Atunci când ne gândim la datele din lumea modernă, gândurile noastre se îndreaptă adesea spre faimoasa replică din „Balada bătrânului marinar”: „Apă, apă, peste tot, dar nicio picătură de băut.” La fel cum marinarii din vechime puteau fi înconjurați de apa nepotabilă a oceanului, astăzi ne înecăm în atât de multe date, și poate deveni imposibil să le valorificăm puterea. Ei bine, în orice caz, este imposibil fără instrumentele potrivite. Pe măsură ce cantitatea de date pe care o colectăm a crescut, am dezvoltat instrumente care ne pot ajuta să analizăm aceste informații și să le transformăm în ceva util. Cel mai puternic dintre aceste instrumente este, fără îndoială, Deep Learning. Pentru a înțelege de ce, haideți să aruncăm o privire asupra unora dintre cele mai importante aplicații de Deep Learning.
În acest articol, veți afla despre:
- Ce este Deep Learning și cum se utilizează
- Aplicațiile Deep Learning pentru MarTech
- Exemple de Deep Learning pentru alte industrii
- Cum se utilizează Deep Learning în retargeting
Ce este Deep Learning?
Înainte de a explora oferta de aplicații, haideți să aruncăm o privire asupra a ceea ce este de fapt Deep Learning. Deep Learning este un ramura a Machine Learning, care la rândul său este o ramura a inteligenței artificiale în sens mai larg. La fel ca Machine Learning, tehnologia Deep Learning este capabilă să analizeze cantități mari de date și să ofere informații sau recomandări pe baza acestora; cu toate acestea, este mult mai flexibilă decât orice model tradițional de Machine Learning.
De ce? Ei bine, Machine Learning necesită o îndrumare continuă și programare semnificativă din partea dezvoltatorilor pentru a aplica modele statistice și a analiza datele, necesitând instrucțiuni specifice cu privire la ceea ce trebuie să învețe și cum să învețe. În schimb, Deep Learning necesită acest nivel intens de suport doar în timpul configurării și instruirii inițiale de către dezvoltatori, iar apoi poate discerne și învăța în mod autonom din modelele de date, fără a fi programată în mod explicit pentru a recunoaște fiecare caracteristică sau model nou pe care îl întâlnește. Puteți consulta acest articol despre Machine Learning vs. Deep Learning dacă doriți să aflați mai multe informații.
Deep Learning este concepută pentru a procesa datele folosind o rețea neurală, similar cu modul în care funcționează creierul nostru. Este mai complicat de proiectat, dar este capabilă să genereze informații mult mai sofisticate din orice tip de date, chiar și din seturi de date nestructurate. În plus, spre deosebire de Machine Learning, este capabilă să învețe din datele introduse și să își ajusteze propriile seturi de reguli fără nicio intervenție umană. Acest lucru permite soluțiilor de Deep Learning să reacționeze la date noi și să devină mai inteligente cu cât sunt utilizate mai des.
Acest lucru s-a dovedit a fi revoluționar în domenii care variază de la marketing la medicină și, în fiecare zi, vedem că sunt dezvoltate tot mai multe aplicații de Deep Learning.
Diferite aplicații de Deep Learning
Există multe cazuri diferite de utilizare a Deep Learning și, de fapt, știm destul de multe despre dezvoltarea acestora. Din 2017, RTB House folosește Deep Learning la toate nivelurile procesului de publicitate.
„Deep Learning, precum creierul uman, are capacitatea incredibilă de a se îmbunătăți continuu cu fiecare sarcină pe care o întreprinde. Cu toate acestea, ceea ce diferențiază Deep Learning este capacitatea sa de a efectua un număr uimitor de calcule în câteva milisecunde, o performanță care ar dura o viață întreagă pentru un om.
RTB House utilizează acești algoritmi pentru a spori acuratețea estimării ratelor de click (CTR) pentru clienți, asigurându-se că sunt difuzate cele mai eficiente și eficace anunțuri. În plus, mecanismele noastre de recomandare sunt reglate cu precizie cu ajutorul acestor algoritmi. În cele din urmă, este extrem de important să se obțină cea mai precisă estimare a ratelor de conversie (CR) și a valorii (CV), iar spectrul extins de date procesate de Deep Learning este cheia pentru a spori performanța campaniilor.”, Philipp Neubert, Sales Director la RTB House
Înainte de a explora oferta de aplicații bazate pe Deep Learning, să aruncăm o privire asupra utilizării Deep Learning în marketing.
