Koneoppiminen on tämän päivän teknologian muotisana, ja se kasvaa erittäin nopeasti päivä päivältä. Käytämme koneoppimista jokapäiväisessä elämässämme tietämättämmekin, kuten Google Maps, Google Assistant, Alexa jne. Alla on joitain trendikkäimpiä koneoppimisen reaalimaailman sovelluksia:
1. Kuvan tunnistus:
Kuvantunnistus on yksi koneoppimisen yleisimmistä sovelluksista. Sitä käytetään esineiden, henkilöiden, paikkojen, digitaalisten kuvien jne. tunnistamiseen. Kuvantunnistuksen ja kasvojentunnistuksen suosittu käyttötapa on, Automaattinen ystävämerkintäehdotus :
Facebook tarjoaa meille automaattisen ystävämerkintäehdotuksen ominaisuuden. Aina kun lataamme valokuvan Facebook-kavereidemme kanssa, saamme automaattisesti nimimerkintäehdotuksen, ja tämän taustalla oleva tekniikka on koneoppiminen. kasvojentunnistus ja tunnistusalgoritmi .
Se perustuu Facebook-projektiin nimeltä ' Syvät kasvot , joka vastaa kasvojen ja henkilön tunnistamisesta kuvassa.
2. Puheentunnistus
Kun käytämme Googlea, saamme vaihtoehdon ' Hae äänellä ”, se kuuluu puheentunnistuksen piiriin, ja se on suosittu koneoppimisen sovellus.
Puheentunnistus on prosessi, jossa ääniohjeet muunnetaan tekstiksi, ja se tunnetaan myös nimellä ' Puhe tekstiksi ', tai ' Tietokoneen puheentunnistus .' Tällä hetkellä koneoppimisalgoritmeja käytetään laajasti erilaisissa puheentunnistuksen sovelluksissa. Google-avustaja , Siri , Cortana , ja Alexa käyttävät puheentunnistustekniikkaa ääniohjeiden noudattamiseen.
imessage-pelit Androidilla
3. Liikenneennuste:
Jos haluamme vierailla uudessa paikassa, otamme avuksi Google Mapsin, joka näyttää meille oikean reitin lyhimmällä reitillä ja ennustaa liikenneolosuhteet.
Se ennustaa liikenneolosuhteet, kuten onko liikenne raikasta, hidasta tai ruuhkaista, kahdella tavalla:
Kaikki Google Mapin käyttäjät auttavat tätä sovellusta parantamaan sitä. Se ottaa tietoja käyttäjältä ja lähettää takaisin tietokantaansa parantaakseen suorituskykyä.
4. Tuotesuositukset:
Koneoppimista käyttävät laajasti erilaiset verkkokauppa- ja viihdeyritykset, kuten Amazon , Netflix jne., jos haluat suositella tuotetta käyttäjälle. Aina kun etsimme jotakin tuotetta Amazonista, aloimme saada mainosta samasta tuotteesta surffaillessamme Internetissä samalla selaimella, ja tämä johtuu koneoppimisesta.
Google ymmärtää käyttäjän kiinnostuksen erilaisten koneoppimisalgoritmien avulla ja ehdottaa tuotetta asiakkaan kiinnostuksen kohteiden mukaan.
Samoin Netflixiä käytettäessä löydämme suosituksia viihdesarjoista, elokuvista jne., ja tämäkin tehdään koneoppimisen avulla.
5. Itseajavat autot:
Yksi koneoppimisen jännittävimmistä sovelluksista on itse ajavat autot. Koneoppimisella on merkittävä rooli itseohjautuvissa autoissa. Suosituin autovalmistaja Tesla työskentelee itse ajavien autojen parissa. Se käyttää valvomatonta oppimismenetelmää kouluttaakseen automalleja havaitsemaan ihmisiä ja esineitä ajon aikana.
