Top 10 des meilleures utilisations du Deep Learning

‍Intelligence Artificielle, Machine Learning ... ces termes gagnent en popularité ces dernières années, car de plus en plus de technologies semblent tourner autour d'eux. Mais le Deep Learning est quant à lui moins connu, mais il constitue un élément important du cadre de l'IA et un sous-domaine du ML concerné par les algorithmes inspiré par la structure et le fonctionnement du cerveau. Si vous ne savez toujours pas en quoi cela contribue à la révolution technologique, découvrez les meilleures applications de Deep Learning.

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1. Assistants virtuels

« Alexa, joue Despacito ! » Une commande envoyée à l'assistant virtuel d'Amazon s'est rapidement transformée en une blague largement utilisée. Aujourd'hui, les gens peuvent commander des produits d'épicerie, écouter de la musique, contrôler une maison intelligente et appeler quelqu'un au son de leur voix. En fait, Alexa, Siri et Google Assistant font partie des assistants virtuels les plus populaires qui résident dans des mini-haut-parleurs ou sur votre téléphone. Lorsque vous émettez votre commande d'activation, votre assistant commence à écouter et à répondre en conséquence. Cela est possible grâce à l'apprentissage en profondeur, car ces technologies apprennent à partir de conversations humaines naturelles pour comprendre les commandes. Au fur et à mesure que l'apprentissage en profondeur évolue, améliorant la génération de texte et la synthèse des documents, vous pouvez même demander à votre assistant virtuel de rédiger et d'envoyer un simple e-mail.

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2. Chatbots

À peu près comme les assistants virtuels, les chatbots vous comprennent, mais par le biais de chats. Il s'agit d'une application d'IA qui a profité aux entreprises et aux consommateurs en fournissant des réponses aux questions fréquentes en temps opportun, en générant une réponse automatique aux entrées des utilisateurs ou en faisant du marketing sur les sites de réseaux sociaux. Ces chatbots utilisent le deep learning pour générer des réactions différentes en fonction de ce que le client a dit, ce qui est extrêmement utile lorsqu'aucun agent humain n'est disponible ou en dehors des heures de travail.

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3. Robotique et santé

Le domaine de la robotique attire souvent l'attention car il réalise des avancées technologiques. L'apprentissage profond a été utilisé pour créer des robots qui exécutent des tâches similaires à celles des humains pendant un certain temps. Il peut être utilisé pour transporter des marchandises dans les hôpitaux, les usines, les entrepôts, les stocks, la gestion, etc. Le secteur de la santé a énormément bénéficié de la technologie d'apprentissage profond. Les machines de détection des maladies utilisent l'apprentissage profond pour effectuer des détections plus précises. Dans la recherche médicale, il est également utilisé pour découverte de médicaments et détecter le cancer et d'autres maladies potentiellement mortelles. Les géants de la santé atténuent les risques sanitaires liés à la réadmission tout en réduisant les coûts.

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4. Personnalisation

Avez-vous remarqué à quel point les recommandations de Youtube ou Spotify sont relativement en phase avec ce que vous voulez voir ou entendre ? Grâce à l'apprentissage en profondeur, de nombreuses plateformes peuvent désormais mieux personnaliser votre expérience en découvrant ce qui vous intéresse et ce que vous préférez voir en fonction du type de contenu avec lequel vous avez interagi le plus longtemps. Une autre situation étrange s'est produite lorsqu'un père était furieux lorsqu'il a remarqué que Target envoyait des coupons pour des produits liés aux bébés à sa fille adolescente. C'est parce que Target a découvert que la fille était enceinte grâce à ses habitudes d'achat et a fait des recommandations personnalisées.

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5. Voitures autonomes

Cette technologie récente qui a conquis le monde entier utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour faire des choix autonomes plus sûrs sur la route. Il apprend les lois et les habitudes de conduite et digère des millions de scénarios pour garantir une conduite sûre. La prochaine étape en matière de voitures autonomes consiste à les faire rouler sur la route « sans carte » et à faire des choix en fonction de ce qui est disponible. Cette recherche est déjà en cours de développement avec le MIT.