1. Retargeting
O campanie eficientă de retargeting necesită procesarea unei cantități masive de date, adesea date nestructurate. Acest lucru face ca acesta să fie un domeniu în care soluțiile de Deep Learning pot străluci cu adevărat. Prin combinarea, compararea și analiza unor serii de seturi de date diferite, soluția noastră de retargeting este capabilă să determine cu precizie ce conținut să afișeze unui utilizator în timpul unei campanii de retargeting pentru a determina conversii.
Acest lucru este deosebit de util pentru companiile care activează în mai multe limbi și pe mai multe piețe. De exemplu, RTB House a reușit să ajute compania ABOUT YOU să își dubleze veniturile cu o campanie de retargeting de succes bazată pe Deep Learning. Campania noastră a fost adaptată la modelul de atribuire al ABOUT YOU și a ajutat la susținerea mai multor expansiuni în premieră pe noi piețe europene în timpul unor perioade critice de lansare.
2. Procesarea limbajului natural (Natural Language Processing – NLP)
Unul dintre cele mai importante aspecte ale plasamentelor publicitare este contextul. Partea complicată este determinarea contextului potrivit pentru fiecare reclamă în parte. Aici intervine NLP, o ramură a inteligenței artificiale care oferă computerelor capacitatea de a înțelege cuvintele și contextul în care sunt folosite. Cel mai cunoscut exemplu este probabil ChatGPT.
NLP combină lingvistica computațională (modelare bazată pe reguli a limbajului uman) cu modele de învățare bazate pe Deep Learning. Acest lucru permite computerelor să înțeleagă sensul complet al limbajului, inclusiv intenția și scopurile vorbitorului sau ale scriitorului. NLP are multe utilizări și stă la baza multor tipuri diferite de tehnologii.
De exemplu, noi folosim NLP ca element de bază pentru soluția noastră de brand safety.
3. Brand safety
Brand safety este prioritatea principală pentru multe branduri. Evitând să își plaseze conținutul alături de materiale potențial dăunătoare, brandurile reduc riscul ca o campanie să se întoarcă împotriva lor și se asigură astfel că, de fiecare dată, conținutul este aliniat cu obiectivele de imagine ale brandului.
Cu toate acestea, menținerea acestui nivel de control într-un mediu cu sute de mii de potențiali publisheri este incredibil de dificilă. Dacă un brand își restricționează prea mult partenerii de publicare, riscă să piardă din reach, iar dacă este prea liberală, există riscul ca brandul să apară lângă conținut negativ.
RTB House rezolvă această problemă prin utilizarea NLP bazat pe Deep Learning. În primul rând, datele sunt colectate de pe internet. Acestea includ site-urile în ansamblul lor, cu URL-uri, titluri și alte tipuri de metadate care pot ajuta la determinarea unui subiect. Datele colectate sunt apoi interpretate pentru a clasifica site-urile și pentru a determina dacă acestea sunt adecvate pentru un anumit brand. Aceasta este o modalitate excelentă pentru ca brandurile să se protejeze în mod automat, păstrând în același timp o acoperire adecvată.
4. Targetarea contextuală
Un alt domeniu revoluționat de Deep Learning este targetarea contextuală. La fel ca brand safety, această soluție se bazează pe utilizarea NLP pentru a înțelege contextul unui anumit publisher și pentru a determina cele mai potrivite reclame pentru a fi plasate acolo. Această metodologie de targetare este deosebit de utilă pentru personalizarea fără cookies și va deveni tot mai utilizată în viitorul apropiat.
La RTB House, folosim propria noastră soluție bazată pe AI pentru a analiza contextul și astfel scanăm toate formele de inflexiune în 41 de limbi, acoperind 95% din internet în timp real, ceea ce înseamnă 1,5 milioane de articole scanate în fiecare oră în peste 40 de limbi. Acest lucru ne permite, în cele din urmă, să realizăm o targetare contextuală granulară, inclusiv fraze și inflexiuni, pentru a construi audiențe contextuale de utilizatori interesați de subiecte specifice. Această abordare generează cu până la 50% mai multă valoare în cadrul aceluiași buget de marketing, în comparație cu soluțiile tradiționale.
