aplicaciones innovadoras de aprendizaje profundo

15 aplicaciones de aprendizaje profundo que necesita saber

El aprendizaje profundo se está implementando en formas nuevas e innovadoras todo el tiempo. Aunque sigue siendo un trabajo en progreso, su potencial es enorme.

El aprendizaje profundo es un proceso complicado que es bastante simple de explicar. Un subconjunto del aprendizaje automático, que en sí mismo es un subconjunto de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo es una forma de realizar análisis de datos automatizados a través de lo que se denomina redes neuronales artificiales, algoritmos que imitan de manera efectiva la estructura y función del cerebro humano. Y si bien sigue siendo un trabajo en progreso, existe un potencial insondable.

Aplicaciones comunes de aprendizaje profundo

  • Detección de fraude
  • Sistemas de gestión de relaciones con los clientes
  • Visión por computador 
  • IA vocal
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Refinación de datos
  • vehículos autónomos
  • supercomputadoras
  • Modelado de inversiones
  • comercio electrónico
  • Inteligencia emocional
  • Entretenimiento
  • Publicidad
  • Fabricación
  • Cuidado de la salud

“Es posible que algún día alcancemos el punto en el que la IA y el aprendizaje profundo nos ayuden a lograr la superinteligencia o incluso a provocar la singularidad (crecimiento tecnológico desbocado)”,  explicó el científico jefe  de Conversica, el Dr. Sid J. Reddy . “Pero nuestro desafío y deber, como profesionales de la inteligencia artificial de hoy, es garantizar que las aplicaciones de aprendizaje profundo estén a la altura de su facturación y brinden beneficios a los usuarios y la sociedad”.

Aquí hay 15 formas innovadoras en que se está utilizando el aprendizaje profundo en la actualidad.

Detección de fraude

El fraude es un problema creciente en el mundo digital. En 2020, los consumidores informaron haber perdido más de $3300 millones en fraude ante la Comisión Federal de Comercio, casi el doble de la cantidad que los consumidores perdieron el año anterior, según un informe de la FTC . El robo de identidad y las estafas de impostores fueron las dos categorías de fraude más comunes.

Sin embargo, empresas como Twosense y Signifyd están utilizando el aprendizaje profundo para detectar anomalías en las transacciones de un usuario para ayudar a prevenir el fraude. Esas empresas implementan el aprendizaje profundo para recopilar datos de una variedad de fuentes, incluida la ubicación del dispositivo, la longitud de la zancada y los patrones de compra con tarjeta de crédito para crear un perfil de usuario único. Otra empresa, Featurespace, trabaja con bancos para monitorear datos de clientes en tiempo real para detectar actividades sospechosas y alertar a las autoridades para reducir el fraude.

Empresas relevantes: Twosense, Signifyd y Featurespace

Gestión de la relación con el cliente

Los sistemas de gestión de relaciones con los clientes a menudo se conocen como la «única fuente de verdad» para los equipos de ingresos. Contienen correos electrónicos, registros de llamadas telefónicas y notas sobre todos los clientes actuales y anteriores de la empresa, así como sobre sus posibles clientes. Agregar esa información ha ayudado a los equipos de ingresos a brindar una mejor experiencia al cliente, pero la introducción del aprendizaje profundo en los sistemas de CRM ha desbloqueado otra capa de conocimientos del cliente.

El aprendizaje profundo puede filtrar todos los fragmentos de datos que una empresa recopila sobre sus perspectivas para revelar tendencias sobre por qué los clientes compran, cuándo compran y qué los mantiene cerca. Esto incluye la puntuación predictiva de clientes potenciales, que ayuda a las empresas a identificar a los clientes que tienen las mejores posibilidades de cerrar; extraer datos de las notas de los clientes para facilitar la identificación de tendencias; y predicciones sobre las necesidades de atención al cliente.

Empresas relevantes: Salesforce, Zoho, Marketo

Visión por computador

El aprendizaje profundo tiene como objetivo imitar la forma en que la mente humana digiere la información y detecta patrones, lo que lo convierte en una forma perfecta de entrenar programas de inteligencia artificial basados ​​en la visión. Usando modelos de aprendizaje profundo, esas plataformas pueden tomar una serie de conjuntos de fotos etiquetadas para aprender a detectar objetos como aviones, rostros y armas. 

La aplicación para el reconocimiento de imágenes es expansiva. Neurala Brain usa un algoritmo que llama Lifelong-DNN para completar las inspecciones de calidad de fabricación. Otros, como ZeroEyes, utilizan el aprendizaje profundo para detectar armas de fuego en lugares públicos como escuelas y propiedades gubernamentales. Cuando se detecta un arma, el sistema está diseñado para alertar a la policía en un esfuerzo por evitar tiroteos. Y, finalmente, empresas como Tractable confían en el aprendizaje profundo para entrenar a su IA para que tome imágenes de un desastre y calcule el daño financiero de este.

