101 sobre Deep Learning + Blockchain [Una breve introducción]

Las industrias tecnológica y empresarial son muy optimistas sobre el futuro del aprendizaje automático. Los expertos creen que la tecnología potencialmente puede agregar más de $ 2 billones en valor para la industria de fabricación y logística para 2020, con otros $ 2.5 billones agregados a los campos de marketing y ventas.

La International Data Corporation predice que el gasto global en aprendizaje automático exceder los $ 77 mil millones para 2022. Uno de los impulsores más importantes de este crecimiento es el aprendizaje profundo, ya que las principales empresas de tecnología, empresas farmacéuticas y servicios de consultoría de blockchain están compitiendo para aprovechar esta poderosa nueva tecnología..

Una breve introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje profundo es un subcampo de la rama más amplia del aprendizaje automático de la informática (CS). El aprendizaje automático, que es esencialmente software impulsado por inteligencia artificial (IA), ya está ayudando a las empresas a aumentar las ganancias y la eficiencia. Eventualmente, hará posible una amplia gama de tecnología futurista..

El aprendizaje automático es una nueva rama compleja de la informática que combina las habilidades informáticas tradicionales con las matemáticas, la estadística y la inteligencia artificial para crear tecnología que pueda expandir naturalmente sus propias capacidades..

La idea detrás del aprendizaje automático es que las computadoras deberían ser capaces de más que simplemente ejecutar un programa: deberían poder escribir el suyo propio. También deberían poder utilizar experiencias pasadas para mejorar sus habilidades y evitar volver a cometer los mismos errores..

Este tipo de computadoras también se utilizan para ayudar a las empresas y a las personas a planificar el futuro. Esto se debe a que pueden usar cualquier conjunto de datos grande para encontrar patrones y, lo que es más importante, para hacer predicciones precisas..

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101 sobre Deep Learning + Blockchain [Una breve introducción]

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El aprendizaje profundo es el futuro

El aprendizaje profundo es en sí mismo un subconjunto de los campos de aprendizaje automático y de inteligencia artificial. Imita la estructura de la mente humana para recrear redes neuronales artificiales que son potencialmente más poderosas que los sistemas tradicionales de aprendizaje automático..

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Si bien los sistemas informáticos similares a los humanos han sido populares durante mucho tiempo en las obras de ciencia ficción, los avances recientes en la potencia informática y las velocidades de procesamiento significan que las unidades modernas son capaces de entrenar grandes redes neuronales artificiales..

Por ejemplo, a las computadoras de aprendizaje profundo se les ha enseñado a identificar con precisión los detalles de las imágenes mediante exposiciones repetidas. Las nuevas empresas de automóviles autónomos como Wayve.ai exponen sus sistemas de aprendizaje profundo a millones de imágenes de carreteras. Estas computadoras han tomado esa enorme cantidad de datos y pueden identificar con precisión las condiciones de la carretera utilizando las cámaras de 360 ​​grados del vehículo..

Este tipo de aprendizaje activo es increíblemente importante porque permite que la tecnología mejore con el tiempo y logre niveles cada vez más altos de precisión. De hecho, muchos sistemas de aprendizaje profundo ya son capaces de mayor precisión que los expertos humanos.

Los observadores pueden esperar ver desarrollos mucho más rápidos en la tecnología de aprendizaje profundo. Eso se debe a que la tecnología requiere enormes cantidades de potencia informática, que recién ahora están disponibles, y porque requiere grandes cantidades de datos etiquetados. Las tecnologías como los automóviles autónomos necesitan millones o miles de millones de imágenes antes de poder lograr resultados consistentes.

Actual & Aplicaciones futuras

El aprendizaje profundo ya se está utilizando para promover la tecnología, mejorar los resultados de los pacientes médicos y aumentar las ganancias corporativas. En el futuro, esta rama del aprendizaje automático hará realidad cosas como el procesamiento eficiente del lenguaje natural del desarrollo farmacéutico. Los servicios de desarrollo de blockchain también pueden utilizar la tecnología para aumentar exponencialmente el poder de las redes de aprendizaje profundo..

Investigación biomédica

Una de las áreas más interesantes de la investigación del aprendizaje profundo es la industria farmacéutica y de la salud. Por ejemplo, el aprendizaje profundo puede ayudar a resolver uno de los problemas más urgentes en la industria de la salud: los diagnósticos erróneos..

Los expertos afirman que cada año un estimado del 5% de los diagnósticos médicos son incorrectos y afectan aproximadamente a 12 millones de pacientes cada año. Igual de importante, esto resulta en entre 40.000 y 80.000 muertes anuales..

