Бизнес

10 примеров практического использования технологии “глубокого обучения”

глубокое обучение, искусственный интеллект

Возможно, вы слышали о так называемом глубоком обучении и чувствовали, что эта область науки о данных может невероятно запугивать обывателя. Каким образом мы можем получить машины, способные обучаться, как люди? И еще более важный вопрос: почему мы хотим, чтобы машины демонстрировали человекоподобное поведение? Издание Forbes приводит 10 примеров того, как на практике используется глубокое обучение и его потенциал.

Компьютеры и технология глубокого обучения являются составными частями искусственного интеллекта, но глубокое изучение является уже следующим этапом обычного программирования машин. При программировании компьютер с помощью определенных алгоритмов получает результат, преобразовав исходные данные. При глубоком обучении компьютер имеет гораздо больше исходных данных, а вместо алгоритмов выступают искусственные нейронные сети. Никто не программирует компьютер: сети уже изначально запрограммированы на анализ огромного количества информации и самоустранение ошибок. Таким образом, процесс обработки информации гораздо сильнее напоминает человеческое мышление.

Читайте также: Как искусственный интеллект поможет в образовании?

10 основных способов применения глубокого обучения на практике

1. Потребительский интерфейс.

Многие компании создают сервисы по самообслуживанию клиентов, включая всем известные чат боты. По мере развития технологии количество подобных решений будет только расти.

2. Переводы.

Хотя автоматический машинный перевод текста уже не новость, глубокое обучение помогает значительно повышать его качество. Более того, уже довольно давно компьютер может распознавать текст на изображении и переносить его в рабочее поле редактора.

3. Окрашивание черно-белых изображений или видео.

Специальные программы позволяют делать цветные кадры не вручную, а с помощью распознавания объектов.

4. Распознавание языков.

Глубокое обучение помогает распознавать не только язык человека, но также диалект или акцент.

5. Беспилотные автомобили

На основе технологии глубокого обучения сегодня уже десятки компаний по всему миру активно движутся к созданию беспилотного автомобиля, который сам сможет распознавать пешеходов, знаки и дорожную разметку.

Читайте также: Искусственный интеллект: робот Вера – подбор персонала

6. Компьютерное зрение

Технологии позволяют распознавать текст, написанный прописью, причем не слишком разборчивым почерком.

7. Создание текста

Машины могут генерировать текст с учетом соблюдения грамматики, а также пунктуации языка. Более того, возможно даже задать стиль текста, который нужно получить.

8. Подбор изображение

Еще одна впечатляющая способность: подобрать нужное изображение к надписи или предложению, то есть фактически это зачатки образного мышления.

9. Новостные агрегаторы по эмоциональному признаку

Сегодня вы можете настроить свою новостную ленту не только по ключевым словам или темам, но и по эмоциональной оценке события. К примеру, только позитивные или нейтральные новости.

10. Роботы с технологией глубокого обучения

Приложения для роботов позволяют сегодня не программировать базовые движения, а устанавливать нейронные сети, с помощью которых робот может «обучаться» некоторым вещам, просто наблюдая за действиями «человека-учителя».

На сегодняшний день данная технология развивается очень стремительно, и вскоре мы сможем стать свидетелями еще более удивительных явлений в мире искусственного интеллекта.

Автор: Сергей Бойко

Автор: OffshoreView