Compañías relevantes: Neurala Brain, ZeroEyes, Tractable

IA vocal

Cuando se trata de recrear el habla humana o traducir la voz a texto, el aprendizaje profundo juega un papel cada vez más crítico en el proceso. Los modelos de aprendizaje profundo permiten que herramientas como Google Voice Search y Siri tomen audio, identifiquen patrones de voz y los traduzcan a texto. Luego está el modelo WaveNet de DeepMind , que emplea redes neuronales para tomar texto e identificar patrones de sílabas, puntos de inflexión y más. Esto permite a empresas como Google entrenar a su asistente virtual para que suene más humano. Además, el Proyecto RRNoise de Mozilla lo usa para identificar el ruido de fondo en los archivos de audio y suprimirlo, proporcionando a los usuarios un audio más claro.

Empresas relevantes: Mozilla, DeepMind, Apple

Procesamiento natural del lenguaje

La introducción de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural ha hecho posible que los robots lean los mensajes y el significado divino de ellos. Aún así, el proceso puede simplificarse un poco, sin tener en cuenta las formas en que las palabras se combinan para cambiar el significado o la intención detrás de una oración. 

El aprendizaje profundo permite que los procesadores de lenguaje natural identifiquen patrones más complicados en oraciones para brindar una interpretación más precisa. Empresas como Gamalon utilizan el aprendizaje profundo para potenciar un chatbot que puede responder a un mayor volumen de mensajes y proporcionar respuestas más precisas. Otras compañías como Strong lo aplican en su herramienta NLP para ayudar a los usuarios a traducir texto, categorizarlo para ayudar a extraer datos de una colección de mensajes e identificar sentimientos en el texto. Grammarly también utiliza el aprendizaje profundo en combinación con reglas y patrones gramaticales para ayudar a los usuarios a identificar los errores y el tono de sus mensajes.

Compañías relevantes: Gamalon, StrongGrammarly

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Refinación de datos

Cuando se recopilan grandes cantidades de datos sin procesar, es difícil para los científicos de datos identificar patrones, extraer información o hacer mucho con ellos. Necesita ser procesado. Los modelos de aprendizaje profundo pueden tomar esos datos sin procesar y hacerlos accesibles. Empresas como Descartes Labs utilizan una supercomputadora basada en la nube para refinar los datos. Dar sentido a las franjas de datos sin procesar puede ser útil para el control de enfermedades, la mitigación de desastres, la seguridad alimentaria y las imágenes satelitales.

Empresas relevantes: Descartes Labs, IBM

Vehículos Autónomos

Conducir se trata de tomar en cuenta factores externos como los automóviles que lo rodean, las señales de tráfico y los peatones, y reaccionar ante ellos de manera segura para llegar del punto A al B. Si bien todavía estamos lejos de los vehículos totalmente autónomos, el aprendizaje profundo ha desempeñado un papel crucial. importante en ayudar a que la tecnología se haga realidad. Permite que los vehículos autónomos tengan en cuenta adónde quieres ir, predicen qué harán los obstáculos en tu entorno y crean un camino seguro para llevarte a ese lugar. 

Por ejemplo, Pony.ai ha utilizado el aprendizaje profundo para potenciar su módulo de planificación y control dentro de su tecnología de vehículos autónomos para ayudar a los automóviles a navegar en carreteras de ocho carriles, accidentes repentinos y más. Otras compañías de automóviles autónomos que utilizan el aprendizaje profundo para potenciar su tecnología incluyen DeepScale, propiedad de Tesla, y Waymo, una subsidiaria de Google.     

Empresas relevantes: Pony.ai, Tesla, Waymo

Supercomputadoras

Si bien algunos programas utilizan el aprendizaje profundo en su solución, si desea crear su propio modelo de aprendizaje profundo, necesita una supercomputadora. Empresas como Boxx y Nvidia han creado estaciones de trabajo que pueden manejar la potencia de procesamiento necesaria para crear modelos de aprendizaje profundo. DGX Station de NVIDIA afirma ser el «equivalente a cientos de servidores tradicionales» y permite a los usuarios probar y ajustar sus modelos. APEXX Neutrino W de Boxx funciona con una variedad de marcos de aprendizaje profundo como Tensorflow y PyTorch. Su misión es acelerar los flujos de trabajo y agilizar los procesos de toma de decisiones.  

Empresas relevantes: Boxx, NVIDIA

Modelado de inversiones

El modelado de inversiones es otra industria que se ha beneficiado del aprendizaje profundo. Predecir el mercado requiere rastrear e interpretar docenas de puntos de datos, desde conversaciones de llamadas hasta eventos públicos y precios de acciones. Empresas como Aiera utilizan una plataforma de aprendizaje profundo adaptable para proporcionar a los inversores institucionales análisis en tiempo real sobre acciones individuales, contenido de llamadas de ganancias y eventos públicos de la empresa.

