A gépi tanulás divatos szó a mai technológia számára, és napról napra nagyon gyorsan növekszik. A gépi tanulást mindennapi életünkben anélkül is használjuk, hogy tudnánk, mint például a Google Maps, a Google asszisztens, az Alexa stb. Az alábbiakban a Machine Learning néhány legfelkapottabb valós alkalmazását mutatjuk be:
1. Képfelismerés:
A képfelismerés a gépi tanulás egyik leggyakoribb alkalmazása. Tárgyak, személyek, helyek, digitális képek stb. azonosítására szolgál. A képfelismerés és arcfelismerés népszerű alkalmazása, Automatikus barátcímkézési javaslat :
A Facebook az automatikus barátcímkézési javaslatot kínálja számunkra. Amikor feltöltünk egy fényképet Facebook-ismerőseinkkel, automatikusan kapunk egy névvel ellátott címkézési javaslatot, és a technológia mögött a gépi tanulás áll. arcfelismerés és felismerési algoritmus .
Ez a Facebook projekten alapul. Mély arc ,' amely a képen látható arcfelismerésért és személyazonosításért felel.
2. Beszédfelismerés
A Google használata során a következő opciót kapjuk: Keresés hanggal ”, a beszédfelismerés alá tartozik, és a gépi tanulás népszerű alkalmazása.
A beszédfelismerés a hangutasítások szöveggé alakításának folyamata, és más néven ' Beszéd szöveggé ', vagy ' Számítógépes beszédfelismerés .' Jelenleg a gépi tanulási algoritmusokat széles körben használják a beszédfelismerés különféle alkalmazásai. Google asszisztens , Siri , Cortana , és Alexa beszédfelismerő technológiát használnak a hangutasítások követésére.
tat teljes formában
3. Forgalom előrejelzés:
Ha új helyre szeretnénk ellátogatni, akkor a Google Maps-t vesszük igénybe, amely a legrövidebb útvonalon mutatja meg a helyes utat és előrejelzi a forgalmi viszonyokat.
Kétféle módon jelzi előre a forgalmi viszonyokat, például azt, hogy a forgalom tiszta, lassú vagy erősen zsúfolt-e:
Mindenki, aki a Google Térképet használja, segít ennek az alkalmazásnak a jobbá tételében. Információkat vesz a felhasználótól, és visszaküldi az adatbázisába a teljesítmény javítása érdekében.
4. Termékajánlatok:
A gépi tanulást széles körben használják különféle e-kereskedelmi és szórakoztatóipari cégek, mint pl amazon , Netflix stb., termékajánláshoz a felhasználónak. Amikor valamilyen terméket keresünk az Amazonon, akkor elkezdtünk hirdetést kapni ugyanarról a termékről, miközben ugyanabban a böngészőben interneteztünk, és ez a gépi tanulás miatt van.
A Google különféle gépi tanulási algoritmusok segítségével megérti a felhasználói érdeklődést, és az ügyfél érdeklődésének megfelelően javasolja a terméket.
Hasonlóképpen, amikor a Netflixet használjuk, találunk néhány ajánlást szórakoztató sorozatokhoz, filmekhez stb., és ez is a gépi tanulás segítségével történik.
5. Önvezető autók:
A gépi tanulás egyik legizgalmasabb alkalmazása az önvezető autók. A gépi tanulás jelentős szerepet játszik az önvezető autókban. A Tesla, a legnépszerűbb autógyártó cég önvezető autókon dolgozik. Felügyelet nélküli tanulási módszerrel tanítja az autómodelleket arra, hogy vezetés közben észleljenek embereket és tárgyakat.
6. E-mail spam és rosszindulatú programok szűrése:
Amikor új e-mailt kapunk, a rendszer automatikusan kiszűri, mint fontos, normál és spam. Mindig kapunk egy fontos levelet a beérkező leveleinkbe a fontos szimbólummal, a spam e-maileket pedig a spamfiókunkban, és a technológia mögött a gépi tanulás áll. Íme néhány, a Gmail által használt spamszűrő:
- Tartalomszűrő
- Fejléc szűrő
- Általános feketelisták szűrő
- Szabály alapú szűrők
- Engedélyszűrők
Néhány gépi tanulási algoritmus, mint pl Többrétegű Perceptron , Döntési fa , és Naív Bayes osztályozó e-mail spam szűrésére és rosszindulatú programok észlelésére használják.
7. Virtuális személyi asszisztens:
Különféle virtuális személyi asszisztenseink vannak, mint pl Google asszisztens , Alexa , Cortana , Siri . Ahogy a neve is sugallja, hangutasításaink segítségével segítenek megtalálni az információkat. Ezek az asszisztensek különféle módokon segíthetnek nekünk, pusztán hangutasításaink révén, például: Zene lejátszása, felhívás, e-mail megnyitása, Időpont egyeztetés stb.
Ezek a virtuális asszisztensek a gépi tanulási algoritmusokat fontos részeként használják.
Ezek az asszisztensek rögzítik a hangutasításainkat, elküldik a szerveren keresztül egy felhőben, majd ML algoritmusok segítségével dekódolják, és ennek megfelelően járnak el.
8. Online csalásfelderítés:
A gépi tanulás biztonságossá teszi online tranzakcióinkat a csalásos tranzakciók észlelésével. