Sektörler Arasında En İyi Gerçek Hayat Derin Öğrenme Uygulamaları

Dünya yavaş yavaş bütünsel olarak bağlantılı bir küreye dönüşüyor. İnternetin ve bağlı uygulamaların gücüyle, daha önce var olan sınırlamalar yavaş yavaş yeniden yapılandırılıyor ve bu nedenin büyük bir kısmı Derin Öğrenme. Çoğunluğu dünyada yaşama şeklimiz üzerinde geniş kapsamlı etkileri olan, günümüz dünyasındaki birçok değişiklikten sorumludur.

Derin Öğrenmenin neler başarabileceğini tam olarak anlamıyorsanız, bunu şu şekilde düşünün – tüm eski görüntülerinizi karar verebileceğiniz herhangi bir parametrede (kişiler, tarihler, konumlar vb.) sınıflandırmanıza izin verebilir. Potansiyeli bu kadar ve bugün kullanım şekli, gelecekte onun için tam olarak bu yönü gösteriyor.

En İyi Gerçek Hayat Derin Öğrenme Uygulamaları:

Dolandırıcılık Haber Tespiti ve Haber Toplama

Derin Öğrenme, haber okuyucuları için daha yüksek düzeyde kişiselleştirmeyi kolaylaştırdı ve bu onun en gelişmiş yorumu bile değil. Artan karmaşıklıkla, artık okuyucu kişiliğini tanımlayabilir ve ayrıca sosyal ve ekonomik faktörlerin yanı sıra coğrafyaya dayalı filtreleri de hesaba katabilir.

Ayrıca, günümüzde çok daha fazla talep gören başka bir ilgili süreçte de yardımcı olabilir: dolandırıcılık haberlerinin tespiti. Günümüzde kullanıcıların aldığı neredeyse tüm bilgiler için internete güvenildiği göz önüne alındığında, sahte haberlerin kaldırılmasını ele almak birincil öneme sahip bir görev haline geldi.

Botlar, haberleri tek bir kaynaktan otomatik olarak kopyalar, öyle ki hangi haberin orijinal hangisinin sahte olduğunu söylemek zorlaşır - çünkü her iki öğe de internette çok belirgin bir şekilde yayılmıştır.

Derin Öğrenmenin yardımıyla, tamamen objektif olmayan haberleri tespit eden ve göz attığınız haber akışından kaldıran belirli sınıflandırıcılar geliştirilebilir. Ayrıca, olası gizlilik ihlalleri hakkında kullanıcıları uyarmaya yardımcı olabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Bir bilgisayarın (veya kod parçasının) yalnızca belirli bir sözdizimine dayanarak anlayabileceği ve bunun ötesinde hiçbir şey yapamayacağı sık sık söylenir. NLP, dilin gerçek zamanlı olarak nasıl işlendiğini öğrenerek bu varsayımı değiştirmeyi amaçlıyor.

Bu konuda henüz tam olarak olgun bir ifadeye ulaşmış olsa da, birkaç dikeyde birden fazla göreve yardımcı olabileceğinden, atmış olduğu adımlar yeterince önemlidir. Bu, hukuk alanında çok geniş bir şekilde kullanılan ve tüm hukuk asistanlarının yerini almakla tehdit eden belge özetlemeyi içerir. Buradaki eğitim, bir insanın dili anlamayı öğrenme şekline benzer.

Küçük yaşlardan itibaren insanlar sürekli olarak dile maruz kalırlar ve bu onları anlaşılmaz bir şekilde etkiler. Zamanla, belirli kelimelere ve belirli ifade biçimlerini nasıl bilgilendirip izin vermediklerine alışırlar. NLP'nin arkasındaki fikir, dil modelleme, metin sınıflandırma, twitter analizi, soruları yanıtlama ve duygu analizi yoluyla sürekli olarak eğitilmesi gerektiğidir. Bunların hepsi NLP'nin alt kümeleridir ve muazzam bir popülerlik kazanmaktadır.

