Úvod do strojového učenia

Strojové učenie sa môže nazývať aplikácia alebo algoritmus umelej inteligencie AI, pomocou ktorých môžu byť softvérové ​​aplikácie presnejšie bez výslovného programovania. Poskytuje tiež systému schopnosť automaticky sa učiť a zlepšovať zo skúseností. Používa sa hlavne na vytváranie algoritmov, ktoré môžu prijímať vstupné údaje, a na predpovedanie výstupu sa používa štatistická analýza. V strojovom učení sú procesy podobne zapojené ako dolovanie dát.

Strojové učenie sa zameriava hlavne na vývoj počítačových programov, ktorý sa používa na prístup k údajom a na učenie sa. Názov strojového učenia vznikol v roku 1959 a dostal ho Arthur Samuel. Vyvinula sa hlavne štúdia vzorcov, teórie výpočtového učenia, analýzy údajov, prediktívnej analýzy atď. Je široko využívaná v aplikáciách dnešného sveta. Príkladom je, že informačný kanál je ukážkovým príkladom použitia strojového učenia na prispôsobenie každého používateľa alebo informačného kanála člena.

Použitie strojového učenia

Existuje neobmedzené aplikácie strojového učenia a existuje veľa algoritmov strojového učenia, ktoré sú k dispozícii. Sú k dispozícii vo všetkých formách od jednoduchých po vysoko komplexné. Desať najčastejších použití strojového učenia:

