Лучшие приложения для глубокого обучения в реальной жизни в разных отраслях

Мир медленно превращается в целостно связанную сферу. Благодаря возможностям Интернета и подключенных приложений ограничения, которые существовали ранее, постепенно перенастраиваются, и большая часть этой причины заключается в глубоком обучении. Она ответственна за многие изменения в современном мире, большинство из которых имеют далеко идущие последствия для нашего образа жизни в этом мире.

Если вы не совсем понимаете, чего может достичь глубокое обучение, просто подумайте об этом так: оно может позволить вам классифицировать все ваши старые изображения по любому параметру, который вы выберете (люди, даты, места и т. д.). Таковы его возможности, и то, как они используются сегодня, предполагает именно это направление для них в будущем.

Лучшие приложения для глубокого обучения в реальной жизни:

Обнаружение мошенничества и агрегация новостей

Глубокое обучение способствовало более высокому уровню персонализации для читателей новостей, и это даже не самая продвинутая его версия. Благодаря повышенной сложности теперь он может определять персонажей читателей, а также учитывать фильтры, основанные на географии, а также социальных и экономических факторах.

Более того, это может помочь с другим сопутствующим процессом, который сегодня гораздо более востребован — обнаружением новостей о мошенничестве. Учитывая, что почти вся информация, которую сегодня получают пользователи, зависит от Интернета, решение проблемы удаления фейковых новостей стало задачей первостепенной важности.

Боты автоматически копируют новости из одного источника настолько, что становится сложно отличить, какая новость является оригинальной, а какая фальшивой, потому что обе новости широко распространены в Интернете.

С помощью глубокого обучения можно разработать определенные классификаторы, которые обнаруживают не совсем объективные новости и удаляют их из просматриваемой вами ленты. Это также может помочь в предупреждении пользователей о потенциальных нарушениях конфиденциальности.

Обработка естественного языка (NLP)

Часто говорят, что компьютер (или фрагмент кода) может понимать только на основе определенного синтаксиса и ничего сверх него. Что ж, НЛП стремится изменить это предположение, изучая, как язык обрабатывается в реальном времени, подобно тому, как это уже делают люди.

Хотя в этом отношении ему еще предстоит достичь полного зрелого выражения, уже достигнутые успехи достаточно значительны, поскольку он может помочь в решении множества задач по нескольким вертикалям. Это включает в себя обобщение документов, которое так широко используется в юридическом поле, что угрожает заменить всех параюристов. Здесь обучение похоже на то, как человек учится понимать язык.

С раннего возраста люди постоянно сталкиваются с языком, и это необъяснимым образом влияет на них. Со временем они привыкают к определенным словам, а также к тому, как они информируют и запрещают определенные формы выражения. Идея, лежащая в основе НЛП, заключается в том, что его необходимо постоянно тренировать — посредством языкового моделирования, классификации текста, анализа твитов, ответов на вопросы и анализа настроений. Все это подмножества НЛП, и они приобретают огромную популярность.

Несколько вариантов использования в индустрии развлечений

Глубокое обучение не только оказывает значительное влияние на юридическую или информационную индустрию, оно также играет очень заметную роль в индустрии развлечений, удерживая миллионы людей на крючке еще на минуту (или час) каждый день. И некоторые из этих приложений действительно удивительны.

Хотя сейчас может показаться интуитивным думать, что Netflix обеспечивает персонализированный пользовательский опыт для своих клиентов с помощью глубокого обучения (как и Amazon), может быть менее очевидным думать, что VEVO создала новое поколение сервисов данных, обслуживающих не только пользователям, но и артистам, звукозаписывающим компаниям, компаниям, а также внутренним бизнес-группам.

Что еще дает глубокое обучение в сфере развлечений? Начнем с того, что редактирование контента, а также автоматическое создание контента теперь стали реальностью благодаря тому, насколько развито распознавание лиц и образов. Более того, Deep Learning изменил процесс кинопроизводства, убедившись, что камеры могут очень хорошо понимать язык человеческого тела, что упростило внедрение этого в виртуальных персонажей.

В дополнение к этому, Уимблдон 2018 широко использовал IBM Watson для автоматического создания основных моментов для телетрансляции. Это стало возможным благодаря тому, что IBM Watson мог анализировать выражения лиц и эмоции игроков, и, таким образом, они могли сэкономить целое состояние как на усилиях, так и на затратах.

Здравоохранение

Возможно, еще одно неинтуитивное использование глубокого обучения, оно имеет далеко идущие и многочисленные последствия, когда дело доходит до отрасли здравоохранения. Вся отрасль здравоохранения, как и все отрасли, на которые повлияли новые технологии, переживает трансформацию, и вычисления на GPU во многом продвигают ее вперед.

Системы и приложения с GPU-ускорением открывают новые возможности в здравоохранении, помогая в раннем выявлении и лечении опасных для жизни заболеваний. Существуют также аугментированные врачи, которые могут виртуально вмешиваться, когда физически ощущается нехватка. Различные проекты глубокого обучения в этом ключе набирают обороты в отрасли и демонстрируют многообещающие признаки роста.

Важной областью в этом отношении является повторная госпитализация, которая обходится поставщикам медицинских услуг в миллионы долларов дохода. Используя глубокое обучение, а также нейронные сети, поставщики медицинских услуг сокращают как связанные риски для здоровья, так и затраты.

Заключение

Глубокое обучение — многообещающее явление, и оно, вероятно, будет в авангарде огромных технологических изменений в ближайшие годы. upGrad, по сути, предоставляет программу по глубокому обучению и машинному обучению — помимо прочего, она учит вас анализировать рентгеновские снимки, прогнозировать отток клиентов у разных операторов связи, распознавать жесты и многому другому!

Подробнее о курсе, разработанном специально для работающих людей, читайте здесь . Если вы хотите быть в центре технологий в следующем десятилетии, Deep Learning — это то, что вам нужно!