15 Aplikasi Pembelajaran Mendalam Teratas pada tahun 2021

Hari ini, meskipun kita akan menjelajahi penggunaan dan aplikasi Deep Learning teratas, pertama, kita akan memiliki gambaran umum singkat tentang teknologi itu sendiri. Sebelum itu, mari kita lihat topik yang dibahas:

Meskipun Pembelajaran Mendalam melibatkan algoritme dan model yang kompleks, di blog ini, kami hanya akan berbicara tentang kemampuan Pembelajaran Mendalam untuk Anda mulai. Jika Anda ingin membaca tentang aspek yang lebih teknis, Anda dapat melihat Tutorial Pembelajaran Mendalam oleh Intellipaat.

Lihat video ini di Deep Learning untuk pemula oleh Intellipaat:

Pengantar Deep Learning

Pembelajaran Mendalam adalah sub-teknik Pembelajaran Mesin dan terutama berkaitan dengan algoritma. Ini memungkinkan sistem komputer untuk berperilaku seperti manusia dalam situasi tertentu, sehingga meminimalkan campur tangan manusia dalam operasi dan memfasilitasi otomatisasi penuh. Pembelajaran Mendalam adalah apa yang memungkinkan konsepsi dan pelaksanaan prestasi yang mengesankan seperti parkir otomatis di mobil dan pencapaian lain yang mungkin belum pernah dicapai sebelumnya. Melalui Pembelajaran Mendalam, model dapat mencapai kinerja tingkat manusia atau terkadang bahkan lebih dari itu.

Become an Artificial Intelligence Engineer

15 Penggunaan Deep Learning Teratas

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Pemrosesan Bahasa Alami

Bukan hal yang mudah untuk mengajari mesin semantik, sintaksis, ekspresi, nuansa nada, dll. Dari suatu bahasa, yang kesemuanya membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk berinteraksi dan terpapar pada berbagai pengaturan sosial untuk dipahami dan dipelajari oleh manusia. Pemrosesan Bahasa Alami adalah tentang melatih mesin untuk melakukan hal itu melalui Pembelajaran Mendalam dan menyusun tanggapan yang sesuai untuk setiap skenario. Contoh aplikasi Deep Learning terbaik di NLP: Peringkasan dokumen di bidang hukum, pengklasifikasian teks, pemodelan bahasa, menjawab pertanyaan, analisis Twitter, analisis sentimen, dll .

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Ekologi

Sebagai ekstensi yang berkembang pesat dari Pembelajaran Mesin , Pembelajaran Mendalam belum menerima perhatian yang layak dalam bidang ekologi. Namun, aplikasinya telah terbukti mendukung perjuangan melawan isu-isu global seperti perubahan iklim, hilangnya keanekaragaman hayati, meningkatnya permintaan akan jasa ekosistem, prediksi ekologi, dll. Ketersediaan data yang mudah dan daya komputasi yang lebih baik memungkinkan pendekatan kuantitatif. Contoh Pembelajaran Mendalam dalam ekologi: Budidaya akuakultur, perlindungan terumbu karang, mendeteksi dan menganalisis populasi hewan, pengelolaan dan konservasi, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam di Militer

Sistem militer yang dipersenjatai dengan AI dan Deep Learning secara efisien mampu menangani volume data yang lebih besar, dan itu menjadi bagian penting dari peperangan modern karena kemampuan komputasi dan pengambilan keputusan yang efektif. Selama ancaman langsung, solusi Deep Learning menyederhanakan analisis dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang cepat melalui wawasan kritis. Pembelajaran Mendalam juga memungkinkan pengumpulan intelijen untuk penilaian skenario pertempuran yang lebih baik, dan analisis udara atau darat yang lebih cepat. Bahkan membantu dalam memahami perilaku dan komunikasi musuh. Contoh Pembelajaran Mendalam di militer: Platform peperangan, keamanan siber, logistik dan transportasi, pengenalan target, perawatan kesehatan medan perang, simulasi dan pelatihan pertempuran, pemantauan ancaman, dll. Mendaftar di Intellipaat Kursus Kecerdasan Buatan untuk mempelajari Deep Learning dan konsep utama lainnya di bidang AI.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Bantuan Virtual

Asisten virtual, Siri, Alexa, Cortana, Asisten Google, dll., Adalah aplikasi Deep Learning yang sangat populer. Setiap interaksi dengan mereka memungkinkan mereka mempelajari lebih lanjut tentang suara Anda dan, oleh karena itu, memberi Anda pengalaman interaksi manusia sekunder. Deep Learning membantu asisten ini mempelajari semua tentang preferensi Anda dan, pada gilirannya, memberi Anda pengalaman yang lebih baik dan dipersonalisasi dengan menawarkan saran mulai dari hang-out favorit hingga musik. Contoh aplikasi Pembelajaran Mendalam pada asisten virtual: Menerjemahkan ucapan ke teks, membuat catatan, membuat janji temu dan manajemen, menjawab panggilan tertentu secara otomatis, membuat teks, meringkas dokumen, membuat dan mengirim email, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Pengenalan Visual

