อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเปลี่ยนแปลงชีวิตประจำวันของเราอย่างไร

การเรียนรู้เชิงลึกและ AI ได้กลายเป็นเทรนด์ล่าสุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี แต่ผลกระทบของพวกเขาคืออะไร? และสิ่งเหล่านี้มีอิทธิพลต่อชีวิตประจำวันของเราอย่างไร?

แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกมีส่วนรับผิดชอบต่อการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างในโลกในปัจจุบัน ซึ่งส่วนใหญ่มีผลกระทบอย่างมากต่อวิถีชีวิตของเราในโลก ในบทความนี้ เราจะพูด ถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ และกรณีการใช้งาน คุณจะต้องแปลกใจที่เห็นการใช้งานเหล่านี้

ปัจจุบันบริษัทหลายแห่งพึ่งพาการเรียนรู้เชิงลึกและ AI เพื่อให้บริการที่มีคุณภาพแก่ลูกค้าของตน วิธีการมีดังนี้

กรณีการใช้งานจริงของอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก

คำแนะนำ App Store

ทั้ง Play Store ของ Google และ App Store ของ Apple ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้คำแนะนำในการดาวน์โหลดแก่ผู้ใช้ พวกเขาติดตามกิจกรรมของผู้ใช้ ดูว่าผู้ใช้ติดตั้งแอปใด และแอปใดที่ผู้ใช้ละเลย ตามข้อมูลที่ได้รับ พวกเขาแนะนำแอพให้กับผู้ใช้

แม้ว่ามันอาจจะดูเรียบง่าย แต่ก็มีปัจจัยหลายอย่างที่เล่นอยู่ อัลกอริธึมเหล่านี้พิจารณาถึงแนวโน้มล่าสุดด้วย เช่น แอปที่มีการดาวน์โหลดมากที่สุด พวกเขายังเปรียบเทียบกิจกรรมของผู้ใช้กับผู้ใช้รายอื่นที่คล้ายคลึงกันและแนะนำแอพตามลำดับ นั่นเป็นเหตุผลที่คำแนะนำของพวกเขาแม่นยำมาก

สมมติว่าคุณติดตั้งแอปเรียนภาษาอังกฤษ อัลกอริทึมจะเริ่มแนะนำแอปการเรียนรู้อื่นๆ รวมถึงแอปที่เกี่ยวข้องกับภาษาอังกฤษให้คุณ เนื่องจากอัลกอริธึมเหล่านี้ Play Store (หรือ App Store) ของทุกคนจึงมีเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับพวกเขา เป็นส่วนตัวและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยม

การกำหนดราคาแบบไดนามิก

บริการเรียกรถเช่น Uber และ Ola มีหลายอย่างที่เหมือนกัน หนึ่งในนั้นคือการกำหนดราคาแบบไดนามิก การกำหนดราคาแบบไดนามิกเป็นอีกหนึ่งผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมของการเรียนรู้เชิงลึก พวกเขาใช้เพื่อคำนวณราคารถประเภทใดคันหนึ่ง ซึ่งขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ระยะทาง ความต้องการ ฯลฯ

คุณต้องเคยสัมผัสราคานี้มาก่อนขณะจองรถแท็กซี่ ลองจองแท็กซี่ในเวลาว่างเมื่อรถติดน้อย แล้วเปรียบเทียบราคากับช่วงชั่วโมงเร่งด่วน

พวกเขาพึ่งพารูปแบบการกำหนดราคานี้เพื่อให้แน่ใจว่าห้องโดยสารยังคงมีราคาจับต้องได้ในขณะที่สร้างผลกำไรให้กับบริษัท การกำหนดราคาแบบไดนามิกไม่จำกัดเฉพาะ Uber หรือ Ola อุตสาหกรรมอื่นๆ มากมาย เช่น การต้อนรับและการท่องเที่ยว ก็ใช้เทคนิคเหล่านี้เช่นกัน

Google Maps

Google Maps เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ ใช้ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ในการคำนวณเวลาในการเดินทางแต่ละครั้ง

มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากการใช้งานการเรียนรู้เชิงลึก การคำนวณความต้องการเวลาโดยประมาณของการเดินทางทุกครั้งจึงแม่นยำยิ่งขึ้น

สามารถคำนวณระยะทาง พิจารณาการจราจรในเส้นทาง แนะนำวิธีต่างๆ หรือแม้แต่บอกเส้นทางแก่ผู้ใช้ Google Maps กำหนดเส้นทางที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้ใช้โดยพิจารณาจากหลายปัจจัย ใช้ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก จำนวนมากเพื่อจุดประสงค์นั้น

คุณลักษณะอื่นของ Google Maps ซึ่งใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องคือตัวเลือก 'สำรวจใกล้เคียง' ช่วยให้คุณค้นหาตู้เอทีเอ็ม โรงพยาบาล สปา ฯลฯ ได้ในบริเวณใกล้เคียง โดยจะต้องผ่านข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