5. Prospectarea
În afară de NLP, un alt domeniu în care Deep Learning s-a dovedit a fi valoros este prospectarea. Prospectarea se referă la o metodologie specifică de retargeting în care advertiserul se concentrează asupra clienților potențiali care nu au făcut anterior o achiziție, dar care dau semne de intenție. Dacă acești utilizatori nu sunt țintiți rapid, este probabil ca ei să fie pierduți în favoarea unui concurent, deoarece nu ar intra în sfera de aplicare a campaniilor tipice de retargetare.
Deși prospectarea este posibilă fără Deep Learning, interpretarea volumului mare de date a fost o provocare, iar mulți clienți potențiali ar fi fost ratați. Analiza Deep Learning facilitează identificarea clienților care și-au manifestat interesul și determinarea tipului potrivit de conținut care să le fie prezentat.
6. Campanii de branding
Când ne gândim la branding, mintea noastră se îndreaptă adesea către scene în stilul celor din serialul Mad Men, cu bărbați în costum care vorbesc repede și care prezintă panouri publicitare. Brandingul este la fel de important și acum ca în zilele în care ziarele erau cea mai comună sursă de informare, dar acum, în loc de intuiție, ne bazăm pe datele colectate despre interesele consumatorilor.
O campanie modernă de branding va putea utiliza Deep Learning pentru a analiza numeroase puncte de date și a determina ce aspect al unui produs sau serviciu are cele mai mari șanse să atragă un utilizator. Acest lucru este apoi folosit pentru a determina ce creații să afișeze și locul cel mai potrivit pentru a le afișa, ceea ce reprezintă o modalitate deosebită pentru ca brandurile să iasă în evidență și să construiască brand awareness într-un mediu media foarte aglomerat.
7. Campanii video
Un alt mod în care Deep Learning a avut un impact enorm este vizibil în marketingul video. Pe măsură ce consumatorii petrec din ce în ce mai mult timp pe site-urile de streaming video, reclamele video au devenit o modalitate esențială de a-i menține implicați. Deep Learning ajută la determinarea tipului de videoclipuri care trebuie afișate utilizatorilor și când.
Marketingul video este un instrument de comunicare puternic și pare a fi o alegere naturală pentru campaniile de branding. Totul constă în a determina ce doriți să obțineți, ce mesaj doriți să transmiteți, cui, când și cu ce frecvență. Odată ce cunoașteți aceste răspunsuri, planificarea următorului pas devine floare la ureche.
De exemplu, Deep Learning vă poate ajuta să determinați ce tip de reclamă va funcționa cel mai bine pentru conținutul in-stream, pe baza contextului videoului afișat. De exemplu, dacă există un videoclip despre alpinismul extrem, DL poate determina că o reclamă post-roll care prezintă echipamente de siguranță pentru munte este o alegere bună.
În plus, prin utilizarea Deep Learning, este posibil să fie identificate oportunități bune pentru anunțurile out-stream video. Aceste tipuri de reclame video sunt plasate alături de conținut static și reprezintă o modalitate de a capta rapid atenția utilizatorilor prin mișcare; cu toate acestea, ele trebuie plasate în mod inteligent pentru a evita deranjarea utilizatorilor. Deep Learning este o modalitate bună de a determina când aceste tipuri de reclame pot fi eficiente.
Alte exemple de folosire a tehnologiei Deep Learning
În afară de marketing, Deep Learning a ajuns să fie folosită într-o mulțime de unelte și scenarii. Multe profesii moderne trebuie să lucreze cu cantități mari de date nestructurate, ceea ce înseamnă că există multe aplicații interesante bazate pe Deep Learning care au fost dezvoltate.
Să aruncăm o privire asupra unora dintre cele mai interesante.
8. Chatbots
Procesarea limbajului natural (NLP) nu este utilă doar în contextul marketingului. Când ChatGPT a fost lansat, a doborât recorduri devenind una dintre cele mai rapid adoptate aplicații din istorie. Utilizatorii au fost uimiți de răspunsurile aproape umane pe care era capabil să le ofere, iar OpenAI, firma care l-a dezvoltat, a declanșat un fel de renaștere în domeniul inteligenței artificiale.