Pembelajaran Mendalam memungkinkan gambar diurutkan secara efisien melalui lokasi yang terdeteksi di dalamnya, pengenalan wajah, dan acara, tanggal, dan banyak kemungkinan kategori lainnya. Sistem pengenalan visual berisi beberapa lapisan dasar hingga lanjutan. Aplikasi skala besar di bidang ini melalui jaringan neural dalam mendorong pertumbuhan dalam manajemen media digital dan mengamati penerapan Python , Tensorflow , dan jaringan saraf konvolusional secara ekstensif . Contoh Pembelajaran Mendalam dalam pengenalan visual: Situs web fotografi stok, situs web video, organisasi gambar otomatis, penelusuran visual untuk meningkatkan kemampuan produk untuk ditemukan, klasifikasi gambar untuk situs web dengan database visual yang besar, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam di Pertanian

Pembelajaran Mendalam baru-baru ini memasuki domain pertanian dan sedang diterapkan pada berbagai tantangan produksi pertanian dan pangan sebagai alat yang memberikan hasil akurasi tinggi dan, dalam banyak kasus, melampaui teknik pemrosesan gambar tradisional. Contoh teknik Pembelajaran Mendalam yang digunakan dalam pertanian: Klasifikasi buah dan tanaman, deteksi dan identifikasi penyakit, penghitungan buah, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Big Data

Pembelajaran Mendalam memungkinkan analisis kumpulan data besar tanpa pengawasan yang terbukti menjadi alat yang berharga untuk Analisis Data Besar . Ia mampu mengekstraksi pola kompleks dari volume data yang sangat besar, penandaan data, pengindeksan semantik, pengambilan data cepat, dan menyederhanakan tugas-tugas diskriminatif. Algoritme canggih berdasarkan metode Pembelajaran Mendalam adalah kunci keakuratan dan efisiensi selama pemrosesan data waktu nyata. Contoh Pembelajaran Mendalam dalam data besar: Ekstraksi otomatis data kompleks, pembelajaran dari sejumlah besar data tanpa pengawasan, simulasi, media sosial, klasifikasi, prediksi, dll. Lihat perbedaan antara ML, AI, dan Deep Learning di blog perbandingan kami di AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam .

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Perawatan Kesehatan

Deep Learning berkontribusi pada perawatan kesehatan dengan mengurangi risiko kesehatan sekaligus menurunkan biaya. Ini telah menemukan aplikasinya terutama dalam penelitian klinis di bidang kedokteran. Pembelajaran Mendalam berpotensi menjadi pendamping diagnostik yang berguna bagi pasien rawat inap dan memicu peringatan selama kondisi berisiko tinggi seperti gagal napas atau sepsis. Beberapa contoh Pembelajaran Mendalam dalam perawatan kesehatan: Pencitraan medis, analisis genom, penemuan obat baru, diagnosis awal dan akurat dari penyakit yang mengancam jiwa, dokter tambahan, hasil patologi dan standarisasi kursus pengobatan, prediksi risiko kesehatan di masa depan, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam di Hiburan

Jika Anda bertanya-tanya bagaimana platform OTT seperti Netflix dan Amazon Pri saya memberikan pengalaman yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan preferensi Anda, jawabannya adalah Pembelajaran Mendalam. Platform ini memiliki kemampuan untuk merekomendasikan acara yang mungkin menarik bagi penonton tertentu. Bahkan VEVO dapat menggunakan teknik Pembelajaran Mendalam untuk membangun layanan data mutakhir bagi penggunanya, artis, label rekaman, perusahaan, dan grup bisnis internal. Ini dapat membantu menghasilkan wawasan berbasis kinerja dan berbasis popularitas. Demikian pula, analisis video dalam, sinkronisasi dan pengujian audio / video, transkripsi, penandaan, pengeditan konten, pembuatan konten otomatis, kamera pembuatan film yang dapat mempelajari bahasa tubuh, dll. Adalah semua area aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam industri hiburan.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam di Manufaktur

Pabrik pintar dilengkapi dengan kecerdasan manufaktur yang membuka semua jenis kemungkinan untuk akses data dari sensor yang berisi berbagai struktur, format, dan semantik. Sebagai inovasi terdepan, Deep Learning menarik banyak perhatian dalam kecerdasan komputasi. Pembelajaran Dalam memfasilitasi berbagai tingkat Analisis Data:

Analisis prediktif memperkirakan produksi dan degradasi peralatan di masa mendatang.
Deskriptif analitik menafsirkan data historis dan menganalisis parameter operasional, kondisi produk, dan lingkungan untuk memahami perubahan.
Analisis preskriptif menyediakan berbagai skenario untuk memutuskan tindakan secara efisien.
Analisis diagnostik melaporkan alasan kegagalan peralatan.

Wawasan canggih melalui Pembelajaran Mendalam ini dapat mendorong kinerja tinggi di fasilitas pintar dengan pengurangan waktu henti dan biaya operasional, penyesuaian terhadap permintaan pelanggan, peningkatan produktivitas, visibilitas yang lebih baik, dan umumnya nilai lebih dari pengoperasian. Belajar dari para ahli di Intellipaat. Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin hari ini!

