Ich sage euch: man muß noch Chaos in sich haben, um einen tanzenden Stern gebären zu können (“Also sprach Zarathustra”, Friedrich Nietzsche)
40+ приложений технологии машинного обучения для бизнеса
Перевод поста Филиппа Ходжетта, выступавшего на конференции Hollywood Professional Association Tech Retreat. Надеюсь, собранный в одном месте список актуальных сервисов, готовых к интеграции в ваши проекты, и примеров работающего бизнеса на основе машинного обучения будет полезен разработчикам. Предлагаю делиться вашими собственными результатами успешного внедрения проектов, связанных с глубинным обучением.
Обработка естественного языка (настроение, ключевые слова, именованные сущности, высокоуровневые концепции)
Классификация естественного языка (понимает смысл текста и возвращает соответствующую классификацию)
Чат-боты
Диалог (сценарии разветвленного общения между пользователем и приложением)
Машинный перевод
Суждения о личности на основе того, как человек пишет (для поиска подходящих ему людей, товаров, возможностей и для настройки пользовательского интерфейса)
Поиск и ранжирование наиболее полезной информации из коллекции документов
Анализ тональности (использование лингвистического анализа для определения эмоций, общественных тенденций, стиля, эмоционального контекста бесед/общения)
Распознавание визуальных образов (понимание содержимого изображения для тэгирования, поиска лиц, определения пола и возрастной группы, поиска похожих изображений в коллекции; обучаемая система для настройки в специфических приложениях; TheTake запустилв сайт для покупок товаров, замеченных пользователями в фильмах).
Вызов помощи при инсульте и эпилептических припадках
Сингапурский стартап запустил приложение, способное отправлять тревожное сообщение при встряхивании телефона. Используется алгоритм М.О. для того, чтобы отличить действительный жест вызова медпомощи от обычных передвижений телефона.
Диагностика рака
Алгоритм глубинного обучения Google применили для диагностики рака, и результаты оказались поразительными (клиническая точность 48%, скоринг Google 89%).
Предсказание повторных обращений пациентов в больницу
Задачи автоматического машинного перевода актуальны уже с очень давних пор, но глубинное обучение показало себя наиболее эффективным в следующих областях:
Интересная задача генерирования текста на основе анализа большого корпуса текстов. Известны методы порождения текста слово-за-словом и побуквенная генерация. Модели обучаются грамматике, пунктуации, формированию предложений и даже имитируют стилистику текстов корпуса.
Классификация текстов или тематическое моделирование позволяют тысячам новостных заметок автоматически группироваться в новостных агрегаторах. Применяется также для группировки ключевых слов в рамках заданной таксономии.
Технология будет способна прочитывать десятки тысяч историй болезней и вычленять длительность стационарного лечения, медицинские назначения и процедуры до начисления страховых выплат.
Legal Robot переводит юридический текст на простой человеческий, и пытаются определить, какие положения отсутствуют в контракте, нет ли там лишних положений, таких как отказ от роялти или соглашения о неразглашении.
PayPal использует глубинное обучение для предотвращения мошенничества и отмывания денег на всех уровнях детализации. Компания способна с высокой точностью обнаруживать недобросовестных покупателей и продавцов.
Обнаружение аномалий
Машинное обучение используется для обнаружения разнообразных транзаций, не отвечающих сложившейся деловой практике, в огромном потоке данных. Например, обнаружение инсайдерской торговли на рынке акций.
Улучшение клиентского сервиса
Машинное обучение способно улучшить качество обслуживания клиентов за счет понимания точных потребностей и проблем клиента. Поставщик решений в области предсказательной аналитики Lumidatum сообщает, что может легко отличить клиента, начинающего использовать ваш товар, от опытного пользователя, а также распознать проблемы и начать про-активное реагирование по мере их возникновения.
Обработка изображений
Автоматическая озвучка немых фильмов
Система на базе глубинного обучения синтезирует звук, соответствующий видеоряду.
Порождение текстовых описаний
Задача автоматического описания заданного изображения текстом отмечена взрывным ростом публикаций с 2014 года. Сейчас, если ваша страница на Facebook загружается медленно, вы видите автоматически сгенерированное описание фотографий.
Платформа компьютерного зрения Facebook Lumos используется для организации поиска изображений по контенту. Это означает, что пользователи могут находить изображения не только по тэгам и текстовым подписям, а по описанию объектов на изображениях.
Другие варианты применения машинного обучения
Написание музыки
Jukedeck — одна из многочисленных компаний, занимающихся написанием музыки с помощью искусственного интеллекта. Они обучают нейронные сети путем выполнения заданий, примерно так же, как обучается ребенок.
Контроль доступа персонала
Амазон спонсировал конкурс, призванный решить вопрос о возможности автоматизации присвоения и отмены прав доступа для персонала.
Тотальное видеонаблюдение
Операторы систем видеонаблюдения могут пропустить опасные предметы, но от машинного обучения не скрыться! Машинное обучение способно гибко настраиваться на сезонные изменения в багаже и его содержимом, а также на особые требования контролируемых помещений. Компания www.qylur.com нацелена на сокращения числа ложных срабатываний.
Борьба со спамом и вредоносным ПО
По сообщениям Лаборатории Касперского, в 2020 г. они остановили 975 млн. кибератак, заблокировали 273 млн. вредоносных URL-адресов, нейтрализовали 24 млн. уникальных угроз. Только машинное обучение позволяет справиться с такими объемами, особенно с учетом того факта, что большинство новых заражений отличаются от старых на 2%.