แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึกในชีวิตจริงชั้นนำในอุตสาหกรรมต่างๆ

โลกกำลังค่อยๆ กลายเป็นทรงกลมที่เชื่อมต่อกันแบบองค์รวม ด้วยพลังของอินเทอร์เน็ตและแอปที่เชื่อมต่อ ข้อจำกัดที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ได้รับการกำหนดค่าใหม่อย่างช้าๆ – และสาเหตุส่วนใหญ่มาจากการเรียนรู้เชิงลึก ปัจจุบันมีหน้าที่รับผิดชอบต่อการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างในโลก ซึ่งส่วนใหญ่มีผลกระทบอย่างมากต่อวิถีชีวิตของเราในโลก

หากคุณไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า Deep Learning สามารถทำอะไรได้บ้าง ลองคิดแบบนี้ – มันสามารถช่วยให้คุณจำแนกรูปภาพเก่าทั้งหมดของคุณด้วยพารามิเตอร์ใดๆ ที่คุณอาจตัดสินใจได้ (ผู้คน วันที่ สถานที่ ฯลฯ) นั่นคือศักยภาพของมัน และวิธีการที่ใช้ในปัจจุบันนี้ชี้ให้เห็นทิศทางนี้สำหรับอนาคตได้อย่างแม่นยำ

แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึกในชีวิตจริงยอดนิยม:

การตรวจจับข่าวฉ้อโกงและการรวมข่าว

Deep Learning ได้อำนวยความสะดวกในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในระดับที่สูงขึ้นสำหรับผู้อ่านข่าว และนี่ไม่ใช่การแปลที่ล้ำหน้าที่สุดด้วยซ้ำ ด้วยความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ตอนนี้จึงสามารถกำหนดลักษณะของผู้อ่านและพิจารณาตัวกรองตามภูมิศาสตร์ตลอดจนปัจจัยทางสังคมและเศรษฐกิจ

นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในกระบวนการอื่นที่เกี่ยวข้องซึ่งเป็นที่ต้องการมากขึ้นในปัจจุบัน – การตรวจจับข่าวการฉ้อโกง เนื่องจากอินเทอร์เน็ตเป็นที่พึ่งให้กับข้อมูลเกือบทั้งหมดที่ผู้ใช้ได้รับในปัจจุบัน จึงกลายเป็นงานที่สำคัญอย่างยิ่งในการแก้ไขการลบข่าวปลอม

บอทจะทำซ้ำข่าวจากแหล่งเดียวโดยอัตโนมัติ มากจนยากที่จะบอกว่าข่าวชิ้นใดเป็นต้นฉบับและข่าวใดเป็นข่าวปลอม เพราะทั้งสองรายการมีการแพร่กระจายอย่างเด่นชัดในอินเทอร์เน็ต

ด้วยความช่วยเหลือของ Deep Learning คุณสามารถพัฒนาตัวแยกประเภทบางตัวได้ ซึ่งจะตรวจจับข่าวที่ไม่ได้มีวัตถุประสงค์อย่างละเอียดถี่ถ้วนและลบออกจากฟีดที่คุณกำลังเรียกดู นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการแจ้งเตือนผู้ใช้เกี่ยวกับการละเมิดความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

มีคนกล่าวไว้บ่อยครั้งว่าคอมพิวเตอร์ (หรือโค้ดบางส่วน) สามารถเข้าใจได้เฉพาะตามรูปแบบไวยากรณ์เฉพาะเท่านั้น และไม่มีสิ่งใดนอกเหนือจากนั้น NLP ตั้งเป้าที่จะเปลี่ยนสมมติฐานนี้โดยการเรียนรู้วิธีประมวลผลภาษาแบบเรียลไทม์ เหมือนกับวิธีที่มนุษย์กำลังทำอยู่แล้ว

แม้ว่าจะยังคงแสดงออกอย่างเต็มที่ในเรื่องนี้ แต่ความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นแล้วมีความสำคัญเพียงพอ เนื่องจากสามารถช่วยงานหลายอย่างในแนวดิ่งต่างๆ ซึ่งรวมถึงการสรุปเอกสารซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านกฎหมายซึ่งคุกคามที่จะแทนที่ผู้ช่วยทนายทั้งหมด ที่นี่การฝึกอบรมคล้ายกับวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ที่จะเข้าใจภาษา

ตั้งแต่อายุยังน้อย มนุษย์ต้องเผชิญกับภาษาอย่างต่อเนื่องและสิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อพวกเขาในรูปแบบที่อธิบายไม่ได้ เมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาจะชินกับคำบางคำ เช่นเดียวกับวิธีที่พวกเขาให้ข้อมูลและไม่อนุญาตการแสดงออกบางรูปแบบ แนวคิดเบื้องหลัง NLP คือต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง – ผ่านการสร้างแบบจำลองภาษา การจัดประเภทข้อความ การวิเคราะห์ทวิตเตอร์ การตอบคำถาม และการวิเคราะห์ความรู้สึก สิ่งเหล่านี้เป็นส่วนย่อยของ NLP และกำลังได้รับความนิยมอย่างมาก

