1. Carros autônomos
Companies building these types of driver-assistance services, as
well as full-blown self-driving cars like Google’s, need to teach a
computer how to take over key parts (or all) of driving using
digital sensor systems instead of a human’s senses. To do that
companies generally start out by training algorithms using a large
amount of data.
Você pode pensar nisso como uma criança aprende através de
experiências constantes e replicação. Esses novos serviços
poderiam fornecer modelos de negócios inesperados para as
empresas.
2. Deep Learning in Healthcare
Diagnósticos de câncer de mama ou pele? Aplicativos móveis e de
monitoramento? ou previsão e medicina personalizada com base
em dados do Biobank? A IA está remodelando completamente as
ciências da vida, a medicina e a saúde como uma indústria. As
inovações em IA estão avançando no futuro da medicina de
precisão e da gestão da saúde da população de maneiras
inacreditáveis. A detecção auxiliada por computador, a imagem
quantitativa, as ferramentas de suporte à decisão e o diagnóstico
auxiliado por computador desempenharão um grande papel nos
anos seguintes.
3. Assistentes ativados por voz e de pesquisa por voz
Uma das áreas de uso mais populares do deep learning é a
pesquisa por voz e assistentes inteligentes ativados por voz. Com
as grandes gigantes da tecnologia já fizeram investimentos
significativos nessa área, assistentes ativados por voz podem ser
encontrados em quase todos os smartphones. A Siri da Apple está
no mercado desde outubro de 2011. O Google Now, assistente
ativado por voz para Android, foi lançado menos de um ano depois
da Siri. O mais novo dos assistentes inteligentes ativados por voz é
o Microsoft Cortana.
4. Adicionar automaticamente sons a filmes mudos
Nesta tarefa, o sistema deve sintetizar sons para combinar com
um vídeo silencioso. O sistema é treinado usando 1000 exemplos
de vídeo com som de uma baqueta atingindo diferentes
superfícies e criando diferentes sons. Um modelo de
aprendizagem profunda associa os quadros de vídeo a um banco
de dados de sons pré-regravados, a fim de selecionar um som para
reproduzir que melhor corresponde ao que está acontecendo na
cena.
O sistema foi então avaliado usando um teste de turing como uma
configuração onde os humanos tinham que determinar qual vídeo
tinha os sons reais ou falsos (sintetizados).
Isso usa a aplicação de redes neurais convolucionais e redes
neurais recorrentes de memória de curto prazo (LSTM).
5. Tradução automática da máquina
Esta é uma tarefa onde palavras, frases ou frases dadas em uma
língua, traduzem-na automaticamente para outra língua.
A tradução automática de máquina existe há muito tempo, mas o
deep learning está alcançando os melhores resultados em duas
áreas específicas:

Tradução Automática de Texto

Tradução Automática de Imagens
A tradução de texto pode ser realizada sem qualquer préprocessamento da sequência, permitindo que o algoritmo aprenda
as dependências entre palavras e seu mapeamento para uma nova
linguagem.
6. Geração automática de texto
Esta é uma tarefa interessante, onde um corpus de texto é
aprendido e a partir deste modelo novo texto é gerado, palavra
por palavra ou caractere por caractere.
O modelo é capaz de aprender a soletrar, pontuar, formar frases e
até mesmo capturar o estilo do texto no corpus. Grandes redes
neurais recorrentes são usadas para aprender a relação entre
itens nas sequências de strings de entrada e, em seguida, gerar
texto.
7. Geração automática de caligrafia
Esta é uma tarefa onde dado um corpus de exemplos de caligrafia,
gerar nova caligrafia para uma determinada palavra ou frase.
A caligrafia é fornecida como uma sequência de coordenadas
usadas por uma caneta quando as amostras de caligrafia foram
criadas. A partir desse corpus, a relação entre o movimento da
caneta e as letras é aprendida e novos exemplos podem ser
gerados ad hoc.
8. Reconhecimento de imagem
Outra área popular em relação ao deep learning é o
reconhecimento de imagem. Tem como objetivo reconhecer e
identificar pessoas e objetos nas imagens, bem como entender o
conteúdo e o contexto. O reconhecimento de imagem já está sendo
usado em diversos setores como jogos, mídias sociais, varejo,
turismo, etc.
Esta tarefa requer a classificação de objetos dentro de uma
fotografia como um de um conjunto de objetos previamente
conhecidos. Uma variação mais complexa dessa tarefa chamada
detecção de objetos envolve identificar especificamente um ou
mais objetos dentro da cena da fotografia e desenhar uma caixa ao
seu redor.
9. Geração automática de legendas de imagem
A legenda automática de imagem é a tarefa em que dada uma
imagem o sistema deve gerar uma legenda que descreve o
conteúdo da imagem.
Em 2014, houve uma explosão de algoritmos de aprendizagem
profunda alcançando resultados muito impressionantes sobre este
problema, aproveitando o trabalho de modelos superiores para
classificação de objetos e detecção de objetos em fotografias.
Uma vez que você pode detectar objetos em fotografias e gerar
rótulos para esses objetos, você pode ver que o próximo passo é
transformar esses rótulos em uma descrição de frase coerente.