Las empresas de atención médica como IQuity están utilizando redes de aprendizaje profundo para mejorar los resultados de los pacientes al detectar enfermedades graves antes que los médicos humanos. La compañía recientemente compartió los resultados de un estudio que demostró que su programa de inteligencia artificial podía diagnosticar la esclerosis múltiple “al menos 8 meses“Antes de que los médicos llegaran a esa conclusión.

Las empresas de investigación farmacéutica están utilizando el aprendizaje profundo para aumentar la eficiencia y mejorar su estrategia de búsqueda de fármacos. La consultora McKinsey estima que el aprendizaje automático aumentará las ganancias en más de $ 100 mil millones al año.

El aprendizaje profundo ofrece beneficios tan sorprendentes porque puede utilizar datos anteriores para predecir si es probable que un fármaco en particular en desarrollo reduzca los síntomas, cure una enfermedad o cause efectos secundarios graves. Para lograrlo, organiza y analiza datos de investigaciones de medicamentos anteriores en busca de pistas que ayuden a evitar investigaciones costosas e innecesarias y se centren en los medicamentos con más probabilidades de tener éxito.

Procesamiento natural del lenguaje

Uno de los mayores obstáculos que la industria tecnológica aún tiene que superar es la creación de un programa que realmente pueda comprender el lenguaje humano natural. Sin duda, han progresado durante la última década. En el pasado, los usuarios tenían que buscar datos en Internet utilizando frases difíciles de manejar que una máquina podía entender fácilmente. Hoy en día, pueden escribir consultas utilizando lenguaje natural..

La industria también ha mejorado su capacidad para comprender el lenguaje natural hablado. Los teléfonos y las computadoras lanzados hace una década eran frustrantemente difíciles de usar para las personas sin un teclado.

Sin embargo, las cosas cambiaron cuando Google lanzó su búsqueda por voz en 2008 y el popular asistente personal de Apple, Siri, se lanzó en 2011. Ahora, un estudiante universitario puede escribir un trabajo de investigación completo utilizando una de las muchas aplicaciones de voz a texto de alta calidad, como Google. Escritura de voz de Docs o escritura de dragón.

Gran parte de este progreso es el resultado del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estos programas han utilizado el aprendizaje profundo para obtener información a partir de miles de millones de interacciones con los usuarios finales, lo que ha dado como resultado un producto de mucha mayor calidad que ahora funciona como se anuncia..

La investigación ha encontrado que casi 40% de los usuarios de Internet han utilizado un asistente de voz en el último año. En el futuro, es probable que la mayoría de las personas interactúen con sus dispositivos electrónicos y el mundo que los rodea utilizando tecnología activada por voz que es posible gracias al aprendizaje profundo..

Tecnología Blockchain

La tecnología Blockchain es una de las áreas más populares de la industria de la informática. Ha pasado de ser un movimiento marginal a un mercado tecnológico importante durante la última década. Los expertos predicen que el tamaño total del mercado de blockchain alcanzará un asombroso $ 57 mil millones para 2025.

Blockchain es la base del mercado de las criptomonedas, con Bitcoin y Ethereum como los ejemplos más populares. También hace posible cosas como contratos inteligentes, libros de contabilidad distribuidos y sistemas de gestión de la cadena de suministro basados ​​en blockchain..

La tecnología funciona manteniendo información en la computadora de cada usuario. Esto evita que los piratas informáticos alteren los datos. Además, las criptomonedas como Bitcoin utilizan un protocolo que requiere que los mineros combinen su poder de procesamiento para extraer nuevas monedas..

Los expertos creen que esta tecnología de contabilidad distribuida puede eventualmente suministrar la energía necesaria para el aprendizaje profundo avanzado. Los científicos y los desarrolladores de blockchain pueden eventualmente usar miles o millones de computadoras para realizar estos ejercicios de aprendizaje profundo que no pueden ser completados por una sola computadora o grupo de computadoras..

Conclusión

El aprendizaje automático está revolucionando el mundo entero. Esta tecnología de vanguardia está haciendo realidad ideas futuristas como inteligencia artificial, asistentes personales digitales realistas e investigación farmacéutica rentable. Esta promesa es una de las principales razones por las que las empresas de Fortune 500, los inversores ángeles y las empresas de desarrollo de blockchain están invirtiendo miles de millones en la tecnología..

Los expertos también creen que blockchain tiene el potencial de liberar todo el poder del aprendizaje profundo. Esto se debe a que las empresas pueden utilizar la potencia informática combinada de una gran red blockchain para aumentar las velocidades y capacidades de aprendizaje profundo..

Esté atento a varios desarrollos nuevos de aprendizaje profundo durante la próxima década. Se espera que las empresas farmacéuticas mejoren sus esfuerzos de investigación y eviten medicamentos con efectos secundarios peligrosos, mientras que las empresas de tecnología utilizarán el aprendizaje profundo para mejorar aún más la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural.

Mike Owergreen Administrator
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