Acest lucru a fost posibil datorită Deep Learning. OpenAI a folosit Deep Learning pentru a antrena arhitectura transformatoare a modelului, care permite ChatGPT să înțeleagă textul și să genereze răspunsuri coerente, care curg în mod natural.
ChatGPT a arătat că chatboții pot fi teribil de versatili, cu toate că aceștia rămân în continuare foarte importanți în utilizările de servicii pentru clienți. Cu toate acestea, chatboții sunt utili și în marketing. Acest lucru ar putea include un fel de chat înainte de vânzare pentru a ajuta clienții să găsească rapid răspunsuri la întrebări comune, dar ar putea deveni, de asemenea, o parte importantă a canalului de marketing al unei companii. De exemplu, chatboții pot colecta detalii inițiale despre clienți, pot califica clienții potențiali și chiar pot programa întâlniri.
9. Sisteme de driving assistance
Suntem încă departe de a construi mașini care se conduc cu adevărat singure, dar Deep Learning este deja utilizat în sistemele avansate de asistență a șoferilor1. O provocare cheie pentru orice tip de sistem de asistență la condus este înțelegerea atât a condițiilor de drum, cât și a indicatoarelor rutiere.
Aceste indicatoare sunt construite pentru oameni, astfel încât ne este ușor să le identificăm rapid, dar reprezintă o mare provocare pentru computere. În general, mașinile vor folosi camere pentru a colecta informații despre drum, dar aceste imagini sunt rareori perfecte. Unghiul va fi adesea prost, iar condițiile meteo nefavorabile pot avea un impact semnificativ asupra acurateței generale. Algoritmii standard de Machine Learning ar avea dificultăți în a se adapta la acest lucru, dar Deep Learning este capabil să depășească multe dintre aceste provocări.
De ce? Ei bine, soluțiile Deep Learning tind să se descurce mai bine cu datele imperfecte. Ele pot discerne și generaliza modele din seturi de date de instruire vaste și variate, ceea ce le permite să navigheze și să facă predicții chiar și cu date imperfecte, depășind algoritmii tradiționali de Machine Learning care ar putea avea dificultăți în aceste scenarii. În consecință, Deep Learning joacă un rol esențial în perfecționarea sistemelor de asistență la conducere, accelerând dezvoltarea mașinilor autonome.
Acest proces evidențiază cât de importanți sunt algoritmi performanți de Deep Learning. Imaginați-vă ce s-ar întâmpla dacă s-ar folosi un algoritm prost și s-ar confunda un semn de trecere prioritară cu un semn de stop! De aceea, este important ca firmele să ia în serios Deep Learning și să se asigure că folosesc algoritmi potriviți pentru munca respectivă.
10. Detectarea fraudelor
Frauda a devenit una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă în prezent autoritățile. Numai în 2022, clienții au raportat 2,4 milioane de cazuri de fraudă către Comisia Federală pentru Comerț (FTC)2. Este o provocare care trebuie gestionată, deoarece multe dintre victime nu știu că frauda a avut loc decât mult după ce a avut loc.
În mod oarecum ironic, inteligența artificială ar putea, de fapt, să îi facă pe infractori mai buni la „munca lor”. NLP ajută la crearea mai ușoară ca niciodată a e-mailurilor de phishing. Deepfakes înseamnă că orice endorsement al unei celebrități poate fi acum un fals, iar escrocii pot chiar să își automatizeze procesul de fraudare în același mod în care companiile își automatizează procesul de vânzare.
O modalitate de combatere a acestei amenințări este utilizarea Deep Learning pentru a detecta anomalii în datele de tranzacționare ale utilizatorilor. De exemplu, o companie poate folosi o combinație de locație a dispozitivului, modele istorice de cumpărare și indicatori comuni de fraudă pentru a identifica un client cu un comportament anormal. Odată ce algoritmul semnalează o problemă, utilizatorului îi poate fi cerut să dovedească cine este, iar cardul poate fi blocat temporar.
Acest lucru poate garanta că utilizatorii nu rămân cu facturi mari pentru achiziții pe care nu le-au făcut și crește probabilitatea ca un escroc să fie prins.
