ディープラーニングのベストアプリケーション10選

‍はじめに

行う 人工知能と機械学習 ベルを鳴らして?これらの用語は、これらの用語を中心に展開するテクノロジーが増えるにつれて、近年人気が高まっています。ディープラーニングはあまり知られていませんが、AI の傘下の重要な一部であり、アルゴリズムに関する ML のサブフィールドでもあります。 脳の構造と機能に触発されました。 それが技術革命にどう役立つのかまだわからない場合は、 今日の世界で最高のディープラーニングアプリケーションをいくつかチェックしてください。

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1。バーチャルアシスタント

「アレクサ、デスパシートを弾いて！」Amazonのバーチャルアシスタントへのコマンドは、すぐに広く使われるジョークになりました。今日、人々は食料品を注文したり、音楽を再生したり、スマートホームを操作したり、自分の声で誰かに電話をかけたりすることができます。実際、Alexa、Siri、Google Assistantは、ミニスピーカーやスマートフォンに搭載されている最も人気のあるバーチャルアシスタントです。アクティベーションコマンドを発声すると、アシスタントが聞き始め、それに応じて応答します。 これはディープラーニングのおかげで可能になりました。これらのテクノロジーは、人間の自然な会話から学習してコマンドを理解するからです。。ディープラーニングが進化してテキスト生成や文書要約が改善されるにつれて、バーチャルアシスタントに簡単なメールの作成と送信を依頼することもできます。

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2。チャットボット

バーチャルアシスタントとほぼ同じように、チャットボットはチャットを通じてユーザーを理解します。 これは、FAQへの回答をタイムリーに提供したり、ユーザー入力への自動応答を生成したり、ソーシャルネットワークサイトでのマーケティングを行ったりすることで、企業や消費者に利益をもたらしたAIアプリケーションです。 これらのチャットボットはディープラーニングを使用して 顧客の発言に基づいてさまざまな反応を生み出すこれは、人間のエージェントがいない場合や、勤務時間外の場合に非常に役立ちます。

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3。ロボティクスとヘルスケア

ロボティクスの分野は、その技術で飛躍的な進歩を遂げているため、しばしば注目を集めています。ディープラーニングは、しばらくの間、人間のようなタスクを実行するロボットの構築に使用されてきました。病院、工場、倉庫、在庫、在庫、管理などでの商品の運搬に使用できます。ヘルスケア業界はディープラーニング技術から大きな恩恵を受けています。 疾病検出装置は、ディープラーニングを使用してより正確な検出を行います。 医学研究では、次の用途にも使用されます 創薬 そして がんやその他の生命を脅かす病気の検出。 大手医療機関は、コストを下げながら、再入院に伴う健康リスクを軽減しています。

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4。パーソナライゼーション

YoutubeやSpotifyのおすすめが、見たいものや聞きたいものと比較的一致していることに気づきましたか？ ディープラーニングにより、多くのプラットフォームで、興味のあることを学習することで、体験をよりパーソナライズできるようになりました そして、どのタイプのコンテンツを閲覧したかによって、どのコンテンツを見たいかが決まります。別の不気味な状況は、ターゲットが10代の娘に赤ちゃん関連商品のクーポンを送っているのに気づいた父親が激怒したときでした。これは、ターゲットが購入パターンを通じて女の子が妊娠していることを把握し、個別の推奨を行ったためです。

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5。自動運転車

世界を席巻したこの最近のテクノロジーは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して 道路上でより安全な自動運転選択を行いましょう。 運転のルールとパターンを学習し、何百万ものシナリオを消化して安全運転を保証します。自動運転車の次のステップは、「マップレス」で道路を走らせ、利用可能な状況に基づいて選択を行うことです。この研究は、すでにMITと共同で開発中です。

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6。自然言語処理

ディープラーニングは急速に進歩しています NLP、または自然言語処理。ロボットはこのようにして人間の言語を学び、理解します。一方、人間の言語は機械が理解するのが極めて難しい。文字、単語、文脈、アクセント、手書き、その他の要因により、理解や生成に苦労します。これらの問題の多くは、ディープラーニングをベースにした自然言語処理によって解決されています。 言語入力に適切に応答するようにコンピュータ (オートエンコーダと分散表現) を訓練する。

7。詐欺検知

ディープラーニングのもう1つの魅力的な用途は、不正の検出と防止です。現在、大手決済システム企業がそれを実験しています。たとえばPayPalは、予測分析技術を使用して不正行為を検知し、防止しています。同社は、ニューラルネットワークの拡張短期記憶アーキテクチャを使用してユーザーの行動シーケンスを評価すると、異常検出が最大 10% 向上したと主張しています。持続可能な不正検知手法は、すべてのフィンテック企業、銀行アプリ、保険プラットフォームだけでなく、機密データを収集して使用する組織にとっても重要です。 ディープラーニングは、不正行為をより予測可能にし、防止することができます。

8。自動手書き生成

近年、ディープラーニングはさまざまな分野を変えました。こうした改善の結果、機械翻訳の分野はディープラーニングの利用へとシフトしました。 神経ベースの方法これは、ルールベースのシステムや統計的なフレーズベースの方法などの以前のアプローチに取って代わりました。膨大な量のトレーニングデータと比類のない処理能力により、 ニューラルMT（NMT）モデルは、ソースフレーズのどこからでもアクセスできるすべての情報にアクセスし、出力テキストの合成のどの段階でどの部分が重要かを自動的に理解できるようになりました。。翻訳品質が大幅に向上した主な原因は、これまでの独立性に関する仮定がなくなったことです。その結果、神経翻訳は人間翻訳と神経翻訳の間の品質ギャップを埋めることができました。

9。音楽作曲

機械は音楽の音符、構造、リズムを学習し、自分で音楽を生成し始めることがあります。。未加工のオーディオは、次のようなディープラーニングベースの生成モデルを使用して作成できます。 ウェーブネット。長期短期記憶ネットワークは、音楽の自動生成に役立ちます。コンピュータ支援音楽学では、 ミュージック21 パイソンツールキット 利用されています。音楽理論の基礎を教えたり、音楽サンプルを作ったり、音楽を研究したりすることで、音楽をつくるシステムを教育することができます。

10。広告

広告では、ディープラーニング ユーザーエクスペリエンスを向上させます。 パブリッシャーと広告主が広告の関連性と効果を高めるのに役立ちます。また、顧客獲得あたりのキャンペーン費用を60ドルから30ドルに削減することで、広告ネットワークのコスト削減にも役立ちます。ディープラーニングは、予測広告、リアルタイム広告入札、カスタマイズされたディスプレイ広告の提供に使用できます。

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結論

以上が、ディープラーニング技術を使用した最高のアプリケーションのリストでした！

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これらのテクノロジーが私たちの日常生活にどれほど統合されているかに多くの人が驚くかもしれませんし、ディープラーニングが拡大し続け、現在よりも大きな部分を占めるようになることに驚く人もいるかもしれません。

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