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Deteksi Penipuan

Dengan sektor keuangan dan perbankan yang digital, deteksi penipuan telah menjadi tugas tambahan. Pembelajaran Mendalam membantu sektor ini melalui identifikasi pola dalam transaksi dan skor kredit. Ini memungkinkan pencegahan dan deteksi penipuan dengan menyoroti perilaku yang tidak biasa. Autoencoder di TensorFlow dan Keras dibuat untuk mengidentifikasi penipuan kartu kredit, sehingga menghemat banyak uang. Sementara Machine Learning sebagian besar menarik perhatian pada kasus penipuan yang menuntut pertimbangan manusia, Deep Belajar mencoba meminimalkan upaya ini. Contoh Deep Learning dalam deteksi penipuan: Pengembangan profil risiko, e-commerce, pencegahan penipuan pembayaran, solusi pencurian identitas, deteksi penipuan dalam e-commerce, penilaian risiko email, dll.

Aplikasi Deep Learning di Biomedicine

Kemampuan Deep Learning untuk mengintegrasikan kumpulan data yang sangat besar, menerapkan pengetahuan yang ada, dan mempelajari hubungan kompleks yang sewenang-wenang membuatnya ideal untuk penelitian dan aplikasi biomedis. Melalui Pembelajaran Mendalam, sudah mungkin untuk memprediksi perubahan dalam proses seluler karena variasi genetik, apakah gambar radiografi menunjukkan penyakit, dan untuk mengidentifikasi molekul yang akan memodulasi aktivitas protein yang relevan secara terapeutik. Namun, penelitian yang signifikan di bidang ini sangat penting untuk sepenuhnya mewujudkan potensi Pembelajaran Mendalam. Contoh Deep Learning dalam biomedis: Analisis urutan genom, klasifikasi citra medis, klasifikasi dan prediksi struktur protein, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Pengolahan Gambar

Pembelajaran Dalam menerapkan jaringan saraf dalam pemrosesan gambar untuk mengambil representasi fitur yang berguna langsung dari data tanpa pengaruh manual. Dengan menggunakan data pelatihan, jaringan melatih dirinya sendiri untuk mengenali fitur spesifik suatu objek. Jaringan bekerja dengan berbagai lapisan, dan setiap lapisan mengambil data dari yang sebelumnya. Dengan setiap lapisan yang lewat, kompleksitas dan detail pembelajaran meningkat. Contoh Deep Learning dalam pemrosesan gambar: Penghapusan noise dari gambar, klasifikasi gambar, pemulihan gambar, dll.

Aplikasi Pembelajaran Mendalam di Personalisasi

Memberi pelanggan pengalaman yang dipersonalisasi sekarang mendapatkan daya tarik, dan raksasa seperti Amazon, Netflix, dan situs e-commerce lainnya mencoba memberikan pengalaman tanpa batas kepada pengguna mereka dalam bentuk paket, rekomendasi, dan peluang yang dipersonalisasi di sekitar musim perayaan. Menyenangkan jiwa manusia mengarah pada pertumbuhan di pasar. Arsitektur yang mendukung Deep Learning memungkinkan model yang lebih halus yang dapat memprediksi dengan lebih baik rangkaian tindakan berikutnya yang akan diambil oleh pengguna. Kemudian, mereka dapat memberikan layanan lebih lanjut yang sesuai. Contoh Deep Learning dalam personalisasi: Chatbots, solusi swalayan online, robot khusus, dll. Mempersiapkan wawancara kerja? Lihat yang paling sering ditanyakan Pertanyaan Wawancara Pembelajaran Mendalam sekarang!

Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Terjemahan Mesin Otomatis

Terjemahan mesin otomatis telah ada sejak lama, tetapi Pembelajaran Mendalam telah meningkatkan permainan dalam:

Terjemahan otomatis dari teks
Terjemahan otomatis gambar

Terjemahan teks terjadi tanpa pemrosesan awal apa pun, yang memungkinkan algoritme mempelajari ketergantungan antar kata dan menerjemahkan teks ke dalam bahasa baru. Jaringan saraf konvolusional dapat mengaktifkan identifikasi gambar yang memiliki huruf yang terlihat. Dalam terjemahan visual instan, gambar ini dapat diubah menjadi teks dan kemudian diterjemahkan untuk membuat ulang gambar. Contoh Deep Learning dalam terjemahan mesin otomatis: TextGrabber, Google Translate, Papago, dll.

Kesimpulan

Deep Learning hadir dengan kemungkinan tak terbatas dan segudang peluang bagi para profesional dengan keahlian yang luas. Sekarang adalah waktu yang tepat untuk meningkatkan keterampilan melihat aplikasi deep learning di dunia nyata dan di masa mendatang! Lihat Komunitas Pembelajaran Mesin untuk informasi lebih lanjut. Pos 15 Aplikasi Deep Learning Teratas pada tahun 2021 muncul pertama kali di Intellipaat Blog .

source https://intellipaat.com/blog/top-deep-learning-applications-and-uses/

Cari Blog Ini

Teknologi Terkini