introduction
Science des données Oui Intelligence artificielle (À LA) ils dépassent l'ère moderne et la transforment en domaine le plus passionnant.
Mais savez-vous pourquoi il y a une telle demande pour l'IA?
La plupart des personnes qui sont curieuses d'apprendre la science des données et / ou ils n'ont pas d'expérience, ils ont aussi ce doute. Pour trouver une réponse, regardons quelques applications glorieuses et réelles de la science des données et de l'intelligence artificielle.
Saisie automatique
La saisie semi-automatique est une fonction qui prédit le reste d'un mot pendant que l'utilisateur est encore en train de taper. Sur smartphone, ça s'appelle du texte prédictif.
Dans l'instantané précédent, un utilisateur commence à taper “quelle est la cl …” et reçoit des prédictions à la suite de Traitement du langage naturel. L'utilisateur appuie sur la touche de tabulation pour accepter les suggestions ou sur la touche fléchée vers le bas pour sélectionner une option appropriée. Grâce à l'utilisation Seq2Seq et le mécanisme d'attention, les scientifiques des données peuvent atteindre une précision élevée et une faible perte pour les prédictions.
Pour le traitement du langage naturel, zéro coup Oui une gorgée il existe aussi des techniques d'apprentissage. L'apprentissage unique est une alternative parfaite pour la mise en œuvre et l'exploitation avec des capacités de formation inférieures dans d'autres applications qui utilisent des systèmes embarqués.. La prévision du prochain mot personnalisé pour un utilisateur spécifique, en connaissant les habitudes de messagerie de l'utilisateur, pourrait gagner beaucoup de temps. Cette méthode est utilisée dans les assistants virtuels disponibles pour le moment.
Verrouillage intelligent du visage
L'accréditation faciale est une procédure permettant de vérifier l'identité d'une personne à l'aide de son visage, avec détection de visage comme étape importante. La détection de visage distingue le visage humain de l'arrière-plan et des autres obstacles, quelle tâche simple.
Pour effectuer une détection de visage et détecter avec précision plusieurs visages dans le cadre, DataScientist utilise souvent Classificateur en cascade de Haar – un fichier XML utilisé avec un module open-cv pour lire et détecter les visages. Réseaux de neurones profonds (DNN) ils peuvent également être utilisés pour l'accréditation faciale et sont connus pour bien fonctionner. Les Transférer l'apprentissage des modèles comme VGG-16, RESNET-50 architecture, visage rouge L'architecture peut aider à construire un système d'accréditation faciale de haute qualité.
Les modèles actuels sont très précis et peuvent fournir plus de 90% précision pour les ensembles de données étiquetés. Les modèles d'accréditation faciale sont utilisés avec les systèmes de sécurité, surveillance et application de la loi, et bien d'autres applications du monde réel.
Assistant virtuel
Un assistant virtuel s'impose aussi comme assistant en intelligence artificielle, un programme d'application qui comprend les commandes vocales et exécute des tâches pour l'utilisateur. Les assistants virtuels alimentés par la technologie de l'intelligence artificielle sont de plus en plus courants et envahissent le monde d'assaut.
Quelques exemples populaires d'assistants virtuels sont IA de Google, Pomme siri, Microsoft Alexaet de nombreux autres assistants virtuels similaires. Avec l'aide de ces assistants, les commandes vocales peuvent être traduites et affectées à un travail pratique automatisé. Par exemple, un utilisateur peut passer des appels, envoyer des messages ou naviguer sur le Web avec une simple commande vocale. Les utilisateurs peuvent également parler à ces assistants virtuels, afin qu'ils puissent également agir comme des chatbots.
La puissance des assistants virtuels ne se limite pas aux smartphones ou aux appareils informatiques. Ils peuvent également être utilisés dans des appareils IoT et des systèmes embarqués pour effectuer efficacement des tâches et surveiller le monde entier qui vous entoure.. Un exemple de ceci peut être la domotique avec le Tarte aux framboises, où vous pouvez contrôler toute la maison avec une commande vocale.
La finance
Les avancées et avancées de l’Intelligence Artificielle et de la Data Science dans le domaine de la finance sont également immenses. Les sociétés financières utilisent depuis longtemps des systèmes de réseaux de neurones artificiels pour identifier les accusations ou les accusations au-delà de la règle., les marquer pour la recherche humaine. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire remonte précisément à 1987, lorsque la National Security Bank of the Pacific des États-Unis. UU. Création d'un groupe de travail sur la prévention de la fraude en EE. UU. Pour contrer l'utilisation frauduleuse des cartes de débit.
