posibilități în domeniul sănătății, ajutând la detectarea timpurie și vindecarea persoanelor care pun viața în pericol. Există, de asemenea, clinicieni amplificați care pot interveni virtual atunci când există o lipsă fizică. Diverse proiecte de învățare profundă în acest sens își iau avânt în industrie și prezintă semne promițătoare de creștere.

Un domeniu proeminent în acest sens este readmisiile, care costă furnizorii de servicii medicale milioane de dolari în venituri. Utilizând învățarea profundă, precum și rețelele neuronale, furnizorii de servicii medicale reduc atât riscurile asociate pentru sănătate, cât și costurile.

Concluzie

Învățarea profundă este un fenomen în curs de dezvoltare și este probabil să fie în fruntea schimbărilor tehnologice imense în anii următori. upGrad, de fapt, oferă un program de Deep Learning și Machine Learning – printre altele, vă învață să analizați imaginile cu raze X, să preziceți ratarea clienților de la furnizorii de telecomunicații, să recunoașteți gesturile și multe altele!

Citiți mai multe despre curs, care este conceput special pentru persoanele care lucrează, aici . Dacă vrei să fii în centrul tehnologiei în următorul deceniu, Deep Learning este cu siguranță calea de urmat pentru tine!