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6. Traitement du langage naturel

Le Deep Learning progresse rapidement dans NLP, ou traitement du langage naturel. Les robots apprennent et comprennent le langage humain de cette manière. Le langage humain, en revanche, est extrêmement difficile à comprendre pour les machines. Ils ont du mal à le comprendre ou à le générer en raison des lettres, des mots, du contexte, des accents, de l'écriture et d'autres facteurs. Nombre de ces problèmes sont résolus par la PNL basée sur le Deep Learning, qui entraîne les ordinateurs (encodeurs automatiques et représentation distribuée) à répondre de manière appropriée aux entrées linguistiques.

7. Détection des fraudes

Une autre application intéressante pour le deep learning est la détection et la prévention des fraudes ; de grandes entreprises de systèmes de paiement l'expérimentent actuellement. PayPal, par exemple, détecte et prévient les comportements frauduleux à l'aide de technologies d'analyse prédictive. La société a affirmé que l'évaluation des séquences comportementales des utilisateurs à l'aide de l'architecture de mémoire à court terme étendue des réseaux neuronaux augmentait la détection des anomalies jusqu'à 10 %. Des méthodes durables de détection des fraudes sont essentielles pour chaque société de technologie financière, application bancaire ou plateforme d'assurance, ainsi que pour toute organisation collectant et utilisant des données sensibles. L'apprentissage en profondeur peut rendre la fraude plus prévisible et donc la prévenir.

8. Génération automatique de l'écriture manuscrite

Ces dernières années, le Deep Learning a transformé de nombreux domaines tel celui de la traduction automatique. Les méthodes basées sur les réseaux de neurones ont dépassé les approches précédentes telles que les systèmes basés sur des règles ou les méthodes statistiques basées sur des phrases. En raison des grandes quantités de données d'entraînement et de la capacité de traitement inégalée, les modèles de MT neuronale (NMT) peuvent désormais accéder à l'ensemble des informations accessibles n'importe où dans la phrase source et comprendre automatiquement quel élément est significatif à quelle phase de la synthèse du texte de sortie. La principale cause de l'amélioration considérable de la qualité de traduction est la suppression des hypothèses d'indépendance antérieures. En conséquence, la traduction neuronale a pu combler l'écart de qualité entre la traduction humaine et la traduction neuronale.

9. Composition musicale

Une machine peut apprendre les notes, les structures et les rythmes de la musique et commencer à générer de la musique par elle-même. L'audio brut peut être créé à l'aide de modèles génératifs basés sur le Deep Learning tels que Wave Net. Le réseau de mémoire à long terme facilite la génération automatique de musique. Pour la musicologie assistée par ordinateur, le Boîte à outils Python Music21 est utilisé. Il nous permet de former un système de création musicale en enseignant les bases de la théorie musicale, en créant des échantillons de musique et en faisant des recherches sur la musique.

10. Publicité

Dans le domaine de la publicité, le deep learning améliore l'expérience utilisateur. Il aide les éditeurs et les annonceurs à rendre leurs publicités plus pertinentes et efficaces. Il aide également les réseaux publicitaires à réduire leurs coûts en réduisant le coût de la campagne par acquisition de 60$ à 30$. Le Deep Learning peut être utilisé pour fournir de la publicité prédictive, des enchères publicitaires en temps réel et des publicités personnalisées.

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Conclusion

C'était notre liste des meilleures applications utilisant la technologie Deep Learning.

Beaucoup seront peut-être surpris de constater à quel point ces technologies sont intégrées à notre vie quotidienne, et d'autres encore seront surpris de constater à quel point le Deep Learning ne fera que continuer à se développer et à en prendre une plus grande part qu'il ne le fait actuellement.

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