11. Depistarea cancerului
Una dintre marile provocări pentru medici este depistarea cancerului înainte ca acesta să devină netratabil. Diagnosticul timpuriu are ca scop rezultate semnificativ mai bune pentru pacienți, iar examinările și analizele regulate sunt din ce în ce mai încurajate. Cu toate acestea, resursele de asistență medicală sunt limitate, astfel încât o soluție tehnologică poate facilita medicilor identificarea rapidă a potențialelor simptome și luarea de măsuri adecvate.
Deep Learning este deosebit de potrivită în acest sens3. O practică obișnuită este analiza imaginilor obținute prin RMN și evidențierea anomaliilor care necesită investigații suplimentare. Această abordare s-a dovedit deja eficientă în detectarea și tratarea cazurilor de cancer pulmonar.
În plus, Deep Learning a fost utilizată pentru a ajuta la dezvoltarea de noi tipuri de medicamente. Deep Learning a fost folosită de oamenii de știință de la MIT pentru a identifica un nou medicament4 care este eficient în distrugerea multor versiuni de bacterii rezistente la antibiotice.
12. Predicția meteo
Prognoza meteo ar putea fi pe cale să devină ceva mai precisă. În trecut, sistemele de prognoză meteo au folosit metoda de predicție numerică a vremii (NWP), care este relativ precisă, dar destul de costisitoare din punct de vedere computațional. Încercările anterioare de a utiliza inteligența artificială s-au dovedit a fi mai puțin fiabile decât NWP, dar acest lucru a început să se schimbe cu Deep Learning.
Utilizând date meteo colectate de-a lungul a 39 de ani, cercetătorii au reușit să construiască o soluție de Deep Learning numită Pangu-Weather5, care a reușit să genereze prognoze meteo mai precise decât majoritatea metodelor de prognoză consacrate.
Acest lucru nu înseamnă doar că nu vă va mai prinde ploaia fără umbrelă în viitor. Predicții meteo mai bune ar putea ajuta țările să se pregătească pentru evenimente meteorologice extreme și să ajute la salvarea multor vieți în viitor.
13. Asistenți virtuali
Fie că preferați Alexa, Siri sau Google Assistant, toți asistenții virtuali de top funcționează datorită Deep Learning și NLP. În timp ce primele versiuni ale lui Siri au avut probleme celebre cu accentul scoțian, pe măsură ce acești asistenți au adunat din ce în ce mai multe date vocale, au devenit din ce în ce mai capabili să își înțeleagă utilizatorii. Această capacitate poate fi folosită și pentru a lua notițe în locul tău sau pentru a face programări în numele tău.
În plus, asistenții virtuali sunt capabili să folosească Deep Learning pentru a învăța mai multe despre preferințele utilizatorilor lor. De exemplu, ar putea fi în măsură să ofere recomandări mai bune pentru mese, înțelegând ce fel de preparate culinare vă plac sau să vă recomande melodii noi care ar putea să vă placă.
14. Recunoașterea modelelor vizuale
Un alt caz cheie de utilizare a Deep Learning este în recunoașterea modelelor vizuale. Dacă unui model de Deep Learning i se furnizează suficiente date relevante, acesta poate învăța cum să identifice tipuri specifice de imagini și este chiar capabil să recunoască modele similare în imagini noi, nevăzute anterior. Să spunem că doriți să aflați ce tip de ceas vechi v-a dăruit bunicul. Ei bine, ați putea să încărcați online o poză a ceasului și să căutați imagini similare, ceea ce vă va ajuta să identificați modelul ceasului.
Acest lucru nu e util doar pentru căutările bazate pe imagini. Recunoașterea modelelor vizuale este un instrument esențial pentru recunoașterea facială. Aceasta permite utilizatorilor să își deschidă smartphone-urile fără a apăsa un buton și ar putea deveni o modalitate importantă de a face lumea noastră mai sigură.
Interesant, recunoașterea facială este, de asemenea, un bun exemplu a ceea ce se întâmplă atunci când cercetătorii folosesc seturi de date limitate. Modelele actuale sunt foarte bune la identificarea fețelor caucaziene, dar întâmpină dificultăți atunci când se confruntă cu fețele unor persoane de alte etnii. Se crede că acest lucru se datorează seturilor de date utilizate pentru a antrena modelele, care folosesc în mod predominant poze cu caucazieni. O soluție de învățare profundă este la fel de bună ca datele cu care este alimentată.
