Gerçek dünyadaki derin öğrenme uygulamaları günlük hayatımızın bir parçasıdır, ancak çoğu durumda ürün ve hizmetlere o kadar iyi entegre edilmiştir ki kullanıcılar arka planda gerçekleşen karmaşık veri işlemenin farkında değildir. Bu örneklerden bazıları aşağıdakileri içerir:
Kolluk kuvvetleri
Derin öğrenme algoritmaları, olası dolandırıcılık veya suç faaliyetlerini gösteren tehlikeli kalıpları belirlemek için işlem verilerini analiz edebilir ve bunlardan öğrenebilir. Konuşma tanıma, bilgisayarla görme ve diğer derin öğrenme uygulamaları, kolluk kuvvetlerinin büyük miktarda veriyi daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz etmesine yardımcı olan ses ve video kayıtlarından, görüntülerden ve belgelerden kalıpları ve kanıtları çıkararak soruşturma analizinin verimliliğini ve etkinliğini artırabilir.
Finansal hizmetler
Finansal kurumlar, hisse senetlerinin algoritmik ticaretini yönlendirmek, kredi onayları için iş risklerini değerlendirmek, dolandırıcılığı tespit etmek ve müşteriler için kredi ve yatırım portföylerini yönetmeye yardımcı olmak için düzenli olarak tahmine dayalı analitiği kullanır.
Müşteri servisi
Birçok kuruluş, derin öğrenme teknolojisini müşteri hizmetleri süreçlerine dahil eder. Çeşitli uygulamalarda, hizmetlerde ve müşteri hizmetleri portallarında kullanılan sohbet robotları, basit bir yapay zeka biçimidir. Geleneksel sohbet robotları, genellikle çağrı merkezi benzeri menülerde bulunan doğal dili ve hatta görsel tanımayı kullanır. Bununla birlikte, daha karmaşık chatbot çözümleri, belirsiz sorulara birden fazla yanıt olup olmadığını öğrenme yoluyla belirlemeye çalışır. Chatbot, aldığı yanıtlara göre bu soruları doğrudan yanıtlamaya veya konuşmayı bir insan kullanıcıya yönlendirmeye çalışır.
Apple Siri’si, Amazon Alexa’sı veya Google Asistanı gibi sanal asistanlar, konuşma tanıma işlevini etkinleştirerek bir sohbet robotu fikrini genişletiyor. Bu, kullanıcıların kişiselleştirilmiş bir şekilde katılımını sağlamak için yeni bir yöntem oluşturur.
Sağlık hizmeti
Sağlık sektörü, hastane kayıtlarının ve görüntülerinin dijitalleştirilmesinden bu yana derin öğrenme yeteneklerinden büyük ölçüde yararlandı. Görüntü tanıma uygulamaları, tıbbi görüntüleme uzmanlarını ve radyologları destekleyerek daha kısa sürede daha fazla görüntüyü analiz etmelerine ve değerlendirmelerine yardımcı olabilir.
Comments