Comment l'IA et l'apprentissage en profondeur peuvent-ils être utilisés pour jeter un coup d'œil sur l'avenir
Publié: 2018-03-26Si elle est bien appliquée, l'IA peut transformer la société et ouvrir la voie à un nouvel avenir
Le cerveau humain est considéré comme très unique - son étendue et sa capacité à apprendre, s'adapter, déduire, imaginer, etc. semblent être un privilège exclusif de l'espèce humaine. À tel point que nous sommes sur le point de reproduire et de transmettre nos capacités dans nos propres créations - des machines. L'IA, l'apprentissage automatique ou l'apprentissage en profondeur, peu importe comment vous l'appelez, progresse rapidement dans cette direction - dépassant les limites de la simple exécution de commandes ou du respect de règles, les machines acquièrent désormais la capacité d'APPRENDRE diverses capacités simplement en utilisant des expériences.
Ce que nous sommes sur le point d'explorer, ce sont les possibilités d'apprentissage en profondeur qui permettent déjà aux machines d'entrevoir l'avenir. Poussées par les données, les prédictions sont plus fiables que jamais, et l'ampleur de la croissance s'apparente à de la magie !
Bien que les machines ne soient pas exemptes d'erreurs à 100 % et aient leurs propres exigences pour un fonctionnement approprié, lorsqu'elles sont bien appliquées, la largeur et la profondeur de leur compréhension sont bien supérieures à celles d'un cerveau humain, bien qu'elles ne soient que des émulations bon marché de la même chose.
Jetons un bref coup d'œil à la technologie, à son fonctionnement réel et à certaines de ses nouvelles utilisations pour améliorer notre société !
Alors, comment l'IA peut-elle voir dans le futur ?
L'apprentissage automatique est généralement un programme qui prend des ENTRÉES (généralement d'énormes quantités de données), les fait passer à travers différentes couches de NEURONES (comme celles de notre cerveau), chacune exécutant des fonctions simples pour les évaluer, y trouve des modèles (probabilité globale ), et enfin fournir une sortie.
Ce processus est ensuite répété pour " FORMER " la machine à l'optimisation, et parce que la machine ne sait pas intrinsèquement bien du mal, fournir autant de contexte (données historiques) que possible, améliore considérablement la capacité de la machine à être précise avec son apprentissage.
Par exemple, la plupart d'entre nous ont compris maintenant que, lorsque le ciel devient terne, l'air devient venteux, les oiseaux commencent à se disperser vers leurs arbres, la pluie est probable - de plus, si c'est la saison de la mousson, nous connaîtrions notre probabilité d'avoir raison est beaucoup plus élevée puisque nous avons appris à nous attendre à des pluies à ces moments-là.
Imaginez maintenant que cela soit fait par un ordinateur avec des téraoctets d'informations sur chaque mouvement de nuage et changement de température, et vous pouvez vous attendre à des prédictions effrayantes sur la météo !
Alors, comment et où cela aide-t-il vraiment ?
Soins de santé
Le monde de la santé regorge de données - d'énormes volumes de lectures dans de nombreuses spécialisations de la recherche et du travail sur le terrain. Alors que la plupart des soins de santé sont fortement soutenus par la science, il s'agit essentiellement de conjectures (très intelligentes) basées sur les symptômes et les résultats de tests effectués par des médecins qui ont étudié suffisamment de matériel pour remarquer ces modèles.
Recommandé pour vous:
Comment Metaverse va transformer l'industrie automobile indienne
Que signifie la disposition anti-profit pour les startups indiennes ?
Comment les startups Edtech aident la main-d'œuvre indienne à se perfectionner et à se préparer pour l'avenir...
Stocks technologiques de la nouvelle ère cette semaine : les problèmes de Zomato continuent, EaseMyTrip publie des...
Les startups indiennes prennent des raccourcis à la recherche de financement
La plate-forme de marketing numérique Logicserve met en sac un financement INR 80 Cr et se rebaptise LS Dig ...