15. Servicii de traducere automată
Google Translate este o unealtă esențială pentru cei care călătoresc, iar Deep Learning a contribuit la extinderea capacităților de traducere. Tehnologia este capabilă nu doar să efectueze traduceri în timp real, ci și să ajute la traducerea textului găsit în fotografii sau să ofere traduceri în timp real în timp ce urmăriți un film sau auziți pe cineva vorbind.
Pe măsură ce rezultatele traducerii se îmbunătățesc, ar trebui să devină mai ușor ca niciodată să globalizăm accesul la internet. Acest lucru va diminua un obstacol important pentru multe persoane, făcând posibilă utilizarea internetului fără a fi nevoie să cunoască limba engleză și permițând businessurilor și publicațiilor să se conecteze cu utilizatori din întreaga lume.
16. Entertainment și recomandări
V-ați întrebat vreodată cum reușește Spotify să găsească întotdeauna acea melodie nouă perfectă? Ei bine, asta se datorează Deep Learning. Companiile sunt capabile să folosească informații despre conținutul cu care interacționați cel mai mult pentru a vă ajuta să găsiți noi artiști care e probabil să vă placă.
Acest lucru este util din mai multe motive. Nu numai că treceți mai ușor peste conținutul care nu vă place, dar ajută, de asemenea, artiștii, permițându-le să se conecteze cu un public pe care nu l-ar putea accesa în afara platformei.
17. Crearea de videouri cu inteligență artificială
O aplicație majoră a Deep Learning este crearea de videoclipuri AI. Aceste videoclipuri, adesea numite deepfakes, sunt capabile să utilizeze conținut video și audio deja existent pentru a crea conținut video nou și convingător. De exemplu, dacă vă place South Park, există o aplicație care vă va permite să vă creați propriile episoade folosind Deep Learning6.
Partea bună a acestei situații este că, în viitorul apropiat, ați putea să vă creați propriile episoade ale unor show-uri TV clasice. Cu toate acestea, există o latură mai întunecată a creării de videouri cu inteligență artificială. Datorită volumului mare de conținut disponibil în social media și în știri, este posibil să se producă videoclipuri bune cu politicieni și celebrități care spun sau fac lucruri care nu s-au întâmplat niciodată. Acest lucru ar putea amenința să polueze sfera informațională și să facă dificilă deosebirea dintre realitate și ficțiune. Aici intervine următoarea unealtă bazată pe Deep Learning.
18. Detectarea știrilor false
În timp ce videoclipurile false sunt adesea foarte convingătoare, acestea vor avea, în general, unele semne că nu este totul așa cum pare. Cu toate acestea, oamenii nu sunt întotdeauna foarte buni la detectarea falsurilor de tipul acesta, chiar dacă ei cred că pot. Deep Learning-ul poate ajuta la evidențierea conținutului potențial fals și la plasarea unei informări odată cu vizionarea acestuia7. Acest lucru i-ar putea ajuta pe utilizatori să știe ce conținut să consume cu mai multă precauție decât ar face-o în mod normal. Partea tristă este că, în timp ce tehnologia se îmbunătățește, natura umană rămâne aceeași, iar cursa dintre serviciile de securitate și infractori va rămâne aceeași, chiar dacă instrumentele pe care le folosesc devin mai sofisticate.
Pentru a-i ajuta pe utilizatorii obișnuiți să se orienteze în această situație, Deep Learning poate fi utilizată pentru a clasifica sursele care par a fi excesiv de părtinitoare sau care se bazează pe terminologia adesea asociată cu știrile false. Astfel, utilizatorii vor înțelege mai ușor ce fel de media consumă și vor putea face alegeri mai inteligente.
19. Moderarea conținutului
O altă provocare majoră este moderarea conținutului. În prezent, Google, Meta și alții angajează mii de persoane care să verifice conținutul și să elimine tot ceea ce încalcă termenii serviciului. Acest lucru expune adesea oamenii la conținut violent și abuziv și are un impact semnificativ asupra sănătății lor mentale generale.
