Phillip Hodgettの
ポストは最近、ハリウッドプロフェッショナルアソシエーションのTech Retreatで配信されました。 プロジェクトに統合する準備ができている関連サービスのリストと、1か所に集められた機械学習に基づく実用的なビジネスの例が、開発者に役立つことを願っています。 ディープラーニングに関連するプロジェクトの成功した実装のあなた自身の結果を共有することを提案します。
ソフトウェアビジネスで機械学習をどのように使用できるかを自分で決定しようとして、このリストを作成しました。 M.Oのさまざまな使用方法に少しショックを受けました。 TechCrunchによると、M.Oに関連する1,500のスタートアップに100億ドル以上が既に投資されています。 そして人工知能。 2017年には、この金額は4倍になると予測されています！ このリストをあなたと共有したかった...
- 音声認識
- 音声合成
- 自然言語処理（気分、キーワード、名前付きエンティティ、高レベルの概念）
- 自然言語の分類（テキストの意味を理解し、対応する分類を返します）
- チャットボット
- ダイアログ（ユーザーとアプリケーション間の分岐した通信のシナリオ）
- 機械翻訳
- 人の書き方に基づいた人に関する判断（人、製品、機会の検索、およびユーザーインターフェイスのカスタマイズ）
- ドキュメントのコレクションから最も有用な情報の検索とランキング
- 調性の分析（言語分析を使用して、感情、社会的傾向、スタイル、会話/会話の感情的文脈を判断します）
- 視覚画像の認識（タグ付け、顔の検索、性別と年齢グループの決定、コレクション内の類似画像の検索、特定のアプリケーションでカスタマイズするための学習システム、 TheTakeは、 映画のユーザーが気づいた商品をショッピングするためのWebサイトを立ち上げました）
Googleと
Microsoft Cortanaには同様のサービスがあります。
薬
緊急治療室での待機時間の予測
M.O.
救急室で患者の待ち時間を
予測するために医療で使用され
ます 。 予測には、人員配置レベル、患者データ、緊急治療室のスケジュール、フロアプランなどの要素が使用されます。
精神障害の予測
オンラインプライバシー財団は
サイコパシーツイート検出コンテストを後援しており、その結果は
心強いものです。
心臓発作の検出
IBMの研究者は
、医療記録のテキストから心臓発作を診断するための基準を
抽出することを学びました。
脳卒中およびてんかん発作の助けを求める
シンガポールの新興企業は
、電話を振るとアラームメッセージを送信できるアプリケーションを起動しました。 M.O.のアルゴリズム 医療機関に電話をかける有効なジェスチャーを、電話の通常の動きと区別するため。
がん診断
Googleの詳細な学習アルゴリズムを使用
してがんを診断し 、その結果は驚くべきものでした（臨床精度48％、Googleスコア89％）。
病院への患者の再訪問の予測
病院を再訪するリスクが高い患者を示します。
皮膚がんの診断
スタンフォード大学の研究者は
、写真から皮膚癌を
検出するためにニューラルネットワークを訓練しました。
ワープロ
機械翻訳
自動機械翻訳のタスクは非常に長い間関連していますが、詳細なトレーニングは次の分野で最も効果的であることが証明されています。
手書き
サンプル原稿の大規模なセットでのトレーニングを条件として、任意のフレーズの手書きテキストを生成するタスク。
テキスト生成
大量のテキストの分析に基づいてテキストを生成する興味深いタスク。 テキストの単語ごとの生成および文字ごとの生成の既知の方法。 モデルは、文法、句読点、文の形成を学習し、本文の文体を模倣します。
分類
テキスト分類またはトピックモデリングにより、数千のニュースアイテムをニュースアグリゲーターに自動的にグループ化できます。 また、特定の分類内でキーワードをグループ化するためにも使用されます。
ビジネスと法律
税の最適化
H＆Rブロックは、IBMワトソンを訓練し
て、最高の税額控除を
見つけました 。
保険金請求の計算
このテクノロジーは、数万件の病歴を読み取って、
保険給付を得る前に入院治療、医療の予約、および処置の期間を分離することができ
ます 。
市場参入時の成功の予測
Dunnhumbyは
製品がうまく販売されるかどうか予測しようと
しています。
株価予測
Benchmark Solutionsは
、米国社債の価値を予測しようとしてい
ます 。
法的文書を理解する
Legal Robotは法的テキストを単純な人間に翻訳し、ロイヤリティの免除や秘密保持契約などの追加条項があるかどうかにかかわらず、契約で欠落している条項を判別しようとします。
法律における人工知能に関する他のNechCrunchの記事...マネーロンダリング防止
PayPalは詳細なトレーニングを使用して、あらゆるレベルの詐欺やマネーロンダリングを防ぎます。 同社は、不正な買い手と売り手を正確に検出できます。
異常検出
機械学習は、巨大なデータストリームで確立されたビジネスプラクティスを満たさないさまざまなトランザクションを検出するために使用されます。 たとえば、株式市場でのインサイダー取引の発見。
カスタマーサービスの改善
機械学習は、顧客の正確なニーズと問題を理解することにより、顧客サービスを改善できます。
Lumidatumの予測分析
ソリューションプロバイダーは、製品の使用を開始した顧客と経験豊富なユーザーを簡単に区別でき、問題を認識して
事前に対応を開始できると報告しています。
画像処理
サイレントフィルムの自動ダビング
ディープラーニングに基づくシステムは、ビデオシーケンスに対応する
サウンドを合成します。
テキストの説明の生成
特定の画像をテキストで自動的に記述するタスクは、2014年以降の出版物の爆発的な増加によって特徴付けられます。 Facebookページの読み込みが遅い場合、写真の説明が自動的に生成されます。
黒と白の色付け
詳細なトレーニングは、カラーアーティストの動作と同様に、周囲に基づいてオブジェクトに色を付けるために使用されます。
図面を写真に変換する
コンテンツで画像を検索する
Facebook Lumosコンピュータービジョンプラットフォームは
、コンテンツの画像検索を整理
するために使用さ
れます 。 つまり、ユーザーはタグやテキスト署名だけでなく、画像内のオブジェクトの説明によっても画像を見つけることができます。
その他の機械学習アプリケーション
音楽の執筆
Jukedeckは、人工知能を使用して音楽を作成する多くの企業の1つです。 彼らは、子供が学ぶのと同じように、割り当てを完了することでニューラルネットワークを訓練します。
人事管理
Amazonは、スタッフのアクセス権の割り当てと取り消しを自動化する可能性の問題に対処するための
コンテストを主催しました。
総CCTV
ビデオ監視システムのオペレーターは危険なオブジェクトをスキップできますが、機械学習から身を隠すことはできません！ 機械学習は、荷物とその内容の季節的な変化、および制御された部屋の特別な要件に柔軟に適応することができます。
Www.qylur.comは、誤
検知を減らすことに
取り組んでいます。
スパムとマルウェアとの戦い
Kaspersky Labによると、2014年には毎日325を超える新しい悪意のあるファイルが検出されました。 特に新しい感染のほとんどが古い感染と2％異なるという事実を考えると、このような量に対処できるのは機械学習だけです。