6. Sähköpostiroskapostin ja haittaohjelmien suodatus:
Aina kun saamme uuden sähköpostin, se suodatetaan automaattisesti tärkeäksi, normaaliksi ja roskapostiksi. Saamme aina tärkeän sähköpostin postilaatikkoomme, jossa on tärkeä symboli, ja roskapostit roskapostilaatikkoomme, ja tämän taustalla on koneoppiminen. Alla on joitain Gmailin käyttämiä roskapostisuodattimia:
- Sisältösuodatin
- Otsikkosuodatin
- Yleiset mustat listat -suodatin
- Sääntöihin perustuvat suodattimet
- Lupasuodattimet
Jotkut koneoppimisalgoritmit, kuten Monikerroksinen Perceptron , Päätöspuu , ja Naiivi Bayesin luokitin käytetään sähköpostin roskapostin suodatukseen ja haittaohjelmien havaitsemiseen.
7. Virtuaalinen henkilökohtainen avustaja:
Meillä on erilaisia virtuaalisia henkilökohtaisia avustajia mm Google-avustaja , Alexa , Cortana , Siri . Kuten nimestä voi päätellä, ne auttavat meitä löytämään tiedot ääniohjeidemme avulla. Nämä avustajat voivat auttaa meitä monin eri tavoin pelkästään ääniohjeidemme avulla, kuten soittamalla musiikkia, soittamalla jollekin, avaamalla sähköpostin, varaamalla tapaamisen jne.
Nämä virtuaaliassistentit käyttävät koneoppimisalgoritmeja tärkeänä osana.
Nämä avustajat tallentavat ääniohjeemme, lähettävät sen palvelimen yli pilvessä ja dekoodaavat sen ML-algoritmeilla ja toimivat sen mukaisesti.
8. Online-petosten havaitseminen:
Koneoppiminen tekee verkkokaupastamme turvallisia tunnistamalla petostapahtumat. Aina kun suoritamme jonkin verkkotapahtuman, vilpillinen tapahtuma voi tapahtua useilla eri tavoilla, kuten väärennettyjä tilejä , väärennetyt tunnukset , ja varastaa rahaa keskellä kauppaa. Joten tämän havaitsemiseksi, Syötä eteenpäin hermoverkko auttaa meitä tarkistamalla, onko kyseessä aito liiketoimi vai petos.
Jokaisen aidon tapahtuman tulos muunnetaan hajautusarvoiksi, ja näistä arvoista tulee syöte seuraavalle kierrokselle. Jokaiselle aidolle tapahtumalle on olemassa tietty malli, joka saa muutoksen petostapahtumalle, joten se havaitsee sen ja tekee verkkokaupoistamme turvallisempia.
9. Pörssikauppa:
Koneoppimista käytetään laajasti pörssikaupassa. Osakemarkkinoilla on aina riski osakkeiden noususta ja laskusta, joten tämän koneoppimisen kannalta pitkän lyhytaikaisen muistin neuroverkko käytetään osakemarkkinoiden trendien ennustamiseen.
10. Lääketieteellinen diagnoosi:
Lääketieteessä koneoppimista käytetään sairauksien diagnosoinnissa. Tämän ansiosta lääketieteellinen teknologia kasvaa erittäin nopeasti ja pystyy rakentamaan 3D-malleja, jotka voivat ennustaa leesioiden tarkan sijainnin aivoissa.
Se auttaa löytämään aivokasvaimia ja muita aivoihin liittyviä sairauksia helposti.11. Automaattinen kielen käännös:
Nykyään jos vierailemme uudessa paikassa emmekä ole tietoisia kielestä, se ei ole ollenkaan ongelma, sillä myös koneoppiminen auttaa meitä muuntamalla tekstin tunnetuille kielillemme. Googlen GNMT (Google Neural Machine Translation) tarjoaa tämän ominaisuuden, joka on Neural Machine Learning, joka kääntää tekstin tutulle kielellemme ja jota kutsutaan automaattiseksi käännökseksi.
Automaattisen käännöksen taustalla oleva tekniikka on sekvenssi-oppimisalgoritmi, jota käytetään kuvantunnistuksessa ja joka kääntää tekstin kielestä toiselle.