跨行業的頂級現實生活深度學習應用

世界正在慢慢變成一個整體連接的球體。 借助互聯網和連接應用程序的力量，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學習。 它對當今世界的許多變化負有責任，其中大多數變化對我們在世界上的生活方式產生了深遠的影響。

如果您不完全了解深度學習可以實現什麼，請這樣想——它可以讓您根據您可能決定的任何參數（人員、日期、位置等）對所有舊圖像進行分類。 這就是它的潛力，而它今天的使用方式恰恰表明了它在未來的這個方向。

現實生活中的頂級深度學習應用：

欺詐新聞檢測和新聞聚合

深度學習促進了新聞閱讀者的更高水平的個性化，這甚至不是它最先進的表現。 隨著複雜程度的提高，它現在可以定義讀者角色，還可以考慮基於地理以及社會和經濟因素的過濾器。

此外，它還可以幫助處理另一個相關流程，該流程如今需求量更大——欺詐新聞檢測。 鑑於用戶今天獲得的幾乎所有信息都依賴於互聯網，因此消除假新聞已成為一項最重要的任務。

機器人會自動從單一來源複製新聞，以至於很難分辨哪條新聞是原創的，哪條是假的——因為這兩種新聞都在互聯網上廣泛傳播。

在深度學習的幫助下，可以開發某些分類器來檢測不完全客觀的新聞並將其從您正在瀏覽的提要中刪除。 它還可以幫助提醒用戶注意潛在的隱私洩露。

自然語言處理 (NLP)

人們常說，計算機（或一段代碼）只能基於特定的語法來理解，除此之外什麼都不能理解。 嗯，NLP 旨在通過學習如何實時處理語言來改變這一假設，類似於人類已經在做的事情。

儘管它在這方面還沒有達到一個完全成熟的表達，但它已經取得的進步已經足夠顯著了，因為它可以幫助完成多個垂直領域的多項任務。 這包括文件摘要，它在法律領域被廣泛使用，以至於威脅要取代所有律師助理。 在這裡，培訓類似於人類學習理解語言的方式。

從很小的時候起，人類就不斷地接觸語言，這以一種莫名其妙的方式影響著他們。 隨著時間的推移，他們習慣了某些詞語，以及它們如何告知和禁止某些表達形式。 NLP 背後的理念是需要不斷地訓練它——通過語言建模、文本分類、推特分析、回答問題和情感分析。 這些都是 NLP 的子集，並且越來越受歡迎。

娛樂行業的多個用例

深度學習不僅對法律或信息行業產生重大影響，它還在娛樂行業發揮著非常突出的作用，每天讓數百萬人陷入困境一分鐘（或一小時）。 其中一些應用確實令人驚訝。

雖然現在認為 Netflix 通過使用深度學習（亞馬遜也是如此）為其客戶提供個性化的用戶體驗似乎很直觀，但認為 VEVO 創造了新一代數據服務並不那麼明顯。不僅適用於用戶，還適用於藝術家、唱片公司、公司以及內部業務團體。

深度學習還能在娛樂領域實現什麼？ 首先，由於面部識別和模式識別的發展程度，內容編輯和自動內容創建現在已成為現實。 此外，深度學習通過確保相機能夠很好地理解人體語言，從而改變了電影製作過程，從而更容易將其融入虛擬角色中。

除此之外，2018 年溫布爾登網球公開賽還廣泛使用 IBM Watson 為電視轉播自動生成精彩片段。 之所以能夠做到這一點，是因為 IBM Watson 可以分析玩家的表情和情緒，因此他們能夠在精力和成本上節省一大筆錢。

醫療保健行業

也許是深度學習的另一個不直觀的用途，它對醫療保健行業具有深遠的多重影響。 與所有受新興技術影響的行業一樣，整個醫療保健行業正在經歷轉型——GPU 計算正在推動其中的很大一部分向前發展。

GPU 加速系統和應用程序正在為醫療保健領域創造新的可能性，有助於早期發現和治愈危及生命的疾病。 還有一些增強的臨床醫生可以在身體短缺時幾乎介入。 這方面的各種深度學習項目正在行業中加速發展，並顯示出令人鼓舞的增長跡象。

這方面的一個突出領域是再入院，這使醫療保健提供者損失了數百萬美元的收入。 通過利用深度學習和神經網絡，醫療保健提供者正在降低相關的健康風險和成本。

結論

深度學習是一種新興現象，它很可能處於未來幾年巨大技術變革的前沿。 事實上，upGrad 提供了一個深度學習和機器學習程序——除此之外，它還教您分析 X 射線圖像、預測電信提供商的客戶流失、識別手勢等等！

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