l deep learning è un processo complicato che è abbastanza semplice da spiegare. Un sottoinsieme dell'apprendimento automatico, che è a sua volta un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale , il deep learning è un modo per condurre analisi automatizzate dei dati tramite le cosiddette reti neurali artificiali, algoritmi che imitano efficacemente la struttura e la funzione del cervello umano. E mentre rimane un lavoro in corso, c'è un potenziale insondabile.
APPLICAZIONI COMUNI DI DEEP LEARNING
Intercettazione di una frode
Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti
Visione computerizzata
IA vocale
Elaborazione del linguaggio naturale
Raffinamento dei dati
Veicoli autonomi
Supercomputer
Modellazione degli investimenti
E-commerce
Intelligenza emotiva
Divertimento
Pubblicità
Produzione
Assistenza sanitaria
"Potremmo un giorno raggiungere il punto in cui l'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo ci aiuteranno a raggiungere la superintelligenza o addirittura a portare alla singolarità (crescita tecnologica incontrollata)", ha spiegato il capo scienziato di Conversica , il dott. Sid J. Reddy . "Ma la nostra sfida e il nostro dovere, come professionisti dell'intelligenza artificiale oggi, è garantire che le applicazioni di deep learning siano all'altezza della loro fatturazione e offrano vantaggi agli utenti e alla società".
15 Applicazioni quotidiane del Deep Learning
Esempio pratico di Deep Learning 1- Intercettazione di una frode
La frode è un problema crescente nel mondo digitale. Nel 2020, i consumatori hanno riferito di aver perso più di 3,3 miliardi di dollari in frode alla Federal Trade Commission, quasi il doppio dell'importo perso dai consumatori l'anno precedente, secondo un rapporto della FTC . Identificare i furti e le truffe degli impostori erano le due categorie di frode più comuni.
Aziende come Twosense e Signifyd, tuttavia, utilizzano il deep learning per rilevare anomalie nelle transazioni di un utente per aiutare a prevenire le frodi. Queste aziende implementano il deep learning per raccogliere dati da una varietà di fonti, tra cui la posizione del dispositivo, la lunghezza del passo e i modelli di acquisto della carta di credito per creare un profilo utente unico. Un'altra società, Featurespace, collabora con le banche per monitorare i dati dei clienti in tempo reale per individuare attività sospette e avvisare le autorità per ridurre le frodi.
Aziende rilevanti: Twosense , Signified e Featurespace
Esempio pratico di Deep Learning 2- Gestione delle relazioni con i clienti
I sistemi di gestione delle relazioni con i clienti sono spesso indicati come "l'unica fonte di verità" per i team delle entrate. Contengono e-mail, registri delle chiamate telefoniche e note su tutti i clienti attuali ed ex dell'azienda, nonché i suoi potenziali clienti. L'aggregazione di tali informazioni ha aiutato i team delle entrate a fornire una migliore esperienza del cliente, ma l'introduzione del deep learning nei sistemi CRM ha sbloccato un altro livello di informazioni sui clienti.
Il deep learning è in grado di setacciare tutti i frammenti di dati che un'azienda raccoglie sui suoi potenziali clienti per rivelare le tendenze sul motivo per cui i clienti acquistano, quando acquistano e cosa li tiene in giro. Ciò include il punteggio predittivo dei lead, che aiuta le aziende a identificare i clienti che hanno le migliori possibilità di chiudere; raschiare i dati dalle note dei clienti per facilitare l'identificazione delle tendenze; e previsioni sulle esigenze di assistenza clienti.
Aziende rilevanti: Salesforce , Zoho , Marketo
Esempio pratico di Deep Learning 3- Visione computerizzata
L'apprendimento profondo mira a imitare il modo in cui la mente umana digerisce le informazioni e rileva i modelli, il che lo rende un modo perfetto per addestrare programmi di intelligenza artificiale basati sulla visione. Utilizzando modelli di deep learning, queste piattaforme sono in grado di acquisire una serie di set fotografici etichettati per imparare a rilevare oggetti come aeroplani, volti e pistole.
L'applicazione per il riconoscimento delle immagini è espansiva. Neurala Brain utilizza un algoritmo chiamato Lifelong-DNN per completare le ispezioni sulla qualità della produzione. Altri, come ZeroEyes, utilizzano il deep learning per rilevare le armi da fuoco in luoghi pubblici come scuole e proprietà del governo. Quando viene rilevata una pistola, il sistema è progettato per allertare la polizia nel tentativo di prevenire le sparatorie. E infine, aziende come Tractable si affidano al deep learning per addestrare la propria intelligenza artificiale a prendere immagini da un disastro e stimare il danno finanziario che ne deriva.