Instrumentele bazate pe Deep Learning pot fi utilizate pentru a identifica conținutul evident dăunător și pentru a-l elimina imediat, precum și pentru a semnala orice cazuri limită sau litigii în vederea unei examinări suplimentare de către un moderator uman8. Acest lucru nu numai că ar reduce povara mentală a moderatorilor, dar ar permite, de asemenea, o reducere semnificativă a costurilor pentru multe companii, făcând în cele din urmă din internet un loc mai sigur.
20. Călătorii spațiale
Acest lucru ar putea părea puțin ieșit din comun, dar Deep Learning devine deja o componentă centrală a călătoriilor spațiale și a industriei spațiale în sens mai larg. Identificarea corectă a obiectelor cosmice și trasarea traiectoriilor acestora necesită analiza unei cantități uriașe de informații, iar Deep Learning poate facilita oamenilor de știință umani să traseze în mod corespunzător cursul optim al oricăror active spațiale pe care doresc să le lanseze în spațiu9.
De exemplu, echipa Advanced Concepts Team a Agenției Spațiale Europene (ESA) analizează în mod activ modalitățile de implementare a Deep Learning în sistemele de aterizare automată și în alte sisteme autonome pentru noile navete spațiale. În plus, Mars Rover folosește Deep Learning pentru a naviga pe Marte.
Pe termen lung, Deep Learning ar putea juca un rol-cheie în căutarea vieții inteligente prin interpretarea diferitelor semnale pe care le-am primit de pe planete îndepărtate. Prin căutarea atentă a acestor informații, ne va fi mai ușor să identificăm zonele din galaxie cărora ar trebui să le acordăm cea mai mare atenție.
Există multe scenarii posibile de folosire a Deep Learning, inclusiv aterizarea automată, luarea de decizii inteligente și implementarea sistemelor complet autonome. Echipa Advanced Concepts Team (ACT) a ESA este foarte activă în acest domeniu.
Deep Learning-ul va continua să găsească noi aplicații
Acestea sunt doar câteva dintre aplicațiile potențiale bazate pe Deep Learning. Datorită flexibilității lor înnăscute, modelele de Deep Learning sunt utile pentru orice industrie care trebuie să înțeleagă cantități mari de date complicate. Acest lucru o va face să fie o forță importantă în activitatea multor companii noi și este probabil ca numărul cazurilor de utilizare a Deep Learning să crească semnificativ în următorii câțiva ani.
Aflați mai multe despre Deep Learning și retargeting
Companiile care adoptă Deep Learning au deja un avantaj semnificativ față de concurenții lor. Acest lucru ar putea include implementarea aplicațiilor de Deep Learning în procesele voastre de business sau ar putea însemna încheierea unui parteneriat cu un furnizor de retargetare care vă poate ajuta să vă folosiți bugetul publicitar mai eficient.
La RTB House, folosim Deep Learning pentru a alimenta întregul nostru proces de publicitate. Acest lucru ne ajută să vă înțelegem mai bine clienții, să creăm reclame care îi vor impresiona și să le livrăm la momentul perfect. Acest lucru vă ajută să reduceți risipa de reclame și să construiți o relație mai bună cu clienții voștri pe parcursul întregii călătorii de cumpărare.
Dacă doriți să aflați mai multe despre modul în care folosim Deep Learning pentru a crea campanii de retargetare mai bune, programați chiar astăzi o discuție cu echipa noastră.
Vezi și:
1. Identification of traffic signs for advanced driving assistance systems in smart cities using deep learning
2. Consumer Sentinel Network Data Book 2022
3. Deep learning applications to breast cancer detection by magnetic resonance imaging: a literature review și Deep Learning for Cancer Screening in Medical Imaging
4. Artificial intelligence yields new antibiotic
5. Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks
6. New App Creates Short Episodes of South Park Using Generative AI
7. Deep fake detection and classification using error-level analysis and deep learning & Fooled twice: People cannot detect deepfakes but think they can
8. Humans stressed out by content moderation? Just use AI, says OpenAI
9. Artificial intelligence in spacees & A deep-learning search for technosignatures from 820 nearby stars & Deep Reinforcement Learning with MarsExplorer to Discover New Terrains