Cela ne ressemble-t-il pas beaucoup au fonctionnement de l'IA ? Eh bien, c'est le cas… et les applications dans ce domaine sont donc à la fois révolutionnaires et essentielles dans le cheminement de l'existence humaine…
Qu'il s'agisse de pouvoir établir un diagnostic plus précis pour des conditions autrement difficiles dès les premières étapes ou de permettre à la technologie portable de prédire quand une personne est susceptible d'avoir besoin de soins médicaux en fonction de ses mesures en temps réel, l'IA s'avère être un sauveur dans cette industrie très importante avec sa capacité croissante à anticiper de nombreux aspects des soins de santé à la fois au niveau de l'industrie et au niveau personnel.
Éducation
L'éducation est une autre industrie avec d'énormes volumes de données avec des modèles qui ne pourraient pas être identifiés trop facilement par l'intelligence humaine. L'IA est utilisée pour utiliser les données des notes de milliers d'élèves dans toutes les écoles et au fil des ans pour optimiser le programme, prévoir les étapes de rattrapage pour chaque individu et même améliorer les méthodes d'enseignement.
L'IA peut potentiellement prédire le parcours d'un étudiant et suggérer un parcours académique qui répondrait le mieux à ses intérêts et à ses forces. Ainsi, le prochain Picasso ne passe pas plus de temps que nécessaire en cours de gym et le prochain Usain Bolt n'est pas obligé de suivre une physique avancée.
Temps
C'est probablement l'industrie avec la plus grande quantité de données depuis le plus longtemps et l'utilisation de l'analyse a été cruciale pour prédire les tendances météorologiques pendant des décennies. Maintenant, avec l'avènement de l'IA, ces techniques sont devenues nettement supérieures - le gouvernement et les entreprises privées utilisent des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour mieux traiter les quantités massives de données collectées par les milliers de satellites météorologiques chaque minute afin de générer de meilleures prévisions pour des fenêtres beaucoup plus longues. dans le futur.
Nous verrons probablement un jour où nous saurons exactement quand et où une catastrophe naturelle va se produire des années à l'avance, permettant ainsi d'éliminer les victimes et de minimiser les dommages aux infrastructures. Ce type de prédiction est inestimable pour de nombreux autres aspects de l'urbanisme et de l'anthropologie.
Commerce électronique
Le jour où il fallait deviner quel segment est susceptible d'acheter un produit pour modifier les budgets marketing est en passe de disparaître grâce à l'analyse basée sur l'IA capable de prédire avec précision les probabilités d'achat au niveau individuel ! C'est la fin de la généralisation et l'avènement de la personnalisation - des entreprises comme Boxx.ai sont capables de faire des recommandations à chaque individu en fonction du comportement, de l'heure de la journée, du jour du mois, de la météo et d'autres facteurs en temps réel.
Le Deep Learning devient ainsi un élément clé pour réduire les dépenses marketing élevées, les coûts d'exploitation élevés, l'attrition des clients, les fuites commerciales et améliorer la gestion des stocks, l'engagement des clients, les conversions, la rétention, la fidélité, augmenter le retour sur investissement et même engranger des progrès culturels !
Mais effectivement, que vous regardiez cela du point de vue d'un client ou d'un point de vue commercial, les avantages sont énormes !
D'autres segments profitent des avantages de l'IA
Qu'il s'agisse de gérer les tracas liés au transport dans les grandes villes, de faire en sorte que les jeux vidéo apprennent vraiment de chacun de vos mouvements, d'aider les agriculteurs à planifier leurs cultures en fonction des prévisions météorologiques, d'aider les malades mentaux à planifier un autre épisode, les applications de l'IA prédictive ne sont pas seulement vastes, mais incroyablement utile - les gens commencent à utiliser cette technologie pour analyser des données dans tous les domaines possibles.
Avec de plus en plus d'entreprises fournissant des outils basés sur l'IA à des prix abordables, le domaine est plus que susceptible de monter en flèche dans les années à venir , d'autant plus que sa croissance catalyserait efficacement sa propre croissance.
En conclusion
L'IA et l'apprentissage en profondeur sont une étape passionnante pour pousser le monde au prochain niveau de progrès - L'apprentissage automatique sera probablement cette étape critique de cette ère de la technologie qui remaniera toutes les autres industries et technologies pour les rendre hautement optimisées.
Et qu'il s'agisse vraiment de regarder vers l'avenir ou simplement d'exercer l'étendue du calcul sur les mégadonnées, le résultat final semble tout aussi prometteur.