Wprowadzenie do uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe można nazwać aplikacją lub algorytmem sztucznej inteligencji (AI), za pomocą których aplikacje są bardziej dokładne bez wyraźnego programowania. Zapewnia również zdolność systemu do automatycznego uczenia się i doskonalenia na podstawie tego doświadczenia. Służy głównie do budowania algorytmów, które mogą odbierać dane wejściowe i wykorzystywać analizy statystyczne do przewidywania wyników. W uczeniu maszynowym procesy są podobnie zaangażowane jak eksploracja danych.

Uczenie maszynowe koncentruje się głównie na opracowywaniu programów komputerowych, które służą do uzyskiwania dostępu do danych i uczenia się. Nazwa uczenia maszynowego powstała w 1959 roku i została nadana przez Arthura Samuela. Rozwinął się głównie w badaniu wzorców, teorii uczenia się obliczeń, analizie danych, analizie predykcyjnej itp. Jest szeroko stosowany w aplikacjach współczesnego świata. Przykładem jest kanał informacyjny, którego najlepszym przykładem jest wykorzystanie uczenia maszynowego do personalizacji każdego kanału użytkownika lub członka.

Zastosowania uczenia maszynowego

Istnieją nieograniczone zastosowania uczenia maszynowego i dostępnych jest wiele algorytmów uczenia maszynowego. Są dostępne w każdej formie, od prostych po bardzo złożone. 10 najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego:

