Învățarea automată este un cuvânt la modă pentru tehnologia actuală și crește foarte rapid pe zi ce trece. Folosim învățarea automată în viața noastră de zi cu zi, chiar și fără să știm asta, cum ar fi Google Maps, asistentul Google, Alexa etc. Mai jos sunt câteva dintre cele mai populare aplicații din lumea reală ale învățării automate:
1. Recunoașterea imaginii:
Recunoașterea imaginilor este una dintre cele mai comune aplicații ale învățării automate. Este folosit pentru a identifica obiecte, persoane, locuri, imagini digitale etc. Cazul de utilizare popular al recunoașterii imaginilor și al detectării feței este: Sugestie de etichetare automată a prietenilor :
Facebook ne oferă o funcție de sugestie de etichetare automată a prietenilor. Ori de câte ori încărcăm o fotografie cu prietenii noștri de pe Facebook, primim automat o sugestie de etichetare cu nume, iar tehnologia din spatele acesteia este învățarea automată. detectare facială și algoritm de recunoaștere .
Se bazează pe proiectul Facebook numit „ Fața adâncă ,' care este responsabil pentru recunoașterea feței și identificarea persoanei din imagine.
2. Recunoașterea vorbirii
În timp ce folosim Google, avem o opțiune de „ Căutați după voce ,' face parte din recunoașterea vorbirii și este o aplicație populară a învățării automate.
Recunoașterea vorbirii este un proces de conversie a instrucțiunilor vocale în text și este cunoscută și sub numele de „ Vorbire către text ', sau ' Recunoașterea vorbirii pe computer .' În prezent, algoritmii de învățare automată sunt utilizați pe scară largă de diverse aplicații de recunoaștere a vorbirii. Asistent Google , Siri , Cortana , și Alexa folosesc tehnologia de recunoaștere a vorbirii pentru a urma instrucțiunile vocale.
cum să găsești lucruri ascunse pe Android
3. Previziune de trafic:
Dacă vrem să vizităm un loc nou, luăm ajutorul Google Maps, care ne arată drumul corect cu cel mai scurt traseu și prezice condițiile de trafic.
Acesta prezice condițiile de trafic, cum ar fi dacă traficul este curățat, se mișcă încet sau este foarte aglomerat, cu ajutorul a două moduri:
Toți cei care folosesc Google Map ajută această aplicație să o îmbunătățească. Preia informații de la utilizator și le trimite înapoi la baza de date pentru a îmbunătăți performanța.
4. Recomandări de produse:
Învățarea automată este utilizată pe scară largă de diverse companii de comerț electronic și de divertisment, cum ar fi Amazon , Netflix , etc., pentru recomandarea produsului către utilizator. Ori de câte ori căutăm un produs pe Amazon, atunci am început să primim o reclamă pentru același produs în timp ce navigăm pe internet în același browser și asta din cauza învățării automate.
Google înțelege interesul utilizatorului folosind diverși algoritmi de învățare automată și sugerează produsul în funcție de interesul clientului.
La fel, atunci când folosim Netflix, găsim câteva recomandări pentru seriale de divertisment, filme etc., iar asta se face tot cu ajutorul machine learning.
5. Mașini cu conducere autonomă:
Una dintre cele mai interesante aplicații ale învățării automate este mașinile cu conducere autonomă. Învățarea automată joacă un rol semnificativ în mașinile cu conducere autonomă. Tesla, cea mai populară companie producătoare de mașini, lucrează la mașină cu conducere autonomă. Folosește o metodă de învățare nesupravegheată pentru a instrui modelele de mașini să detecteze oameni și obiecte în timpul conducerii.
6. Filtrarea e-mailului spam și a programelor malware:
Ori de câte ori primim un e-mail nou, acesta este filtrat automat ca important, normal și spam. Primim întotdeauna un e-mail important în căsuța noastră de e-mail cu simbolul important și e-mailuri spam în căsuța noastră de spam, iar tehnologia din spatele acestui lucru este învățarea automată. Mai jos sunt câteva filtre de spam utilizate de Gmail:
- Filtru de conținut
- Filtru antet
- Filtru general de liste negre
- Filtre bazate pe reguli
- Filtre de permisiuni
Unii algoritmi de învățare automată, cum ar fi Perceptron cu mai multe straturi , Arborele de decizie , și Clasificator naiv Bayes sunt utilizate pentru filtrarea spam-ului prin e-mail și pentru detectarea programelor malware.
7. Asistent personal virtual:
Avem diverși asistenți personali virtuali precum Asistent Google , Alexa , Cortana , Siri . După cum sugerează și numele, ele ne ajută să găsim informații folosind instrucțiunile noastre vocale. Acești asistenți ne pot ajuta în diverse moduri doar prin instrucțiunile noastre vocale, cum ar fi Redați muzică, sunați pe cineva, Deschideți un e-mail, Programarea unei întâlniri etc.
Acești asistenți virtuali folosesc algoritmi de învățare automată ca parte importantă.
Acești asistenți înregistrează instrucțiunile noastre vocale, le trimit pe server pe un nor și le decodează folosind algoritmi ML și acționează în consecință.
8. Detectarea fraudelor online:
Învățarea automată face tranzacțiile noastre online sigure și securizate prin detectarea tranzacțiilor frauduloase. Ori de câte ori efectuăm o tranzacție online, pot exista diferite moduri prin care poate avea loc o tranzacție frauduloasă, cum ar fi conturi false , id-uri false , și fura bani în mijlocul unei tranzacții. Deci, pentru a detecta asta, Rețea neuronală Feed Forward ne ajută verificând dacă este o tranzacție autentică sau o tranzacție fraudă.
Pentru fiecare tranzacție autentică, rezultatul este convertit în niște valori hash, iar aceste valori devin intrarea pentru runda următoare. Pentru fiecare tranzacție autentică, există un model specific care se modifică pentru tranzacția de fraudă, prin urmare, o detectează și face tranzacțiile noastre online mai sigure.
9. Tranzacționare pe piața de valori:
Învățarea automată este utilizată pe scară largă în tranzacționarea bursieră. Pe piața de valori, există întotdeauna riscul de creșteri și scăderi ale acțiunilor, deci pentru acest machine learning rețea neuronală de memorie pe termen scurt este folosit pentru prezicerea tendințelor pieței de valori.
10. Diagnostic medical:
În știința medicală, învățarea automată este folosită pentru diagnosticarea bolilor. Cu aceasta, tehnologia medicală crește foarte rapid și este capabilă să construiască modele 3D care pot prezice poziția exactă a leziunilor din creier.
Ajută la găsirea cu ușurință a tumorilor cerebrale și a altor boli legate de creier.11. Traducere automată a limbii:
În zilele noastre, dacă vizităm un loc nou și nu suntem conștienți de limbă, atunci nu este deloc o problemă, pentru că și învățarea automată ne ajută prin conversia textului în limbile noastre cunoscute. GNMT (Google Neural Machine Translation) de la Google oferă această caracteristică, care este o învățare automată neuronală care traduce textul în limba noastră familiară și este numită traducere automată.
Tehnologia din spatele traducerii automate este un algoritm de învățare secvență la secvență, care este utilizat cu recunoașterea imaginilor și traduce textul dintr-o limbă în altă limbă.