Prise de décision rapide et résultats de qualité obtenus pour résoudre des problèmes financiers et économiques complexes en temps réel, comme les prévisions boursières, grâce à l'analyse des séries chronologiques. Approches d'apprentissage en profondeur avec LSTM Ils sont également applicables dans ce domaine pour réaliser des projections fiables pour l'avenir des entreprises.
Avec la technologie de l'intelligence artificielle, les processus ont été automatisés pour gérer des activités telles que l'interprétation de nouvelles règles et réglementations ou la génération de rapports financiers personnalisés pour les personnes. Par exemple, IBM Watson peut comprendre une législation spécifique, telles que les dispositions supplémentaires en matière de déclaration de la directive sur les marchés d'instruments financiers et de la loi sur la divulgation des prêts hypothécaires à domicile.
Médecin
L'application de l'intelligence artificielle et de l'analyse de données dans les sciences médicales est cruciale et les progrès dans ce domaine s'améliorent grandement.. Avec ses diverses applications, L'IA a une large portée dans le service médical.
L'un des premiers problèmes pour les débutants en informatique est de résoudre un défi d'apprentissage automatique de prédiction pour catégoriser si un patient a ou non une tumeur.. Les données d'évaluation ont généralement une série de caractéristiques d'entrée avec différentes variables et un échantillon de sortie pour les patients.. Après préparation, l'algorithme d'apprentissage automatique peut reconnaître ces caractéristiques d'entrée et de sortie et essayer de trouver la bonne combinaison tout au long de la formation. Quand ça terminera, le modèle peut mesurer avec précision et représenter des projections sur d'autres ensembles de données avec une plus grande précision.
Malgré cela, ce n'était qu'un cas et il y a de nombreuses utilisations dans l'industrie médicale. L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones aident à obtenir des résultats positifs dans le domaine de la numérisation et d'autres applications médicales. Les progrès de la puissance de calcul combinés aux grands volumes de données produites dans les systèmes de santé rendent les problèmes cliniques particuliers parfaits pour les applications d'IA..
Vous trouverez ci-dessous deux implémentations récentes d'algorithmes scientifiquement applicables et fiables qui peuvent aider à la fois les patients et les cliniciens en facilitant le diagnostic..
Le premier de ces algorithmes est l'un des nombreux exemples existants d'un algorithme qui surpasse les cliniciens dans les tâches de détection d'images.. A l'automne de 2018, Des chercheurs du Seoul National University Hospital and College of Medicine ont développé un algorithme d'IA appelé DLAD pour examiner les radiographies pulmonaires et identifier la croissance cellulaire irrégulière, comme des cancers possibles.
Le deuxième de ces algorithmes vient des chercheurs de Google AI Healthcare, aussi à l'automne 2018, qui a développé un algorithme d'apprentissage, LYNA (Assistant ganglionnaire), qui a analysé des échantillons de tissus colorés avec des lames histologiques pour catégoriser les tumeurs métastatiques du cancer du sein à partir de biopsies de ganglions lymphatiques. Pas la première application d'IA à tenter un examen histologique, mais il convient de noter que cet algorithme pourrait catégoriser les régions suspectes non identifiables à l'œil humain dans les échantillons de biopsie présentés.
Avec beaucoup plus d'applications intelligentes soutenues par des données qui sont déjà à notre disposition, l'avenir continuera de voir beaucoup plus d'explorations dans ce domaine en pleine croissance de la science des données et de l'intelligence artificielle.
conclusion
Dans ce billet, mon objectif était de couvrir certaines des applications réelles les plus courantes de l'intelligence artificielle et de la science des données dans la génération actuelle du monde avancé. Il y a beaucoup plus d'utilisations de ces technologies dans l'IA, et il serait long d'énumérer toutes ces différentes possibilités.
Malgré cela, Cet article fournit une bonne compréhension des applications modernes de la vie réelle découvertes grâce à l'intelligence artificielle et à la science des données. Si vous êtes curieux de connaître des projets plus compliqués et avancés, commentaires ci-dessous. J'essaierai de couvrir cela plus en détail dans un prochain article..
J'espère que vous avez trouvé cet article utile et passez une bonne journée, Merci.
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