  • Rozpoznawanie obrazu: Rozpoznawanie obrazu jest jednym z najczęstszych zastosowań aplikacji uczenia maszynowego. Może być również określany jako obraz cyfrowy, a dla tych obrazów pomiar opisuje moc wyjściową każdego piksela obrazu. Rozpoznawanie twarzy jest również jedną z doskonałych funkcji opracowanych wyłącznie przez uczenie maszynowe. Pomaga rozpoznać twarz i wysyłać związane z nią powiadomienia.
  • Rozpoznawanie głosu: Uczenie maszynowe (ML) pomaga również w opracowaniu aplikacji do rozpoznawania głosu. Jest również nazywany wirtualnymi asystentami osobistymi (VPA). Pomoże Ci znaleźć informacje, gdy zostaniesz zapytany przez głos. Po twoim pytaniu asystent wyszuka dane lub informacje, o które prosiłeś, i zbierze wymagane informacje, aby udzielić ci najlepszej odpowiedzi. W dzisiejszym świecie uczenia maszynowego dostępnych jest wiele urządzeń do rozpoznawania głosu, którym jest echo Amazon, a inteligentnym głośnikiem jest Google. Istnieje jedna aplikacja mobilna o nazwie Google allo, a smartfony to Samsung S8 i Bixby.
  • Prognozy: Uczenie maszynowe pomaga w budowaniu aplikacji, które przewidują cenę taksówki lub podróży na określony czas i natężenie ruchu, gdzie można je znaleźć. Podczas rezerwacji kabiny i aplikacja szacuje przybliżoną cenę podróży, która odbywa się tylko przy użyciu uczenia maszynowego. Kiedy korzystamy z usługi GPS do sprawdzania trasy od źródła do miejsca docelowego, aplikacja pokaże nam różne drogi i sprawdź natężenie ruchu w tym momencie dla mniejszej liczby pojazdów oraz tam, gdzie natężenie ruchu jest większe, lub pobrane przez zastosowania aplikacji uczenia maszynowego.
  • Nadzór wideo: Pomaga wykryć przestępstwo lub zdarzenie, które zdarzy się przed nim. Pomaga w śledzeniu nietypowych zachowań ludzi, takich jak drzemanie na ławkach i stanie bezruchu przez długi czas, potykanie się itp., A także automatyczne ostrzeganie strażników lub osób, które tam są, i mogą pomóc uniknąć problemów lub problemy.
  • Platformy mediów społecznościowych : media społecznościowe są wykorzystywane do dostarczania lepszego kanału informacyjnego i reklamy, ponieważ zainteresowanie użytkowników odbywa się głównie poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego. Istnieje wiele przykładów takich jak sugestie znajomych, propozycje stron na Facebooku, piosenki i filmy na YouTube. Uczenie maszynowe działa głównie na prostej koncepcji na podstawie doświadczenia użytkownika, z którym łączy się i często odwiedza profile lub strony internetowe, sugestie są odpowiednio przekazywane użytkownikowi. Zapewnia również technikę uzyskiwania użytecznych informacji z obrazów i filmów
  • Spam i złośliwe oprogramowanie: klienci poczty e-mail korzystają z wielu filtrów antyspamowych, a te filtry antyspamowe są stale aktualizowane, a są one wykonywane głównie za pomocą uczenia maszynowego. Indukcja wielowarstwowa i drzewiasta oparte na regułach to niektóre techniki zapewniane przez uczenie maszynowe. Podobnie wykrywanych jest wiele złośliwych programów, które są wykrywane głównie przez programy bezpieczeństwa systemu, co jest wspomagane głównie przez uczenie maszynowe.
  • Obsługa klienta: Większość renomowanych firm lub wielu stron internetowych oferuje opcję czatu z przedstawicielem obsługi klienta. Tak więc, po zadaniu dowolnego pytania przez klienta, nie jest obowiązkowe, że odpowiedź jest udzielana tylko przez człowieka, czasami odpowiedzi udzielane są przez chatbota, który wyodrębnia informacje ze strony internetowej i zapewnia odpowiedź klientom. Teraz są lepsze i szybko i szybciej rozumieją zapytania, a także zapewniają dobry wynik, podając odpowiedni wynik, a odbywa się to tylko przy użyciu uczenia maszynowego.
  • Wyszukiwarka: Podczas wyszukiwania dostępne są wyszukiwarki, które zapewniają klientom najlepsze wyniki. Istnieje wiele algorytmów uczenia maszynowego, które służą do wyszukiwania konkretnego zapytania użytkownika, np. Dla google. Cokolwiek strona jest często otwierana przez użytkowników w danym temacie, która pozostanie na górze strony przez długi czas.
  • Aplikacje / firmy: Istnieje wiele aplikacji i firm, które wykorzystywały uczenie maszynowe do wykonywania codziennych czynności, ponieważ są one bardziej dokładne i precyzyjne niż interwencje ręczne. Firmy te to Netflix, Facebook, Mapy Google, Gmail, wyszukiwarka Google itp.
  • Oszustwa i preferencje: Firmy wykorzystują uczenie maszynowe, aby śledzić pranie pieniędzy, takie jak Paypal. Korzysta z zestawu narzędzi, aby pomóc im sprawdzić lub porównać miliony transakcji i dokonać bezpiecznych transakcji.

Wniosek - zastosowania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest określane jako jedna z wielkich rzeczy w dziedzinie sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe bardzo pomaga w codziennym życiu, ponieważ sprawia, że ​​praca jest łatwiejsza i bardziej dostępna. Większość organizacji korzysta z aplikacji uczenia maszynowego i inwestuje w nią dużo pieniędzy, aby proces ten był szybszy i płynniejszy. Jest to jeden z powszechnie używanych i adoptowanych języków lub technologii w dzisiejszym świecie.

Polecane artykuły:

Jest to przewodnik po zastosowaniach uczenia maszynowego w prawdziwym świecie. W tym miejscu omówiliśmy różne zastosowania uczenia maszynowego, takie jak przewidywanie, rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie głosu itp. Możesz także przeczytać następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Zastosowania Angular JS
  2. 10 najlepszych zastosowań Photoshopa w prawdziwym świecie
  3. Zastosowania Raspberry Pi
  4. Top 15 przydatnych zastosowań Matlaba w realnym świecie
  5. Matlab i Octave

Kategoria:

Big Data