กรณีการใช้งานที่หลากหลายใน อุตสาหกรรมบันเทิง

การเรียนรู้เชิงลึกไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในทางกฎหมายหรืออุตสาหกรรมข้อมูลเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในวงการบันเทิง ทำให้ผู้คนนับล้านติดเบ็ดเป็นเวลาอีกหนึ่งนาที (หรือหนึ่งชั่วโมง) ทุกวัน และแอปพลิเคชั่นเหล่านี้บางตัวก็น่าประหลาดใจจริงๆ

แม้ว่าตอนนี้อาจดูเหมือนเป็นเรื่องง่ายหากคิดว่า Netflix มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เป็นส่วนตัวให้กับลูกค้าผ่านการใช้ Deep Learning (และ Amazon ก็เช่นกัน) แต่อาจไม่ชัดเจนนักที่จะคิดว่า VEVO ได้สร้างบริการข้อมูลรุ่นใหม่ที่ไม่รองรับ เฉพาะกับผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงศิลปิน ค่ายเพลง บริษัท ตลอดจนกลุ่มธุรกิจภายใน

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสามารถทำอะไรได้อีกในพื้นที่บันเทิง? สำหรับการเริ่มต้น การแก้ไขเนื้อหาและการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติได้กลายเป็นความจริงแล้ว เนื่องจากมีการพัฒนาการจดจำใบหน้าและรูปแบบ ยิ่งไปกว่านั้น Deep Learning ได้เปลี่ยนกระบวนการสร้างภาพยนตร์โดยทำให้แน่ใจว่ากล้องสามารถเข้าใจภาษากายของมนุษย์ได้เป็นอย่างดี ทำให้ง่ายต่อการซึมซับเข้าไปในตัวละครเสมือนจริง

นอกจากนี้ วิมเบิลดัน 2018 ยังใช้ IBM Watson เพื่อสร้างไฮไลท์สำหรับการออกอากาศโดยอัตโนมัติ สามารถทำได้เพราะ IBM Watson สามารถวิเคราะห์การแสดงออกและอารมณ์ของผู้เล่น ดังนั้นจึงสามารถประหยัดเงินได้ทั้งความพยายามและค่าใช้จ่าย

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

บางทีการใช้ Deep Learning ที่ไม่ได้ตั้งใจอีกประการหนึ่งก็อาจมีนัยกว้างขวางและมีความหมายหลายประการเมื่อพูดถึงอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพทั้งหมด เช่นเดียวกับทุกอุตสาหกรรมที่ได้รับผลกระทบจากเทคโนโลยีเกิดใหม่ กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลง และการประมวลผลด้วย GPU กำลังขับเคลื่อนไปข้างหน้าอย่างมาก

ระบบและแอปพลิเคชันที่เร่งด้วย GPU กำลังสร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในด้านการดูแลสุขภาพ โดยช่วยในการตรวจหาและรักษาตั้งแต่เนิ่นๆ และรักษาโรคที่คุกคามถึงชีวิต นอกจากนี้ยังมีแพทย์เสริมที่แทบจะก้าวเข้ามาเมื่อร่างกายมีปัญหาการขาดแคลน โครงการ Deep Learning หลายโครงการกำลังเพิ่มแรงผลักดันในอุตสาหกรรม และแสดงให้เห็นสัญญาณการเติบโตที่สดใส

พื้นที่ที่โดดเด่นในเรื่องนี้คือ readmissions ซึ่งทำให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพต้องเสียรายได้หลายล้านดอลลาร์ ด้วยการใช้การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ และกำลังลดทั้งความเสี่ยงด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องตลอดจนค่าใช้จ่าย

บทสรุป

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นปรากฏการณ์ที่กำลังจะเกิดขึ้น และมีแนวโน้มที่จะอยู่ในระดับแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งใหญ่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า อันที่จริง upGrad มีโปรแกรมใน Deep Learning และ Machine Learning เหนือสิ่งอื่นใด มันสอนให้คุณวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ ทำนายการปั่นป่วนของลูกค้าในผู้ให้บริการโทรคมนาคม จดจำท่าทางสัมผัส และอื่นๆ อีกมากมาย!

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรที่ออกแบบมาสำหรับคนวัยทำงานโดยเฉพาะ ที่ นี่ หากคุณต้องการเป็นหัวใจของเทคโนโลยีในทศวรรษหน้า Deep Learning คือคำตอบสำหรับคุณ!