Eğlence Sektöründe Çoklu Kullanım Örnekleri

Derin Öğrenme sadece hukuk veya bilgi endüstrisinde önemli bir etkiye sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda eğlence endüstrisinde de çok önemli bir rol oynar ve milyonlarca insanı her gün bir dakika (veya bir saat) daha hazır tutar. Ve bu uygulamalardan bazıları gerçekten şaşırtıcı.

Netflix'in Derin Öğrenme (ve Amazon'un da) kullanımı yoluyla müşterilerine kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağladığını düşünmek şimdi sezgisel görünse de, VEVO'nun yeni nesil veri hizmetleri yarattığını düşünmek daha az açık olabilir. sadece kullanıcılara değil, aynı zamanda sanatçılara, plak şirketlerine, şirketlere ve ayrıca dahili iş gruplarına.

Derin Öğrenme, eğlence alanında başka neler sağlıyor? Başlangıç ​​olarak, yüz ve örüntü tanımanın gelişmesi sayesinde, içerik düzenleme ve otomatik içerik oluşturma artık bir gerçek. Ayrıca Derin Öğrenme, kameraların insan beden dilini çok iyi anlayabilmesini sağlayarak film yapım sürecini değiştirdi ve bunu sanal karakterlere yerleştirmeyi kolaylaştırdı.

Buna ek olarak, Wimbledon 2018, yayın için önemli noktaları otomatik olarak oluşturmak için IBM Watson'ı kapsamlı bir şekilde kullandı. Bunu yapmak mümkün oldu çünkü IBM Watson, oyuncuların ifadelerini ve duygularını analiz edebildi ve böylece hem emek hem de maliyet açısından bir servet biriktirebildiler.

Sağlık Endüstrisi

Derin Öğrenmenin belki de sezgisel olmayan bir başka kullanımı, sağlık sektörü söz konusu olduğunda geniş kapsamlı ve birden fazla etkiye sahiptir. Gelişmekte olan teknolojilerden etkilenen tüm endüstriler gibi tüm sağlık sektörü de bir dönüşümden geçiyor ve GPU bilişimi bu dönüşümün çoğunu ileriye taşıyor.

GPU hızlandırmalı sistemler ve uygulamalar, sağlık hizmetlerinde yeni olanaklar yaratarak, yaşamı tehdit eden durumların erken saptanmasına ve iyileştirilmesine yardımcı oluyor. Fiziksel olarak bir eksiklik olduğunda neredeyse devreye girebilecek güçlendirilmiş klinisyenler de var. Bu doğrultuda çeşitli Derin Öğrenme projeleri sektörde ivme kazanıyor ve umut verici büyüme işaretleri gösteriyorlar.

Bu bağlamda öne çıkan bir alan, sağlık hizmeti sağlayıcılarına milyonlarca dolar gelire mal olan geri kabullerdir. Derin öğrenmenin yanı sıra sinir ağlarından yararlanan sağlık hizmeti sağlayıcıları, hem ilgili sağlık risklerini hem de maliyetleri azaltıyor.

Çözüm

Derin Öğrenme, gelişmekte olan bir olgudur ve önümüzdeki yıllarda büyük teknolojik değişikliklerin ön saflarında yer alması muhtemeldir. upGrad, aslında, Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi alanında bir program sağlar - diğer şeylerin yanı sıra, size X-ray görüntülerini analiz etmeyi, telekom sağlayıcılar arasında müşteri kaybını tahmin etmeyi, hareketleri tanımayı ve çok daha fazlasını öğretir!

Özellikle çalışan bireyler için tasarlanmış kurs hakkında daha fazla bilgiyi buradan okuyun . Önümüzdeki on yılda teknolojinin kalbinde olmak istiyorsanız, Derin Öğrenme kesinlikle sizin için doğru yol!