Aziende importanti: Neurala cervello , ZeroEyes , trattabili
Esempio pratico di Deep Learning 4- IA vocale
Quando si tratta di ricreare il linguaggio umano o di tradurre la voce in testo, l'apprendimento profondo gioca sempre più un ruolo fondamentale nel processo. I modelli di deep learning consentono a strumenti come Google Voice Search e Siri di acquisire audio, identificare schemi vocali e tradurli in testo. Poi c'è il modello WaveNet di DeepMind , che utilizza reti neurali per prendere testo e identificare modelli di sillabe, punti di flesso e altro ancora. Ciò consente ad aziende come Google di addestrare il proprio assistente virtuale a sembrare più umano. Inoltre, RRNoise Project di Mozilla lo utilizza per identificare il rumore di fondo nei file audio e sopprimerlo, fornendo agli utenti un audio più chiaro.
Esempio pratico di Deep Learning 5- Elaborazione del linguaggio naturale
L'introduzione della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale ha reso possibile ai robot di leggere i messaggi e il significato divino da essi. Tuttavia, il processo può essere in qualche modo semplificato eccessivamente, non tenendo conto dei modi in cui le parole si combinano per cambiare il significato o l'intento dietro una frase.
Il deep learning consente ai processori del linguaggio naturale di identificare modelli più complicati nelle frasi per fornire un'interpretazione più accurata. Aziende come Gamalon utilizzano il deep learning per alimentare un chatbot in grado di rispondere a un volume maggiore di messaggi e fornire risposte più accurate. Altre aziende come Strong lo applicano nel suo strumento NLP per aiutare gli utenti a tradurre il testo, classificarlo per aiutare a estrarre i dati da una raccolta di messaggi e identificare il sentimento nel testo. Grammarly utilizza anche l'apprendimento profondo in combinazione con regole e schemi grammaticali per aiutare gli utenti a identificare gli errori e il tono dei loro messaggi.
Esempio pratico di Deep Learning 6- Raffinamento dei dati
Quando vengono raccolte grandi quantità di dati grezzi, è difficile per i data scientist identificare modelli, trarre informazioni o fare molto con essi. Ha bisogno di essere elaborato. I modelli di deep learning sono in grado di prendere quei dati grezzi e renderli accessibili. Aziende come Descartes Labs utilizzano un supercomputer basato su cloud per perfezionare i dati. Dare un senso a grandi quantità di dati grezzi può essere utile per il controllo delle malattie, la mitigazione dei disastri, la sicurezza alimentare e le immagini satellitari.
Aziende rilevanti: Descartes Labs , IBM
Esempio pratico di Deep Learning 7- Veicoli autonomi
Guidare significa prendere in considerazione fattori esterni come le auto intorno a te, i segnali stradali e i pedoni e reagire in modo sicuro per andare dal punto A al punto B. Anche se siamo ancora lontani dai veicoli completamente autonomi , il deep learning ha giocato un ruolo cruciale ruolo nell'aiutare la tecnologia a realizzarsi. Consente ai veicoli autonomi di prendere in considerazione dove vuoi andare, prevedere cosa faranno gli ostacoli nel tuo ambiente e creare un percorso sicuro per portarti in quella posizione.
Ad esempio, Pony.ai ha utilizzato il deep learning per alimentare il suo modulo di pianificazione e controllo all'interno della sua tecnologia di veicoli autonomi per aiutare le auto a percorrere autostrade a otto corsie, incidenti improvvisi e altro ancora. Altre aziende automobilistiche a guida autonoma che utilizzano il deep learning per alimentare la propria tecnologia includono DeepScale di proprietà di Tesla e Waymo, una consociata di Google.
Esempio pratico di Deep Learning 8- Supercomputer
Sebbene alcuni software utilizzino il deep learning nella sua soluzione, se vuoi creare il tuo modello di deep learning, hai bisogno di un supercomputer . Aziende come Boxx e Nvidia hanno costruito workstation in grado di gestire la potenza di elaborazione necessaria per costruire modelli di deep learning. La DGX Station di NVIDIA afferma di essere "l'equivalente di centinaia di server tradizionali" e consente agli utenti di testare e modificare i propri modelli. APEXX Neutrino W di Boxx funziona con una varietà di framework di deep learning come Tensorflow e PyTorch. La sua missione è accelerare i flussi di lavoro e accelerare i processi decisionali.
Esempio pratico di Deep Learning 9- Modellazione degli investimenti
La modellazione degli investimenti è un altro settore che ha beneficiato del deep learning. La previsione del mercato richiede il monitoraggio e l'interpretazione di dozzine di punti dati, dalle conversazioni telefoniche agli eventi pubblici fino ai prezzi delle azioni. Aziende come Aiera utilizzano una piattaforma di deep learning adattivo per fornire agli investitori istituzionali analisi in tempo reale su singole azioni, contenuti da chiamate di guadagni ed eventi aziendali pubblici.
