El aprendizaje profundo puede traer una revolución digital que no tendrá precedentes en la historia india. (Todas las iniciativas como la revolución verde, los disturbios sociales y los conflictos nunca coincidirán con el poder de esta ciencia de hacer máquinas (” cognitivamente inteligente”). Algunas de las industrias /
- Funcionamiento gubernamental: – La última decisión del gobierno de hacer la tarjeta Aadhar tiene la única tarjeta de identidad para un ciudadano indio por hacer todo lo que ha abierto la caja de oportunidades de Pandora para que el gobierno inicialice el efecto de varios esquemas / decisiones del gobierno ( como un problema reciente de demonización) y también para verificar las prácticas de la burocracia gubernamental y otros intermediarios en tiempo real, sin dar tiempo a los adversarios para falsificar su dinero negro, etc., utilizando las herramientas de transmisión de datos grandes como Apache Spark (junto con la transmisión herramienta de datos kafka) junto con Tensorflow ha sido la mejor combinación para extraer eventos en tiempo real para miles de millones de consultas sin problemas de escalabilidad.
- Atención médica: – Esta área ha sido descuidada en su mayoría en la India, incluso si tenemos toneladas de datos sobre las condiciones del hospital y la encuesta de muertes por diversas enfermedades. Además, el mayor problema es cuando de repente ocurre un desastre masivo (como deslizamientos de tierra, muertes relacionadas con intoxicaciones alimentarias) que son eventos instantáneos que requieren decisiones rápidas y correctas para enviar a los pacientes al hospital adecuado, dar un tratamiento adecuado, etc. Aprendizaje a lo largo de los revolucionarios dispositivos médicos como el dispositivo tricoder: – Qualcomm Tricorder XPRIZE junto con los servicios proporcionados por las principales empresas de aprendizaje profundo (como el de Google Deep Mind que ha colaborado con el NHS (agencia británica de salud del gobierno)) que proporciona estadísticas en tiempo real de los pacientes al médico para una mejor respuesta.
- Industrias Y Ciudades Inteligentes: – Varios países como Alemania y Suiza han comenzado la Industria 4.0 y también la iniciativa Smart City del Gobierno solo se puede utilizar para su eficiencia óptima solo al procesar los grandes datos y solo obtener los datos requeridos de fuentes varoius (llamado como la fusión de sensores, que es un cuello de botella para la escalabilidad de Internet de las cosas), los desafíos resultantes para estos proyectos ambiciosos pueden mitigarse de manera eficiente mediante el uso de los algoritmos de aprendizaje profundo.
4. Otros sectores como el transporte (redes autónomas,
Por lo tanto, es cierto para el aprendizaje profundo: –
- ¿Cómo decidimos la clase de clústeres generados a través del clúster k-means?
- ¿Hay bases de datos de palabras clave abiertas?
- ¿Cómo funciona la regresión lineal múltiple en variables categóricas?
- Cómo desarrollar software que se afinará
- Cómo construir la matriz del núcleo para un polinomio de grado finito
Pero el mayor (y único escollo) de esta ciencia es el argumento habitual de que la automatización y los resultados mejorados resultantes para las contrapartes humanas causarán a las personas (que van desde trabajos menos calificados como conducir, pruebas de software, puestos de oficina hasta trabajos de rango medio). , Gestores de fondos de cobertura, etc.) aunque esto es solo una predicción y también hemos visto en el pasado que la digitalización ha estimulado el crecimiento de empleos en la India, en lugar de disminuirlos. pero cuando las máquinas pueden trabajar de forma independiente, estamos seguros de que el gráfico de generación de empleo con el tiempo puede saturarme y disminuirá como se muestra en el siguiente gráfico en países desarrollados como EE. UU.
Estar preparado