ผู้ช่วย AI (Siri, Alexa ฯลฯ )

Google Assistant, Siri และผู้ช่วย AI อื่นๆ เป็นตัวอย่างที่ดีของเครือข่ายประสาทเทียม พวกเขาใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการรู้จำคำพูด

ด้วยการรู้จำคำพูด ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้สามารถจดจำคำสั่งของคุณและดำเนินการตามนั้น ดังนั้น หากคุณบอกให้ Google Assistant เล่นแทร็กใดแทร็กหนึ่งบน YouTube ก็ทำเช่นนั้น

ผู้ช่วยเหล่านี้ยังใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานตามเวลา คุณต้องสังเกตว่าประสบการณ์ของคุณกับ Siri หรือ Alexa นั้นต้องได้รับการปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไปอย่างไร

Google ได้สร้างโครงการ Google Brain เพื่อจุดประสงค์ในการใช้ AI การเรียนรู้เชิงลึกให้ดีขึ้นเท่านั้น และ Google Assistant ของพวกเขาก็เป็นผลิตภัณฑ์เดียวกัน ผู้ช่วยเหล่านี้ยังสามารถใช้ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่น่าสนใจ อื่นๆ สำหรับงานต่างๆ ได้ เช่น การแปลงข้อความเป็นคำพูด การจดจำรูปภาพ ฯลฯ

เครื่องมือค้นหาของ Google

เสิร์ชเอ็นจิ้นของ Google เป็นตัวอย่างที่นิยมมากที่สุดและสำคัญที่สุดของ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชันของอัลกอริธึม มันกว้างใหญ่ แม่นยำ และทรงพลัง แม้ว่าเราจะไม่สามารถระบุได้ว่า อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกแบบ ใดที่พวกเขาใช้ แต่เรามั่นใจว่าตัวเลขดังกล่าวมีมากมาย นอกจากนี้ Google ยังมีอัลกอริธึมบางอย่างที่ช่วยปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาสำหรับผู้ใช้ด้วย

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดที่ Google ใช้คือ PageRank Google ใช้อัลกอริทึมนี้สำหรับการจัดอันดับหน้าเว็บตามความเกี่ยวข้อง Google ได้ปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา อันที่จริงในปี 2018 เพียงปีเดียว Google ได้เปิดตัวการอัปเดต 3,234 สำหรับอัลกอริธึมของเครื่องมือค้นหา

ซึ่งหมายความว่ามีการอัปเดตประมาณเก้ารายการทุกวัน อัลกอริธึมการค้นหามีความซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม พวกเขายังเป็นตัวอย่างที่ดีที่แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้เชิงลึกกลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเราได้อย่างไร

แนะนำเฟสบุ๊ค

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Facebook สามารถแนะนำคนที่คุณรู้จักในชีวิตได้อย่างไร? เช่นเดียวกับตัวอย่างทั้งหมดที่เราได้พูดคุยกันในบทความนี้ Facebook ยังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับงานนี้ด้วย พวกเขาดึงข้อมูลจำนวนมากจากการใช้งานแต่ละครั้งและใช้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ของพวกเขา

นั่นเป็นเหตุผลที่คุณเริ่มดูวิดีโอแมวที่คุณชอบก่อนหน้านี้และเสื้อเบลเซอร์ที่คุณคลิกเพียงครั้งเดียว ไม่เพียงแค่ Facebook แต่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่นๆ ยังใช้อัลกอริธึมเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพฟีดของคุณ ตัวอย่างเช่น สำหรับส่วน "คนที่คุณอาจรู้จัก" อัลกอริทึมของ Facebook จะตรวจสอบโปรไฟล์ของคุณ แล้วค้นหาโปรไฟล์อื่นๆ ที่คล้ายกับของคุณ เกณฑ์อาจแตกต่างกันมากขึ้นอยู่กับแต่ละโปรไฟล์

หลังจากตรวจสอบโปรไฟล์อื่นแล้ว จะแนะนำโปรไฟล์ที่ตรงกับคุณมากที่สุด พวกเขาใช้อัลกอริธึมระบบผู้แนะนำสำหรับงานนี้

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกมีอยู่ทุกที่

มีตัวอย่างการใช้งานของการเรียนรู้เชิงลึกมากมาย ตั้งแต่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียไปจนถึงเสิร์ชเอ็นจิ้น สิ่งเหล่านี้มีอยู่ทุกที่ การ ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน นอกเหนือจากแอปพลิเคชันที่เรากล่าวไว้ข้างต้นแล้ว การเรียนรู้เชิงลึกยังพบการใช้งานในการปรับปรุงภาพ การขนส่ง การเงิน และความปลอดภัย เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและดำดิ่งสู่โลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่อง!

อุตสาหกรรมต่างๆ กำลังหาวิธีใหม่ๆ ในการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่ออำนวยความสะดวกในการเติบโตและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้

ลงทะเบียนตอนนี้ที่ upGrad PG Certification ใน แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก และจับประเด็นได้ดียิ่งขึ้น