Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

5 (beste) toepassings vir diep leer om die toekoms te voorspel

Dink net hoe daar 'n brein sonder senuwees sou gewees het; geen gevoelens, geen pyne, geen identifikasie nie, die hele niks, nie waar nie? Dieselfde sou gewees het diep leer sonder neurale netwerke-geen besluitnemingsvermoë en geen akkuraatheid nie.

Aangesien tegnologieë vinniger groei, is ons so gewoond daaraan dat ons amper verslaaf daaraan is, aangesien dit 'n belangrike rol in die daaglikse lewe speel. As u vandag die weervoorspelling vir reëndae wil weet, tik u nie meer 'u stadsnaam + weervoorspelling vir vandag' nie.

Maak die Google -assistent oop en sê: "Hey Google! Is daar kans vir reën tussen nou en dan? ” En Google Assistant gee u die gepaste antwoord op wat die voorspelling is. Op watter tydstip is daar kans op reën met ligte, medium en swaar reënval in u omgewing. Hoe presies, korrek?

Dit volg akkurate data oor u ligging. Dit besluit wanneer daar reënvoorspelling is. En kry dit vir u binne 'n breukdeel van sekondes - net diep leer dinge om intelligente besluite en akkurate voorspellings te neem.

Wat laat diep leer uitstaan ​​by ander neigingstegnologieë?

Soos menslike brein en selfleervermoëns tot menslike aanpassings, skep die besluitneming groot verskille en behoue diep leer onder die nuutste tegnologie. 

5 werklike groot entiteite wat diep leer onder alle tegnologieë 

  • Dit het nie funksie -ingenieurswese nodig nie. 
  • Met ongestruktureerde data kry u die beste resultate. 
  • Etikettering is nie nodig nie. 
  • Effektiewe resultate van hoë gehalte lewer.
  • Big data is 'n noodsaaklikheid. 

So definieer kenners diep leer: 'Leer outomaties van ongestruktureerde en ongemerkte data om die verwerkingstyl van 'n menslike brein te modelleer. En om patrone te skep om besluitneming en leer te bevorder. ” 

Hoe werk diep leer?

In hierdie digitale era, diep leer kom hand-aan-hand na vore, wat wêreldwyd op elke moontlike manier data-ontploffing skep. Dit is Big Data, volgens kenners. En die bronne van groot data is enorm van sosiale media, YouTube, e-posse, webwerf-inhoud en wat nog. 

Maar die rol wat groot data in die e-handelsbedryf speel, maak dit een van die suksesvolste sakemodelle in die bedryf. Verkope is kolossaal in getal, en hulle verhoog massiewe winste met outomatisering en aanbevelingstegnieke. 

Aangesien die e -handelsbedryf massiewe ongestruktureerde data het, sal dit jare neem voordat mense ontleed en besluit waar die meeste potensiaal lê. Tog, met diep leer, besluitneming is vinnig en akkuraat deur gebruik te maak outomatisering en selflerende algoritmes.

Enkele voorbeelde van diep leer:

Almal het 'n droom om hul huis slim te maak, waar 'n eenvoudige aanraking van hul telefoon of hul stem wondere kan verrig - net soos 'n droomlewe. En daar is baie toestelle soos Amazon Echo en ondernemings wat uitsluitlik werk om u huis slim te maak. Dit is alles deur 'n app te gebruik wat die hele beligting van u huis beheer, soos u dit wil hê. joune is die beste voorbeeld van hierdie tegnologie en 'n toonaangewende maatskappy wat gebruik diep leer tegnieke as 'n eenstop huis outomatisering oplossing.  

 As jy praat oor diep leer, dit is een tegnologie wat jy reeds lank terug gebruik, en jy is baie vertroud daarmee sonder om dit te weet. Ja, jou slimfoon gebruik vinger- en gesigherkenningstegnieke om jou foon te ontsluit. Om sekuriteit te verbeter en veiligheid in verskillende situasies te verseker. 

5 toepassings vir diep leer om die toekoms te voorspel 

Die vraag na selfbestuurde motors is hoog

Jy het geen rede nodig om die gewildheid van Tesla se uitvoerende hoof, Elon Musk, te glo nie, of hoe? Want hy het homself reeds gevestig deur te wys watter revolusies hy na die motorbedryf wil bring. Om die aarde van besoedeling en petroleumpryse te red—hulle het elektriese en sonkragmotors ontwerp wat op hernubare energie werk. Dit kom met baie gevorderde outomatisering kenmerke. 

