Uczenie maszynowe to modne hasło w dzisiejszej technologii, które z dnia na dzień rozwija się bardzo szybko. Korzystamy z uczenia maszynowego w naszym codziennym życiu, nawet nie wiedząc o tym, np. Map Google, Asystenta Google, Alexy itp. Poniżej znajduje się kilka najpopularniejszych zastosowań uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym:
1. Rozpoznawanie obrazu:
Rozpoznawanie obrazów to jedno z najpowszechniejszych zastosowań uczenia maszynowego. Służy do identyfikacji obiektów, osób, miejsc, obrazów cyfrowych itp. Popularnym przypadkiem użycia rozpoznawania obrazu i wykrywania twarzy jest: Automatyczna sugestia oznaczania znajomych :
Facebook udostępnia nam funkcję automatycznego sugerowania tagowania znajomych. Za każdym razem, gdy przesyłamy zdjęcie znajomym z Facebooka, automatycznie otrzymujemy sugestię tagowania z imieniem i nazwiskiem, a technologia, która za tym stoi, to uczenie maszynowe wykrywanie twarzy I algorytm rozpoznawania .
Opiera się na projekcie Facebooka o nazwie „ Głęboka twarz ”, który odpowiada za rozpoznawanie twarzy i identyfikację osoby na zdjęciu.
2. Rozpoznawanie mowy
Korzystając z Google, otrzymujemy opcję „ Wyszukiwanie głosowe ”, należy do kategorii rozpoznawania mowy i jest popularnym zastosowaniem uczenia maszynowego.
Rozpoznawanie mowy to proces przekształcania instrukcji głosowych na tekst i nazywany jest także „ Mowa na tekst ', Lub ' Komputerowe rozpoznawanie mowy .' Obecnie algorytmy uczenia maszynowego są szeroko stosowane w różnych zastosowaniach rozpoznawania mowy. Asystent Google , Siri , Cortana , I Aleksa korzystają z technologii rozpoznawania mowy, aby postępować zgodnie z instrukcjami głosowymi.
mysql wyświetla listę wszystkich użytkowników
3. Przewidywanie ruchu:
Jeśli chcemy odwiedzić nowe miejsce, korzystamy z pomocy Google Maps, która wskazuje nam właściwą trasę z najkrótszą trasą i przewiduje warunki na drogach.
Przewiduje warunki na drodze, np. czy ruch jest wolny, czy ruch jest powolny czy mocno zatłoczony, na dwa sposoby:
Każdy, kto korzysta z Map Google, pomaga tej aplikacji ulepszyć ją. Pobiera informacje od użytkownika i wysyła je z powrotem do swojej bazy danych w celu poprawy wydajności.
4. Rekomendacje produktów:
Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane przez różne firmy z branży e-commerce i rozrywki, takie jak Amazonka , Netflixa itp. w celu rekomendacji produktu użytkownikowi. Za każdym razem, gdy szukamy jakiegoś produktu na Amazon, zaczynamy otrzymywać reklamę tego samego produktu podczas surfowania po Internecie w tej samej przeglądarce, a dzieje się tak z powodu uczenia maszynowego.
Google rozumie zainteresowania użytkowników za pomocą różnych algorytmów uczenia maszynowego i sugeruje produkt zgodnie z zainteresowaniami klientów.
Podobnie, gdy korzystamy z Netflix, znajdziemy rekomendacje dotyczące seriali rozrywkowych, filmów itp., a dzieje się to również za pomocą uczenia maszynowego.
5. Samochody autonomiczne:
Jednym z najbardziej ekscytujących zastosowań uczenia maszynowego są samochody autonomiczne. Uczenie maszynowe odgrywa znaczącą rolę w samochodach autonomicznych. Tesla, najpopularniejszy producent samochodów, pracuje nad samochodem autonomicznym. Wykorzystuje metodę uczenia się bez nadzoru do szkolenia modeli samochodów w zakresie wykrywania osób i obiektów podczas jazdy.