Aziende interessate: Aiera
Esempio pratico di Deep Learning 10- ECommerce
Lo shopping online è ora di fatto il modo in cui le persone acquistano beni, ma può ancora essere frustrante scorrere dozzine di pagine per trovare il giusto paio di scarpe che si adatta al tuo stile. Diverse aziende di e-commerce si stanno rivolgendo al deep learning per rendere più facile la caccia. Il sito web di mobili Cora consente agli utenti di caricare una foto del loro mobile preferito e quindi utilizza la magia della visione artificiale per trovare articoli simili. E tra le numerose offerte di deep learning di Clarifai c'è uno strumento che aiuta i marchi con l'etichettatura delle immagini ad aumentare il traffico SEO e a far emergere prodotti alternativi per gli utenti quando un articolo è esaurito. Loop54, un'azienda che aiuta i siti di e-commerce a personalizzare le ricerche sui propri siti Web, utilizza anche il deep learning per identificare i modelli nel comportamento degli utenti per anticipare i loro desideri.
Esempio pratico di Deep Learning 11- Intelligenza emotiva
Anche se i computer potrebbero non essere in grado di replicare le emozioni umane, stanno acquisendo una migliore comprensione dei nostri stati d'animo grazie al deep learning. Schemi come un cambiamento di tono, un leggero cipiglio o uno sbuffo sono tutti segnali di dati preziosi che possono aiutare l'IA a rilevare i nostri stati d'animo.
Aziende come Affectiva utilizzano il deep learning per tenere traccia di tutte quelle reazioni vocali e facciali per fornire una comprensione sfumata del nostro umore. Altri come Robbie AI setacciano foto e filmati per prevedere le emozioni umane in tempo reale. Applicazioni come questa possono essere utilizzate per aiutare le aziende a collegare i dati sulle emozioni alla pubblicità o persino ad avvisare i medici dello stato emotivo di un paziente.
Esempio pratico di Deep Learning 12- Divertimento
Ti sei mai chiesto come le piattaforme di streaming sembrano intuire lo spettacolo perfetto per te da guardare dopo? Bene, devi ringraziare per questo un apprendimento profondo. Le piattaforme di streaming aggregano tonnellate di dati su quali contenuti scegli di consumare e cosa ignori. Prendi Netflix come esempio. La piattaforma di streaming utilizza il deep learning per trovare modelli in ciò che i suoi spettatori guardano in modo da poter creare un'esperienza personalizzata per i suoi utenti.
Aziende rilevanti : Netflix
Esempio pratico di Deep Learning 13- Pubblicità
Le aziende possono raccogliere molte informazioni da come un utente interagisce con il suo marketing. Può segnalare l'intenzione di acquistare, mostrare che il prodotto risuona con loro o che vogliono saperne di più. Molte aziende di tecnologia di marketing utilizzano il deep learning per generare ancora più informazioni sui clienti. Aziende come 6sense e Cognitiv utilizzano il deep learning per addestrare i loro software a comprendere meglio gli acquirenti in base a come interagiscono con un'app o navigano in un sito web. Questo può essere utilizzato per aiutare le aziende a indirizzare in modo più accurato i potenziali acquirenti e creare campagne pubblicitarie su misura. Altre aziende come Dstillery lo usano per capire di più sui consumatori di un cliente per aiutare ogni campagna pubblicitaria a raggiungere il pubblico di destinazione per il prodotto.
Esempio pratico di Deep Learning 14- Produzione
Il successo di una fabbrica dipende spesso da macchine, esseri umani e robot che lavorano insieme nel modo più efficiente possibile per produrre un prodotto replicabile. Quando una parte della produzione va fuori controllo, può avere un costo devastante per l'azienda. Il deep learning viene utilizzato per rendere quel processo ancora più efficiente ed eliminare quegli errori.
Aziende come OneTrack lo utilizzano per scansionare i pavimenti delle fabbriche alla ricerca di anomalie come una scatola in bilico o un carrello elevatore utilizzato in modo improprio e avvisare i lavoratori dei rischi per la sicurezza. L'obiettivo è prevenire errori che possono rallentare la produzione e causare danni. Poi c'è Fanuc, che lo usa per addestrare il suo robot ad adattarsi a una serie di compiti in una fabbrica. Il gigante dell'energia General Electric utilizza anche il deep learning nella sua piattaforma Predix per tracciare e trovare tutti i possibili punti di guasto in una fabbrica.
Aziende rilevanti: OneTrack , Fanuc , General Electric
Esempio pratico di Deep Learning 15- Assistenza sanitaria
I medici non possono stare con i loro pazienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ma l'unica cosa che quasi sempre portiamo con noi sono i nostri telefoni. E grazie al deep learning, gli strumenti medici sono in grado di estrarre i dati dalle immagini che scattiamo e dai dati sui movimenti per rilevare potenziali problemi di salute. Il software di visione artificiale di Robbie.AI utilizza questi dati, ad esempio, per tracciare i modelli di movimento di un paziente per prevedere le cadute e i cambiamenti nello stato mentale di un utente. È stato anche dimostrato che il deep learning rileva il cancro della pelle attraverso le immagini, secondo un rapporto del National Center for Biotechnology .
Aziende rilevanti : Robbie AI
Grazie mille per la lettura, segnala nei commenti altri utilizzi quotidiani del deep learning
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