Bestuurderslose motors is die volgende generasie motors wat sensors en kameras gebruik om die voertuig op die pad te bestuur. Dus, as die motor 'n bult opmerk of die kans op 'n ongeluk plaasvind, kan dit die motor vertraag of na 'n veiliger kant skuif vir 'n probleemlose rit. 

Bedrogopsporingsprogramme en uitbreidings 

Gebruik u nie die Truecaller op u mobiele toestelle om die oproeper en bedrog te identifiseer nie? As die nommer ongestoor in u kontaklys gehou word, in die geval van 'n inkomende of uitgaande oproep, soek Truecaller vanaf die massiewe databasisse aan wie dit behoort. En gee u die identifikasie.

Maar as u oproepe kry van oproepe of bedrogoproepe, wys dit u direk die strooipos en sit u ring selfs stil vir die oproep. Het u ooit daaraan gedink hoe dit werk? 

Dit gebruik die selfleertegniek wat gebruikers doen wanneer hulle 'n oproep van 'n bepaalde nommer ontvang. As gebruikers die kategorie nommer as strooipos rapporteer, wys Tuecaller u as strooipos. Dit bied u selfs verskeie verslae om die besluit te behou of u moet kies of nie. 

Sames geld ook in ons posstelsel. Die verslag wat gebruikers maak, die pos beland outomaties so in die inkassie op grond van primêre, opdaterings, strooipos, ens. 

Persoonlike assistent en handsfree toestelle 

Van Apple Siri, Google Personal Assistant tot Amazon Alexa; hierdie innoverende tegnologieë regeer ons slim dienste en gee ons 'n maklike en probleemvrye lewe. Al wat belangrik is, is 'n foutlose internetverbinding waarmee u die wêreld in u sak kan kry. 

Hulle kan u vooruitsigte of u gunsteling persoon bel, boodskappe of e -posse stuur. En kry nuus vir vandag, en speel musiek of films uit u stem - sonder dat u iets daarvoor hoef in te tik. 

Slim aanbevelingsoplossings vir TV -programme, e -handelswebwerwe en mobiele programme

Netflix het nie oornag gewild geraak nie, en dit het jare geneem voordat Nextflix staan ​​waar dit vandag staan. Dit gebruik machine learning algoritmes om menslike gedrag te verstaan. Van watter soort reekse of flieks hou mense, en hulle stuur soortgelyke aanbevelings persoonlik voordat die reeks of film eindig. 

Dit stuur selfs stootkennisgewings op u toestelle op grond van u huidige keuses. Oor die nuutste uitgawes wat u interessant sal vind om na te kyk en te leer uit hoe u daarop reageer. 

Dieselfde geld ook vir die e -handelswebwerwe as u 'n spesifieke produk kies. Dit wys weer dat mense wat dit koop, dit ook met 'n opsie gekoop het as u dit by die kassa wil voeg. En as u dit in die wa gelos het, herinner dit u verder om die aankoop te voltooi. 

Diep leer met NLP en outomatiese taalvertaling 

As u 'n sake -eienaar is en 'n webwerf het wat wêreldwyd produkte verkoop. In sommige lande moet u u inhoud in die plaaslike taal plaas om prospektering te vergemaklik. En maklike omskakeling as Engels nie u eerste taal is nie. 

Op daardie plek het NLP ( Natuurlike taalverwerking ) speel 'n deurslaggewende rol in die verskaffing van wat kliënte wil hê. En dit gebruik Google Auto Translator om die data of inhoud in die plaaslike taal te vertaal. Dit help om verkope te verhoog, om beter verhoudings met kliënte te ontwikkel. En versprei handelsmerkbewustheid wêreldwyd met behulp van gevorderde machine learning algoritmes soos NLP. 

Finale woorde 

Diep leer is die volgende generasie tegnologie met selfleer vermoëns. Dit boots die menslike brein na terwyl hy intelligente besluite neem. Diep leer bestaan ​​reeds vir 'n dekade, maar die rewolusie wat dit meebring is merkbaar en die moeite werd om daaraan te spandeer om 'n gelukkige en slim lewe te lei. 

En dit speel 'n deurslaggewende rol in die definisie van toekomstige moontlikhede oor alle nywerhede. Oorweeg mediese, biotegnologie, motor, bankwese, bemarking en selfs menslike besluitneming. Dis waaroor die blog gaan. Jy leer die beste toepassings van diep leer in die voorspelling van toekomstige geleenthede en moontlikhede vanuit verskeie hoeke. 

Tags:

Guest Post

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: