Strojové učenie je módne slovo pre dnešnú technológiu a každým dňom veľmi rýchlo rastie. Strojové učenie používame v našom každodennom živote aj bez toho, aby sme o tom vedeli, ako napríklad Mapy Google, asistent Google, Alexa atď. Nižšie sú uvedené niektoré najpopulárnejšie aplikácie strojového učenia v reálnom svete:
1. Rozpoznávanie obrázkov:
Rozpoznávanie obrázkov je jednou z najbežnejších aplikácií strojového učenia. Používa sa na identifikáciu predmetov, osôb, miest, digitálnych obrázkov atď. Obľúbeným prípadom použitia rozpoznávania obrazu a detekcie tváre je, Návrh automatického označovania priateľov :
Facebook nám poskytuje funkciu automatického označovania priateľov. Kedykoľvek nahráme fotografiu s našimi priateľmi na Facebooku, automaticky dostaneme návrh na označovanie menom a za tým je technológia strojového učenia detekcia tváre a rozpoznávací algoritmus .
Je založený na projekte Facebooku s názvom „ Deep Face “, ktorý je zodpovedný za rozpoznávanie tváre a identifikáciu osoby na obrázku.
2. Rozpoznávanie reči
Pri používaní Google dostávame možnosť „ Hľadajte podľa hlasu “ spadá pod rozpoznávanie reči a je to populárna aplikácia strojového učenia.
Rozpoznávanie reči je proces prevodu hlasových pokynov na text a je tiež známy ako „ Reč na text ', alebo ' Počítačové rozpoznávanie reči .' V súčasnosti sú algoritmy strojového učenia široko používané rôznymi aplikáciami rozpoznávania reči. Asistent Google , Siri , Cortana a Alexa používajú technológiu rozpoznávania reči na dodržiavanie hlasových pokynov.
iphone emojis v systéme Android
3. Predpoveď premávky:
Ak chceme navštíviť nové miesto, využijeme Google Maps, ktoré nám ukážu správnu cestu s najkratšou trasou a predpovedia dopravnú situáciu.
Predpovedá dopravné podmienky, napríklad či je premávka uvoľnená, pomalá alebo silne preťažená, pomocou dvoch spôsobov:
Každý, kto používa Mapu Google, pomáha tejto aplikácii zlepšovať ju. Preberá informácie od používateľa a odosiela ich späť do svojej databázy, aby zlepšil výkon.
4. Odporúčania produktov:
Strojové učenie je hojne využívané rôznymi e-commerce a zábavnými spoločnosťami ako napr Amazon , Netflix atď. na odporúčanie produktu používateľovi. Vždy, keď hľadáme nejaký produkt na Amazone, začali sme dostávať reklamu na ten istý produkt pri surfovaní na internete v tom istom prehliadači, a to kvôli strojovému učeniu.
Google chápe záujem používateľov pomocou rôznych algoritmov strojového učenia a navrhuje produkt podľa záujmu zákazníka.
Podobne, keď používame Netflix, nájdeme niekoľko odporúčaní pre zábavné seriály, filmy atď., A to sa robí aj pomocou strojového učenia.
5. Samoriadiace autá:
Jednou z najzaujímavejších aplikácií strojového učenia sú autá s vlastným pohonom. Strojové učenie hrá v samoriadiacich autách významnú úlohu. Tesla, najpopulárnejšia spoločnosť vyrábajúca autá, pracuje na autonómnom aute. Používa metódu učenia bez dozoru na trénovanie modelov áut na detekciu ľudí a predmetov počas jazdy.
6. Filtrovanie nevyžiadanej pošty a škodlivého softvéru:
Vždy, keď dostaneme nový e-mail, automaticky sa vyfiltruje ako dôležitý, normálny a spam. Do našej doručenej pošty vždy dostaneme dôležitý e-mail s dôležitým symbolom a spamové e-maily v našej spamovej schránke a za tým je technológia strojového učenia. Nižšie sú uvedené niektoré spamové filtre používané službou Gmail:
- Filter obsahu
- Filter hlavičky
- Všeobecný filter čiernej listiny
- Filtre založené na pravidlách
- Filtre povolení
Niektoré algoritmy strojového učenia ako napr Viacvrstvový perceptrón , Rozhodovací strom a Naivný klasifikátor Bayes sa používajú na filtrovanie nevyžiadanej pošty a detekciu škodlivého softvéru.
7. Virtuálny osobný asistent:
Máme rôznych virtuálnych osobných asistentov ako napr Asistent Google , Alexa , Cortana , Siri . Ako už názov napovedá, pomáhajú nám pri hľadaní informácií pomocou našich hlasových pokynov. Títo asistenti nám môžu pomôcť rôznymi spôsobmi len našimi hlasovými pokynmi, ako napríklad Prehrať hudbu, zavolať niekomu, Otvoriť e-mail, Naplánovať stretnutie atď.
Títo virtuálni asistenti používajú algoritmy strojového učenia ako dôležitú súčasť.
Títo asistenti zaznamenávajú naše hlasové pokyny, posielajú ich cez server v cloude a dekódujú ich pomocou algoritmov ML a podľa toho konajú.
8. Online detekcia podvodov:
Vďaka strojovému učeniu sú naše online transakcie bezpečné a zabezpečené zisťovaním podvodných transakcií. Kedykoľvek vykonávame nejakú online transakciu, môžu existovať rôzne spôsoby, ako môže dôjsť k podvodnej transakcii, ako napr falošné účty , falošné ID a ukradnúť peniaze uprostred transakcie. Aby som to zistil, Feed Forward neurónová sieť nám pomáha pri kontrole, či ide o skutočnú transakciu alebo podvodnú transakciu.
Pri každej skutočnej transakcii sa výstup prevedie na nejaké hodnoty hash a tieto hodnoty sa stanú vstupom pre ďalšie kolo. Pre každú skutočnú transakciu existuje špecifický vzor, ktorý sa zmení pre podvodnú transakciu, a preto ju odhalí a zvýši bezpečnosť našich online transakcií.
9. Obchodovanie na burze:
Strojové učenie je široko používané v obchodovaní na burze. Na akciovom trhu vždy existuje riziko vzostupov a pádov akcií, takže pre toto strojové učenie dlhodobá neurónová sieť s krátkodobou pamäťou sa používa na predpovedanie trendov na akciovom trhu.
10. Lekárska diagnóza:
V lekárskej vede sa strojové učenie používa na diagnostiku chorôb. Vďaka tomu medicínska technológia veľmi rýchlo rastie a je schopná vytvárať 3D modely, ktoré dokážu predpovedať presnú polohu lézií v mozgu.
Pomáha ľahko nájsť mozgové nádory a iné ochorenia súvisiace s mozgom.11. Automatický jazykový preklad:
Ak dnes navštívime nové miesto a nepoznáme jazyk, nie je to vôbec problém, keďže nám v tom pomáha aj strojové učenie, ktoré prevádza text do našich známych jazykov. Google GNMT (Google Neural Machine Translation) poskytuje túto funkciu, čo je neurónové strojové učenie, ktoré prekladá text do nášho známeho jazyka a nazýva sa automatický preklad.
Technológia automatického prekladu je algoritmus postupného učenia, ktorý sa používa na rozpoznávanie obrázkov a prekladá text z jedného jazyka do druhého.