Vera Iurcu
Deep learning-ul reprezintă o categorie de algoritmi de învățare automată și reprezintă o ramură a inteligenței artificiale, care învață prin intermediul unei rețele neurale și acționează similar cu creierul uman. Spre deosebire de alte tehnologii care aparțin inteligenței artificiale, cele de deep learning nu au nevoie de contribuția unui om care să le spună ce să facă cu datele. Aceste pot fi concepte mai dificil de înțeles pentru cei care nu sunt familiarizați cu ele, dar cei de la Entrepreneur au făcut o listă cu exemple prin care să arate cum poate fi folosită tehnologia deep learning chiar și în activitățile de zi cu zi.
Experiența clienților
Tehnologia machine learning este utilizată de multe companii pentru a îmbunătăți experiența clienților. Câteva dintre exemple includ soluții de self-service și cele destinate pentru a crea fluxuri de lucru fiabile. Există deja modele de deep learning care sunt folosite pentru chatbots și pe măsură ce acestea se maturizează am putea să ne așteptăm să fie folosite de către tot mai multe compani.
Traduceri
Deși traducerea automată nu este o noutate, tehnologia deep learning ajută la îmbunătățirea traducerii automate a textului prin utilizarea rețelelor neurale și ar putea permite traducerile din imagini.
Adăugarea de culori la imagini și video-uri în alb-negru
Ceea ce a fost până acum un proces foarte anevoios, unde oamenii trebuiau să adauge manual culoare imaginilor și videoclipurilor alb-negru, poate fi realizat în mod automat, cu ajutorul modelelor de deep learning.
Recunoașterea limbii
Calculatoarele de deep learning încep să diferențieze dialectele unei limbi. O mașină stabilește că o persoană vorbește limba engleza și apoi activează un sistem AI care învață să identifice diferențele dintre dialecte. Ulterior, sarcina va fi preluată de un alt sistem AI, specializat în acel dialect. Toate aceste procese au loc fără implicarea unui om.
Mașini autonome
În momentul în care un vehicul autonom circulă pe stradă, sunt mai multe sisteme AI încorporate care se activează în acel moment. Unele modele de învățare profundă se specializează în indicatoare stradale, în timp ce altele sunt instruite să recunoască pietonii. În timp ce mașina se deplasează pe șosea, este posibil ca milioane de modele AI individuale să furnizeze informații care permit mașinii să acționeze corespunzător.
Computer vision
Învățarea automată a furnizat o precizie extraordinară în ceea ce privește clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor, restaurarea imaginilor și segmentarea imaginilor - pot fi recunoscute chiar și cifrele scrise de mână. Tehnologia deep learning care folosește rețele neuronale învață mașinile să automatizeze sarcinile îndeplinite de oameni.
Generare de text
Calculatoarele învață punctuația, gramatica și stilul unui fragment de text și pot folosi modelul pe care l-au dezvoltat pentru a crea automat un text nou, folosind ortografia, gramatica și stilul corespunzător exemplului.
Generarea capturilor de imagine
O altă capacitate impresionantă pe care o prezintă tehnologia deep learning este aceea de a identifica o imagine și de a crea o legendă coerentă cu o topică adecvată a propoziției pentru acea imagine, la fel cum ar scrie un om.
Agregator de știri bazat pe sentimente
Dacă vrei să filtrezi toate lucrurile negative care se întâmplă în lume, procesarea avansată a limbajului natural și deep learning te pot ajuta să faci asta. Agregatoarele de știri care utilizează această nouă tehnologie pot filtra știrile pe baza sentimentelor, astfel încât să puteți crea fluxuri de știri care să acopere numai știrile pozitive.
Roboți bazați pe deep learning
Aplicațiile deep learning pentru roboți sunt extrem de multe și puternice și pot învăța un robot să execute anumite sarcini doar prin observarea acțiunilor unui om. La fel cum creierul uman procesează informațiile din experiențe, modelele de învățare automată vor ajuta roboții să execute sarcini bazate pe contribuția unor opinii AI.