Geralmente, os sistemas envolvem o uso de redes neurais
convolucionais muito grandes para a detecção de objetos
nas fotografias e, em seguida, uma rede neural recorrente (RNN)
como uma memória de longo curto prazo (LSTM) para
transformar os rótulos em uma frase coerente.
10. Coloração automática
A coloração da imagem é o problema de adicionar cor às
fotografias em preto e branco. O aprendizado profundo pode ser
usado para usar os objetos e seu contexto dentro da fotografia
para colorir a imagem, assim como um operador humano pode
abordar o problema. Essa capacidade aproveita a alta qualidade e
redes neurais convolucionais muito grandes treinadas para o
ImageNet e cooptaram para o problema da coloração de imagem.
Geralmente, a abordagem envolve o uso de redes neurais
convolucionais muito grandes e camadas supervisionadas que
recriam a imagem com a adição de cor.
11. Publicidade
A publicidade é outra área fundamental que foi transformada pelo
deep learning. Tem sido usado por editores e anunciantes para
aumentar a relevância de seus anúncios e aumentar o retorno
sobre o investimento de suas campanhas publicitárias. Por
exemplo, o deep learning permite que redes de anúncios e
editores aproveitem seu conteúdo, a fim de criar publicidade
preditiva baseadaem dados, licitação em tempo real (RTB) para
seus anúncios, publicidade de exibição direcionada com precisão e
muito mais.
12. Prever terremotos
Cientistas de Harvard usaram o Deep Learning para ensinar um
computador a realizar cálculos viscoelásticos, estes são os cálculos
usados em previsões de terremotos. Até o artigo, tais cálculos
eram muito intensivos em computador, mas essa aplicação do
Deep Learning melhorou o tempo de cálculo em 50.000%. Quando
se trata de cálculo de terremotos, o tempo é importante e essa
melhoria pode ser vital para salvar uma vida.
13. Redes Neurais para Detecção de Câncer Cerebral
Uma equipe de pesquisadores franceses observou que detectar
células cancerígenas invasivas durante a cirurgia é difícil, em parte
devido aos efeitos da iluminação nas salas de cirurgia. Eles
descobriram que o uso de redes neurais em conjunto com a
espectroscopia de Raman durante as operações permite que eles
detectem as células cancerígenas mais facilmente e reduzam o
câncer residual após a operação. Na verdade, esta peça é uma das
muitas nas últimas semanas que correspondem ao
reconhecimento e classificação de imagem avançados com vários
tipos de câncer e aparelhos de rastreamento – mais na lista abaixo.
14. Redes Neurais em Finanças
Os mercados futuros tiveram um sucesso fenomenal desde sua
criação, tanto em países desenvolvidos quanto em
desenvolvimento nas últimas quatro décadas. Esse sucesso é
atribuído à tremenda alavancagem que os futuros proporcionam
aos participantes do mercado. Este estudo analisa uma estratégia
de negociação que se beneficia dessa alavancagem usando
o Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM) e o
relacionamento custo-de-transporte. A equipe aplica as regras
técnicas de negociação desenvolvidas a partir de preços de
mercado spot, sobre os preços de mercado futuros usando uma
taxa de hedge baseada em CAPM. São utilizados para a análise os
preços diários históricos de vinte ações de cada um dos dez
mercados (cinco mercados desenvolvidos e cinco mercados
emergentes).
15. Previsão de preços no mercado de energia
Pesquisadores da Espanha e de Portugal aplicaram redes neurais
artificiais à rede de energia, em um esforço para prever flutuações
de preços e uso. Os mercados diários e intradiários para a região
são organizados em uma sessão diária onde são realizadas
transações de venda e compra de energia elétrica no dia seguinte e
em seis sessões intradiárias que consideram oferta de energia e
demanda, que podem surgir nas horas seguintes ao cronograma
diário de viabilidade fixado após a sessão diária. Em suma, ser
capaz de fazer previsões adequadas com base nos padrões de
consumo e disponibilidade rende a uma eficiência muito maior e
redução de custos.
Embrulhe-se
Discutimos as aplicações TOP 15 de deep learning que pretendem
dominar o mundo em 2018 e além. Este show, em vez de
dizer abordagem, espera-se dar-lhe uma ideia mais clara das
capacidades atuais e futuras da tecnologia de aprendizagem
profunda.
As 20 melhores aplicações de Deep
Learning em 2021 entre as indústrias
Principais aplicações de deep learning entre
indústrias
1. Carros autônomos
2. Agregação de notícias e detecção de notícias de fraude
3. Processamento de linguagem natural
4. Assistentes Virtuais
5. Entretenimento
6. Reconhecimento Visual
7. Detecção de fraudes
8. Saúde
9. Personalizações
10. Detectando atraso no desenvolvimento em crianças
11. Coloração de imagens em preto e branco
12. Adicionando sons a filmes mudos
13. Tradução automática da máquina
14. Geração automática de caligrafia
15. Jogo automático
16. Traduções de idiomas
17. Restauração de pixels
18. Descrições de fotos
19. Previsões demográficas e eleitorais
20. Sonho Profundo