深度学习算法如何改变我们的日常生活？
已发表: 2019-11-12深度学习和人工智能已成为科技行业的最新趋势。 但它们的影响是什么？ 它们如何影响我们的日常生活？
深度学习应用对当今世界的许多变化负有责任，其中大部分对我们在世界上的生活方式产生了深远的影响。 在本文中，我们将讨论不同的深度学习算法及其用例。 你会惊讶地看到其中的一些用途。
许多公司现在依靠深度学习和人工智能为客户提供优质服务。 以下是一些方法：
目录
深度学习算法的实际用例
应用商店推荐
Google 的 Play Store 和 Apple 的 App Store 都使用深度学习技术向用户推荐下载。 他们跟踪用户活动，查看用户安装了哪些应用程序，以及用户忽略了哪些应用程序。 根据收到的数据，他们向用户推荐应用程序。
虽然看起来很简单，但这里有很多因素在起作用。 这些算法还考虑了最近的趋势，例如下载量最大的应用程序。 他们还将用户的活动与其他类似用户进行比较，并相应地推荐应用程序。 这就是为什么他们的建议如此准确。
假设您安装了一个英语学习应用程序。 算法现在将开始向您推荐其他学习应用程序以及与英语相关的应用程序。 由于这些算法，每个人的 Play Store（或 App Store）对他们来说都是独一无二的。 它是个性化的，并提供了极好的用户体验。
动态定价
Uber 和 Ola 等叫车服务有很多共同点。 其中之一是他们的动态定价。 动态定价是深度学习的另一个出色成果。 他们使用它来计算特定行程的价格，这取决于许多因素，例如距离、需求等。
在预订出租车时，您一定亲身体验过这种定价。 尝试在交通较少的空闲时间预订出租车，然后将价格与高峰时段的价格进行比较。
他们依靠这种定价模式来确保出租车在为公司创造利润的同时仍然可以负担得起。 动态定价不仅限于 Uber 或 Ola。 许多其他行业，例如酒店和旅游，也在使用这些技术。
谷歌地图
谷歌地图是使用机器学习和人工智能提供高质量结果的一个很好的例子。 它使用深度学习算法来计算特定行程所需的时间。
它在不断改进。 由于其深度学习实施，它对每次旅行的估计时间要求的计算变得更加准确。
它可以计算距离，考虑路线中的交通情况，建议不同的方式，甚至给用户指路。 谷歌地图通过考虑很多因素来确定用户的完美路线。 为此，它使用了许多深度学习算法。
使用机器学习算法的谷歌地图的另一个特点是它的“探索附近”选项。 它可以让您找到附近的自动取款机、医院、水疗中心等。它必须经过大量数据才能产生如此准确的结果。
人工智能助手（Siri、Alexa 等）
Google Assistant、Siri 和其他 AI 助手是人工神经网络的一个很好的例子。 他们使用机器学习算法进行语音识别。
通过语音识别，这些人工智能助手可以识别你的命令并采取相应的行动。 因此，如果您告诉 Google 助理在 YouTube 上播放特定曲目，它会的。
这些助手还使用自然语言处理 (NLP) 来随着时间的推移提高他们的表现。 您一定已经注意到您使用 Siri 或 Alexa 的体验随着时间的推移而有所改善。
谷歌创建谷歌大脑项目的唯一目的是更好地使用深度学习人工智能。 他们的谷歌助手是同样的产品。 这些助手还可以将其他有趣的深度学习算法用于各种任务，包括文本转语音、图像识别等。
谷歌的搜索引擎
谷歌的搜索引擎是深度学习算法及其应用最流行和最重要的例子。 它广阔、准确、强大。 虽然我们无法确定他们使用了哪些深度学习算法，但我们相信这个数字是巨大的。 此外，谷歌也有一些算法可以增强用户的搜索体验。
例如，谷歌使用的最有效的工具是 PageRank。 谷歌使用此算法根据其相关性对网页进行排名。 谷歌在过去几年中大幅增强了其算法。 事实上，仅在 2018 年，谷歌就为其搜索引擎算法推出了 3,234 次更新。
这意味着他们每天发布大约九个更新。 它的搜索算法现在更加复杂和多样化。 然而，它们也是深度学习如何成为我们日常生活的重要组成部分的一个很好的例子。
脸书推荐
你有没有想过 Facebook 如何向你推荐你认识的人？ 就像我们在本文中讨论的所有示例一样，Facebook 也使用深度学习算法来完成这项任务。 他们从每次使用中获取大量数据，并使用它来改进他们的体验。
这就是为什么你开始更多以前喜欢的猫视频和你曾经点击过的西装外套。 不仅 Facebook，其他社交媒体平台也使用这些算法来优化您的提要。 例如，对于“您可能认识的人”部分，Facebook 的算法会检查您的个人资料，然后查找与您相似的其他个人资料。 根据每个配置文件，标准可能会非常不同。
在检查其他配置文件后，它会推荐与您最匹配的配置文件。 他们使用推荐系统算法来完成这项任务。
深度学习算法无处不在
深度学习应用的例子不胜枚举。 从社交媒体平台到搜索引擎，它们无处不在。 深度学习算法的用途也在不断扩大。 除了我们上面提到的应用之外，深度学习还可以用于图像增强、物流、金融和安全。 了解更多关于深度学习并深入机器学习世界！
行业正在寻找新的方法来实施这项技术，以促进增长和改善用户体验。
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