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