6. Filtrowanie spamu e-mailowego i złośliwego oprogramowania:
Za każdym razem, gdy otrzymujemy nową wiadomość e-mail, jest ona automatycznie filtrowana jako ważna, normalna i spam. Zawsze otrzymujemy ważną pocztę w naszej skrzynce odbiorczej z ważnym symbolem i wiadomościami spamowymi w naszej skrzynce spamowej, a technologia, która za tym stoi, to uczenie maszynowe. Poniżej znajdują się niektóre filtry spamu używane przez Gmaila:
- Filtr zawartości
- Filtr nagłówka
- Ogólny filtr czarnych list
- Filtry oparte na regułach
- Filtry uprawnień
Niektóre algorytmy uczenia maszynowego, takie jak Perceptron wielowarstwowy , Drzewo decyzyjne , I Naiwny klasyfikator Bayesa służą do filtrowania spamu e-mailowego i wykrywania złośliwego oprogramowania.
7. Wirtualny Asystent Osobisty:
Mamy różnych wirtualnych asystentów osobistych, takich jak Asystent Google , Aleksa , Cortana , Siri . Jak sama nazwa wskazuje, pomagają nam one w odnajdywaniu informacji za pomocą instrukcji głosowych. Asystenci ci mogą nam pomóc na różne sposoby, po prostu za pomocą naszych instrukcji głosowych, takich jak odtwarzanie muzyki, dzwonienie do kogoś, otwieranie wiadomości e-mail, planowanie spotkania itp.
Ci wirtualni asystenci wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego jako ważną część.
Asystenci ci nagrywają nasze instrukcje głosowe, przesyłają je przez serwer w chmurze, dekodują za pomocą algorytmów ML i odpowiednio reagują.
8. Wykrywanie oszustw w Internecie:
Uczenie maszynowe sprawia, że nasze transakcje online są bezpieczne, wykrywając oszustwa. Za każdym razem, gdy przeprowadzamy jakąś transakcję online, oszukańcza transakcja może zostać przeprowadzona na różne sposoby, np fałszywe konta , fałszywe dowody , I kraść pieniądze w środku transakcji. Aby to wykryć, Sieć neuronowa typu Feed Forward pomaga nam, sprawdzając, czy jest to transakcja autentyczna, czy oszukańcza.
W przypadku każdej prawdziwej transakcji dane wyjściowe są konwertowane na pewne wartości skrótu, a wartości te stają się danymi wejściowymi w następnej rundzie. Dla każdej prawdziwej transakcji istnieje określony wzorzec, który pobiera zmianę w przypadku transakcji oszustwa, a zatem wykrywa ją i zwiększa bezpieczeństwo naszych transakcji online.
9. Handel na giełdzie:
Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w handlu na giełdzie. Na giełdzie zawsze istnieje ryzyko wzrostów i spadków cen akcji, więc w przypadku uczenia maszynowego sieć neuronowa pamięci krótkotrwałej służy do przewidywania trendów na giełdzie.
10. Diagnoza lekarska:
W naukach medycznych uczenie maszynowe wykorzystuje się do diagnozowania chorób. Dzięki temu technologia medyczna rozwija się bardzo szybko i umożliwia tworzenie modeli 3D, które mogą przewidzieć dokładne położenie zmian w mózgu.
Pomaga w łatwym wykrywaniu guzów mózgu i innych chorób związanych z mózgiem.11. Automatyczne tłumaczenie języka:
W dzisiejszych czasach, jeśli odwiedzamy nowe miejsce i nie znamy języka, nie stanowi to żadnego problemu, ponieważ w tym pomaga nam również uczenie maszynowe, konwertując tekst na znane nam języki. Rozwiązanie Google GNMT (Google Neural Machine Translation) udostępnia tę funkcję. Jest to neuronowe uczenie maszynowe, które tłumaczy tekst na nasz znany język i nazywa się to tłumaczeniem automatycznym.
Technologia automatycznego tłumaczenia to algorytm uczenia się sekwencyjnego, który jest używany przy rozpoznawaniu obrazu i tłumaczy tekst z jednego języka na inny.