Как алгоритмы глубокого обучения меняют нашу повседневную жизнь?

Глубокое обучение и ИИ стали последней тенденцией в технологической индустрии. Но каково их влияние? И как они влияют на нашу повседневную жизнь?

Приложения глубокого обучения несут ответственность за многие изменения в современном мире, большинство из которых имеют далеко идущие последствия для того, как мы живем в мире. В этой статье мы обсудим различные алгоритмы глубокого обучения и варианты их использования . Вы будете удивлены, увидев некоторые из этих применений.

Многие компании теперь полагаются на глубокое обучение и искусственный интеллект для предоставления качественных услуг своим клиентам. Вот несколько способов:

Реальные случаи использования алгоритмов глубокого обучения

Рекомендации магазина приложений

И Google Play Store, и Apple App Store используют методы глубокого обучения для предоставления рекомендаций по загрузке своим пользователям. Они отслеживают действия пользователей, видят, какие приложения пользователь устанавливает, а какими приложениями пользователь пренебрегает. По полученным данным они рекомендуют приложения пользователю.

Хотя это может показаться простым, здесь играет роль множество факторов. Эти алгоритмы также учитывают последние тенденции, такие как приложения, которые получают наибольшее количество загрузок. Они также сравнивают активность пользователя с другими аналогичными пользователями и соответственно рекомендуют приложения. Вот почему их рекомендации так точны.

Предположим, вы установили приложение для изучения английского языка. Теперь алгоритмы начнут рекомендовать вам другие обучающие приложения, а также приложения, связанные с английским языком. Из-за этих алгоритмов Play Store (или App Store) каждого человека уникален. Он персонализирован и предлагает фантастический пользовательский опыт.

Динамическое ценообразование

У таких сервисов, как Uber и Ola, много общего. Одним из них является динамическое ценообразование. Динамическое ценообразование — еще один отличный результат глубокого обучения. Они используют его для расчета стоимости конкретной поездки, которая зависит от множества факторов, таких как расстояние, спрос и т. д.

Вы, должно быть, испытали эти цены на себе, когда заказывали такси. Попробуйте заказать такси в свободное время, когда меньше пробок, а затем сравните цены с ценами в час пик.

Они полагаются на эту модель ценообразования, чтобы убедиться, что такси остаются доступными, принося прибыль компании. Динамическое ценообразование не ограничивается Uber или Ola. Многие другие отрасли, такие как гостиничный бизнес и путешествия, также используют эти методы.

Карты Гугл

Карты Google — отличный пример использования машинного обучения и искусственного интеллекта для получения качественных результатов. Он использует алгоритмы глубокого обучения для расчета времени, которое займет конкретная поездка.

Он постоянно совершенствуется. Благодаря внедрению глубокого обучения его расчеты предполагаемого времени, необходимого для каждой поездки, становятся более точными.

Он может рассчитывать расстояние, учитывать трафик на маршруте, предлагать разные пути и даже давать указания пользователю. Карты Google определяют идеальный маршрут для пользователя, учитывая множество факторов. Для этой цели он использует многочисленные алгоритмы глубокого обучения .

Еще одна особенность Google Maps, в которой используются алгоритмы машинного обучения, — это опция «Исследовать поблизости». Он позволяет находить близлежащие банкоматы, больницы, спа-центры и т. д. Для получения таких точных результатов необходимо обработать множество данных.

Помощники ИИ (Siri, Alexa и т. д.)

Google Assistant, Siri и другие помощники ИИ — отличный пример искусственных нейронных сетей. Они используют алгоритмы машинного обучения для распознавания речи.

Благодаря распознаванию речи эти помощники с искусственным интеллектом могут распознавать ваши команды и действовать соответственно. Итак, если вы скажете своему помощнику Google воспроизвести определенный трек на YouTube, он это сделает.

Эти помощники также используют обработку естественного языка (NLP), чтобы со временем повышать свою производительность. Вы, должно быть, заметили, как со временем ваш опыт работы с Siri или Alexa улучшился.

Google создал проект Google Brain с единственной целью – лучше использовать ИИ для глубокого обучения. И их Google Assistant — продукт того же самого. Эти помощники также могут использовать другие интересные алгоритмы глубокого обучения для различных задач, включая преобразование текста в речь, распознавание изображений и т. д.

Поисковая система Google

Поисковая система Google — самый популярный и самый важный пример алгоритмов глубокого обучения и их применения . Он обширный, точный и мощный. Хотя мы не можем точно определить, какие алгоритмы глубокого обучения они используют, мы уверены, что их число огромно. Кроме того, у Google есть некоторые из своих алгоритмов, которые также улучшают поиск для его пользователей.

Например, наиболее мощным инструментом, который использует Google, является PageRank. Google использует этот алгоритм для ранжирования веб-страниц в соответствии с их релевантностью. Google существенно улучшил свои алгоритмы за последние годы. Фактически, только в 2018 году Google выпустил 3234 обновления для своего алгоритма поисковой системы.

Это означает, что они выпускали около девяти обновлений каждый день. Его поисковые алгоритмы теперь намного сложнее и разнообразнее. Однако они также являются отличным примером того, как глубокое обучение стало жизненно важной частью нашей повседневной жизни.

Рекомендации Facebook

Вы когда-нибудь задумывались, как Facebook может рекомендовать вам людей, которых вы знаете в жизни? Как и во всех примерах, которые мы обсуждали в этой статье, Facebook также использует для этой задачи алгоритмы глубокого обучения. Они берут множество данных о каждом использовании и используют их для улучшения своего опыта.

Вот почему вы начинаете смотреть больше тех видео с кошками, которые вам нравились раньше, и блейзеров, на которые вы кликнули однажды. Не только Facebook, но и другие платформы социальных сетей также используют эти алгоритмы для оптимизации вашей ленты. Например, в разделе «Люди, которых вы можете знать» алгоритмы Facebook проверяют ваш профиль, а затем находят другие профили, похожие на ваш. Критерии могут сильно различаться в зависимости от каждого профиля.

После проверки других профилей он рекомендует профили, которые больше всего соответствуют вашему. Для этой задачи они используют алгоритм системы рекомендаций.

Алгоритмы глубокого обучения повсюду

Существует бесчисленное множество примеров применения глубокого обучения. От платформ социальных сетей до поисковых систем, они повсюду. Также расширяется использование алгоритмов глубокого обучения . Помимо приложений, о которых мы упоминали выше, глубокое обучение также находит применение в улучшении изображений, логистике, финансах и безопасности. Узнайте больше о глубоком обучении и погрузитесь в мир машинного обучения!

Отрасли находят новые способы внедрения этой технологии для облегчения роста и улучшения пользовательского опыта.

Зарегистрируйтесь сейчас на сертификацию upGrad PG по машинному обучению и глубокому обучению и лучше усвойте тему.