深度學習算法如何改變我們的日常生活？
已發表: 2019-11-12深度學習和人工智能已成為科技行業的最新趨勢。 但它們的影響是什麼？ 它們如何影響我們的日常生活？
深度學習應用對當今世界的許多變化負有責任，其中大部分對我們在世界上的生活方式產生了深遠的影響。 在本文中，我們將討論不同的深度學習算法及其用例。 你會驚訝地看到其中的一些用途。
許多公司現在依靠深度學習和人工智能為客戶提供優質服務。 以下是一些方法：
目錄
深度學習算法的實際用例
應用商店推薦
Google 的 Play Store 和 Apple 的 App Store 都使用深度學習技術向用戶推薦下載。 他們跟踪用戶活動，查看用戶安裝了哪些應用程序，以及用戶忽略了哪些應用程序。 根據收到的數據，他們向用戶推薦應用程序。
雖然看起來很簡單，但這裡有很多因素在起作用。 這些算法還考慮了最近的趨勢，例如下載量最大的應用程序。 他們還將用戶的活動與其他類似用戶進行比較，並相應地推薦應用程序。 這就是為什麼他們的建議如此準確。
假設您安裝了一個英語學習應用程序。 算法現在將開始向您推薦其他學習應用程序以及與英語相關的應用程序。 由於這些算法，每個人的 Play Store（或 App Store）對他們來說都是獨一無二的。 它是個性化的，並提供了極好的用戶體驗。
動態定價
Uber 和 Ola 等叫車服務有很多共同點。 其中之一是他們的動態定價。 動態定價是深度學習的另一個出色成果。 他們使用它來計算特定行程的價格，這取決於許多因素，例如距離、需求等。
在預訂出租車時，您一定親身體驗過這種定價。 嘗試在交通較少的空閒時間預訂出租車，然後將價格與高峰時段的價格進行比較。
他們依靠這種定價模式來確保出租車在為公司創造利潤的同時仍然可以負擔得起。 動態定價不僅限於 Uber 或 Ola。 許多其他行業，例如酒店和旅遊，也在使用這些技術。
谷歌地圖
谷歌地圖是使用機器學習和人工智能提供高質量結果的一個很好的例子。 它使用深度學習算法來計算特定行程所需的時間。
它在不斷改進。 由於其深度學習實施，它對每次旅行的估計時間要求的計算變得更加準確。
它可以計算距離，考慮路線中的交通情況，建議不同的方式，甚至給用戶指路。 谷歌地圖通過考慮很多因素來確定用戶的完美路線。 為此，它使用了許多深度學習算法。
使用機器學習算法的谷歌地圖的另一個特點是它的“探索附近”選項。 它可以讓您找到附近的自動取款機、醫院、水療中心等。它必須經過大量數據才能產生如此準確的結果。
人工智能助手（Siri、Alexa 等）
Google Assistant、Siri 和其他 AI 助手是人工神經網絡的一個很好的例子。 他們使用機器學習算法進行語音識別。
通過語音識別，這些人工智能助手可以識別你的命令並採取相應的行動。 因此，如果您告訴 Google 助理在 YouTube 上播放特定曲目，它會的。
這些助手還使用自然語言處理 (NLP) 來隨著時間的推移提高他們的表現。 您一定已經註意到您使用 Siri 或 Alexa 的體驗隨著時間的推移而有所改善。
谷歌創建谷歌大腦項目的唯一目的是更好地使用深度學習人工智能。 他們的谷歌助手是同樣的產品。 這些助手還可以將其他有趣的深度學習算法用於各種任務，包括文本轉語音、圖像識別等。
谷歌的搜索引擎
谷歌的搜索引擎是深度學習算法及其應用最流行和最重要的例子。 它廣闊、準確、強大。 雖然我們無法確定他們使用了哪些深度學習算法，但我們相信這個數字是巨大的。 此外，谷歌也有一些算法可以增強用戶的搜索體驗。
例如，谷歌使用的最有效的工具是 PageRank。 谷歌使用此算法根據其相關性對網頁進行排名。 谷歌在過去幾年中大幅增強了其算法。 事實上，僅在 2018 年，谷歌就為其搜索引擎算法推出了 3,234 次更新。
這意味著他們每天發布大約九個更新。 它的搜索算法現在更加複雜和多樣化。 然而，它們也是深度學習如何成為我們日常生活的重要組成部分的一個很好的例子。
臉書推薦
你有沒有想過 Facebook 如何向你推薦你認識的人？ 就像我們在本文中討論的所有示例一樣，Facebook 也使用深度學習算法來完成這項任務。 他們從每次使用中獲取大量數據，並使用它來改進他們的體驗。
這就是為什麼你開始更多以前喜歡的貓視頻和你曾經點擊過的西裝外套。 不僅 Facebook，其他社交媒體平台也使用這些算法來優化您的提要。 例如，對於“您可能認識的人”部分，Facebook 的算法會檢查您的個人資料，然後查找與您相似的其他個人資料。 根據每個配置文件，標準可能會非常不同。
在檢查其他配置文件後，它會推薦與您最匹配的配置文件。 他們使用推薦系統算法來完成這項任務。
深度學習算法無處不在
深度學習應用的例子不勝枚舉。 從社交媒體平台到搜索引擎，它們無處不在。 深度學習算法的用途也在不斷擴大。 除了我們上面提到的應用之外，深度學習還可以用於圖像增強、物流、金融和安全。 了解更多關於深度學習並深入機器學習世界！
行業正在尋找新的方法來實施這項技術，以促進增長和改善用戶體驗。
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