Empresas relevantes: Aiera

Comercio electrónico

Las compras en línea son ahora la forma de facto en que las personas compran productos, pero aún puede ser frustrante desplazarse por docenas de páginas para encontrar el par de zapatos adecuado que coincida con su estilo. Varias empresas de comercio electrónico están recurriendo al aprendizaje profundo para facilitar la búsqueda. El sitio web de muebles Cora permite a los usuarios cargar una foto de su mueble favorito y luego usa la magia de la visión por computadora para encontrar artículos similares. Y entre las muchas ofertas de aprendizaje profundo de Clarifai se encuentra una herramienta que ayuda a las marcas con el etiquetado de imágenes para impulsar el tráfico de SEO y mostrar productos alternativos para los usuarios cuando un artículo está agotado. Loop54, una empresa que ayuda a los sitios web de comercio electrónico a personalizar las búsquedas en sus sitios web, también utiliza el aprendizaje profundo para identificar patrones en el comportamiento de los usuarios para anticipar sus deseos.

Empresas relevantes: Cora, Clarifai, Loop54

Inteligencia emocional

Si bien es posible que las computadoras no puedan replicar las emociones humanas, están obteniendo una mejor comprensión de nuestros estados de ánimo gracias al aprendizaje profundo. Patrones como un cambio de tono, un ligero ceño fruncido o un resoplido son señales de datos valiosos que pueden ayudar a la IA a detectar nuestro estado de ánimo.

Empresas como Affectiva están utilizando el aprendizaje profundo para rastrear todas esas reacciones vocales y faciales para proporcionar una comprensión matizada de nuestro estado de ánimo. Otros, como Robbie AI, revisan fotos y videos para predecir las emociones humanas en tiempo real. Aplicaciones como esa se pueden usar para ayudar a las empresas a conectar los datos de las emociones con la publicidad o incluso alertar a los médicos sobre el estado emocional de un paciente.

Compañías relevantes: Affectiva, Robbie AI

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Entretenimiento

¿Alguna vez te has preguntado cómo las plataformas de transmisión parecen intuir el programa perfecto para que lo veas después? Bueno, tienes un aprendizaje profundo que agradecer por eso. Las plataformas de transmisión agregan toneladas de datos sobre qué contenido elige consumir y qué ignora. Toma Netflix como ejemplo. La plataforma de transmisión utiliza el aprendizaje profundo para encontrar patrones en lo que ven sus espectadores para que pueda crear una experiencia personalizada para sus usuarios.

Compañías relevantes : Netflix

Publicidad

Las empresas pueden obtener mucha información de cómo un usuario interactúa con su marketing. Puede señalar la intención de comprar, mostrar que el producto resuena con ellos o que quieren obtener más información. Muchas empresas de tecnología de marketing están utilizando el aprendizaje profundo para generar aún más información sobre los clientes. Empresas como 6sense y Cognitiv utilizan el aprendizaje profundo para entrenar sus softwares para comprender mejor a los compradores en función de cómo interactúan con una aplicación o navegan por un sitio web. Esto se puede utilizar para ayudar a las empresas a dirigirse con mayor precisión a compradores potenciales y crear campañas publicitarias personalizadas. Otras empresas, como Dstillery, lo utilizan para comprender más acerca de los consumidores de un cliente para ayudar a que cada campaña publicitaria llegue al público objetivo del producto.       

Empresas relevantes: 6sense , Cognitiv , Dstillery

Fabricación

El éxito de una fábrica a menudo depende de que las máquinas, los humanos y los robots trabajen juntos de la manera más eficiente posible para producir un producto replicable. Cuando una parte de la producción se sale de control, puede tener un costo devastador para la empresa. El aprendizaje profundo se está utilizando para hacer que ese proceso sea aún más eficiente y eliminar esos errores.

Compañías como OneTrack lo están utilizando para escanear los pisos de las fábricas en busca de anomalías como una caja que se tambalea o una carretilla elevadora utilizada incorrectamente y alertar a los trabajadores sobre los riesgos de seguridad. El objetivo es evitar errores que puedan ralentizar la producción y causar daños. Luego está Fanuc, que lo usa para entrenar a su robot para que se adapte a una serie de tareas en una fábrica. El gigante energético General Electric también utiliza el aprendizaje profundo en su plataforma Predix para rastrear y encontrar todos los posibles puntos de falla en una planta de producción.

Empresas relevantes: OneTrack , Fanuc , General Electric

Cuidado de la salud

Los médicos no pueden estar con sus pacientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, pero lo único que casi siempre llevamos con nosotros son nuestros teléfonos. Y gracias al aprendizaje profundo, las herramientas médicas pueden rastrear datos de imágenes que tomamos y datos de movimiento para detectar posibles problemas de salud. El software de visión por computadora de Robbie.AI utiliza estos datos, por ejemplo, para rastrear los patrones de movimiento de un paciente para predecir caídas y cambios en el estado mental del usuario. También se ha demostrado que el aprendizaje profundo detecta el cáncer de piel a través de imágenes, según un Informe del Centro Nacional de Biotecnología .    

Compañías relevantes : Robbie AI

Esta historia fue publicada por Mike Thomas en 2018 y actualizada con informes adicionales de Brian Nordli en 2021.