  • Rozpoznávanie obrázkov : Rozpoznávanie obrázkov je jedným z najbežnejších spôsobov použitia aplikácií strojového učenia. Môže sa tiež označovať ako digitálny obraz a pre tieto obrázky meranie opisuje výstup každého pixelu v obraze. Rozpoznanie tváre je tiež jednou z vynikajúcich funkcií, ktoré boli vyvinuté iba strojovým učením. Pomáha rozoznať tvár a posielať ľuďom súvisiace oznámenia.
  • Rozpoznávanie hlasu: Strojové učenie (ML) tiež pomáha pri vývoji aplikácie na rozpoznávanie hlasu. Nazýva sa to aj virtuálny osobný asistent (VPA). Pri vyhľadávaní hlasom vám pomôže nájsť informácie. Po vašej otázke tento asistent vyhľadá údaje alebo informácie, ktoré ste požadovali, a zhromaždí požadované informácie, aby vám poskytol najlepšiu odpoveď. V dnešnom svete strojového učenia je k dispozícii veľa zariadení na rozpoznávanie hlasu, ktoré je amazonskou ozvenou, a domáce googles sú inteligentné reproduktory. Existuje jedna mobilná aplikácia s názvom Google allo a smartphony sú Samsung S8 a Bixby.
  • Predpovede: Strojové učenie pomáha pri budovaní aplikácií, ktoré predpovedajú cenu kabíny alebo cestovného ruchu na konkrétne trvanie a preťaženie dopravy, kde je možné nájsť. Pri rezervácii kabíny a aplikácie odhaduje približná cena cesty, ktorá sa vykonáva iba pomocou strojového učenia. Keď použijeme službu GPS na kontrolu trasy od zdroja k cieľu, aplikácia nám ukáže rôzne spôsoby, ako ísť a skontrolovať premávku v tomto okamihu na menší počet vozidiel a kde je preťaženie dopravy viac alebo menej, alebo získané pomocou aplikácií strojového učenia.
  • Sledovanie videí: Pomáha odhaľovať zločin alebo akúkoľvek udalosť, ktorá sa stane, že k nemu dôjde skôr, ako k tomu dôjde. Pomáha pri sledovaní nezvyčajného správania ľudí, ako sú zdriemnutie na lavičkách a státie z dlhodobého hľadiska, zakopnutia atď. A vytvorí automatické upozornenie pre stráže alebo ľudí, ktorí sú tam všetci vyslaní, a môže pomôcť vyhnúť sa problémom alebo problémy.
  • Platformy sociálnych médií : sociálne médiá sa používajú na poskytovanie lepších správ a reklamy, pretože záujem používateľov sa uskutočňuje hlavne prostredníctvom strojového učenia. Existuje veľa príkladov, ako sú návrhy priateľov, návrhy stránok pre Facebook, návrhy piesní a videí na YouTube. Strojové učenie sa pracuje hlavne na priamej koncepcii na základe skúseností používateľa, s ktorým sa spájajú, a veľmi často navštevujú profily alebo webové stránky, návrhy podľa toho poskytujú používateľovi. Poskytuje tiež techniku ​​na extrahovanie užitočných informácií z obrázkov a videí
  • Spam a malvér: E-mailoví klienti používajú niekoľko filtrov nevyžiadanej pošty a tieto spamové filtre sa neustále aktualizujú, a to hlavne pomocou strojového učenia. Viacvrstvová indukcia založená na pravidlách a indukcia stromov sú niektoré z techník, ktoré poskytuje strojové učenie. Podobne sa zistí množstvo škodlivého softvéru, ktorý sa zistí hlavne pomocou programov zabezpečenia systému, ktorým pomáha hlavne strojové učenie.
  • Zákaznícka podpora: Väčšina renomovaných spoločností alebo veľa webových stránok poskytuje možnosť rozhovoru so zástupcom zákazníckej podpory. Takže po položení otázky zákazníkom nie je povinné, aby odpoveď bola poskytnutá iba človekom, niekedy odpovede poskytne chatbot, ktorý extrahuje informácie z webovej stránky a poskytne odpoveď zákazníkom. Teraz sú lepšie a rýchlejšie a rýchlejšie pochopia otázky a tiež poskytujú dobrý výsledok tým, že poskytujú vhodný výsledok, a to iba pomocou strojového učenia.
  • Vyhľadávač: Pri vyhľadávaní sú k dispozícii vyhľadávacie nástroje, ktoré zákazníkom poskytujú najlepšie výsledky. Existuje mnoho algoritmov strojového učenia sa vytvorených na vyhľadávanie v konkrétnom používateľskom dopyte, napríklad pre google. Čokoľvek používatelia často otvárajú stránku pre konkrétnu tému, ktorá zostane v hornej časti stránky po dlhú dobu.
  • Aplikácie / spoločnosti: Existuje mnoho aplikácií a spoločností, ktoré používajú strojové učenie na vykonávanie svojich každodenných procesov, pretože je presnejší a presnejší ako manuálne zásahy. Týmito spoločnosťami sú Netflix, facebook, google mapy, Gmail, vyhľadávanie Google atď.
  • Podvody a preferencie: Spoločnosti používajú strojové učenie na sledovanie prania špinavých peňazí, ako je napríklad Paypal. Používa sadu nástrojov, ktoré im pomôžu skontrolovať alebo porovnať milióny transakcií a vykonať bezpečné transakcie.

Záver - využitie strojového učenia

Strojové učenie sa označuje ako jedna z veľkých vecí v oblasti umelej inteligencie. Strojové učenie veľa pomáha pri práci vo vašom každodennom živote, pretože uľahčuje a sprístupňuje prácu. Väčšina organizácií využíva aplikácie strojového učenia a investuje do nich veľa peňazí, aby bol proces rýchlejší a plynulejší. Je to jeden z bežne používaných a adoptovaných jazykov alebo technológií v dnešnom svete.

Odporúčané články:

Toto bol návod na použitie strojového učenia v skutočnom svete. Diskutovali sme tu o rôznych aplikáciách strojového učenia, ako je predikcia, rozpoznávanie obrázkov, rozpoznávanie hlasu atď. Ďalšie informácie nájdete v nasledujúcom článku -

  1. Použitie uhlového JS
  2. 10 najlepších použití Photoshopu v reálnom svete
  3. Použitie Raspberry Pi
  4. Top 15 užitočných použití Matlabu v reálnom svete
  5. Matlab a Octave

Kategórie:

Veľké dáta