跨行业的顶级现实生活深度学习应用

世界正在慢慢变成一个整体连接的球体。 借助互联网和连接应用程序的力量，早先存在的限制正在慢慢被重新配置——其中很大一部分原因是深度学习。 它对当今世界的许多变化负有责任，其中大多数变化对我们在世界上的生活方式产生了深远的影响。

如果您不完全了解深度学习可以实现什么，请这样想——它可以让您根据您可能决定的任何参数（人员、日期、位置等）对所有旧图像进行分类。 这就是它的潜力，而它今天的使用方式恰恰表明了它在未来的这个方向。

现实生活中的顶级深度学习应用：

欺诈新闻检测和新闻聚合

深度学习促进了新闻阅读者的更高水平的个性化，这甚至不是它最先进的表现。 随着复杂程度的提高，它现在可以定义读者角色，还可以考虑基于地理以及社会和经济因素的过滤器。

此外，它还可以帮助处理另一个相关流程，该流程如今需求量更大——欺诈新闻检测。 鉴于用户今天获得的几乎所有信息都依赖于互联网，因此消除假新闻已成为一项最重要的任务。

机器人会自动从单一来源复制新闻，以至于很难分辨哪条新闻是原创的，哪条是假的——因为这两种新闻都在互联网上广泛传播。

在深度学习的帮助下，可以开发某些分类器来检测不完全客观的新闻并将其从您正在浏览的提要中删除。 它还可以帮助提醒用户注意潜在的隐私泄露。

自然语言处理 (NLP)

人们常说，计算机（或一段代码）只能基于特定的语法来理解，除此之外什么都不能理解。 嗯，NLP 旨在通过学习如何实时处理语言来改变这一假设，类似于人类已经在做的事情。

尽管它在这方面仍要达到一个完全成熟的表达，但它已经取得的进步已经足够显着，因为它可以帮助跨多个垂直领域的多项任务。 这包括文件摘要，它在法律领域被广泛使用，以至于威胁要取代所有律师助理。 在这里，培训类似于人类学习理解语言的方式。

从很小的时候起，人类就不断地接触语言，这以一种莫名其妙的方式影响着他们。 随着时间的推移，他们习惯了某些词语，以及它们如何告知和禁止某些表达形式。 NLP 背后的理念是需要不断地训练它——通过语言建模、文本分类、推特分析、回答问题和情感分析。 这些都是 NLP 的子集，并且越来越受欢迎。

娱乐行业的多个用例

深度学习不仅对法律或信息行业产生重大影响，它还在娱乐行业发挥着非常突出的作用，每天让数百万人陷入困境一分钟（或一小时）。 其中一些应用确实令人惊讶。

虽然现在认为 Netflix 通过使用深度学习（亚马逊也是如此）为其客户提供个性化的用户体验似乎很直观，但认为 VEVO 创造了新一代数据服务并不那么明显。不仅适用于用户，还适用于艺术家、唱片公司、公司以及内部业务团体。

深度学习还能在娱乐领域实现什么？ 首先，由于面部识别和模式识别的发展程度，内容编辑和自动内容创建现在已成为现实。 此外，深度学习通过确保相机能够很好地理解人体语言，从而改变了电影制作过程，从而更容易将其融入虚拟角色中。

除此之外，2018 年温布尔登网球公开赛还广泛使用 IBM Watson 为电视转播自动生成精彩片段。 之所以能够做到这一点，是因为 IBM Watson 可以分析玩家的表情和情绪，因此他们能够在精力和成本上节省一大笔钱。

医疗保健行业

也许是深度学习的另一个不直观的用途，它对医疗保健行业具有深远的多重影响。 与所有受新兴技术影响的行业一样，整个医疗保健行业正在经历转型——GPU 计算正在推动其中的很大一部分向前发展。

GPU 加速系统和应用程序正在为医疗保健领域创造新的可能性，有助于早期发现和治愈危及生命的疾病。 还有一些增强的临床医生可以在身体短缺时几乎介入。 这方面的各种深度学习项目正在行业中加速发展，并显示出令人鼓舞的增长迹象。

这方面的一个突出领域是再入院，这使医疗保健提供者损失了数百万美元的收入。 通过利用深度学习和神经网络，医疗保健提供者正在降低相关的健康风险和成本。

结论

深度学习是一种新兴现象，它很可能处于未来几年巨大技术变革的前沿。 事实上，upGrad 提供了一个深度学习和机器学习程序——除此之外，它还教您分析 X 射线图像、预测电信提供商的客户流失、识别手势等等！

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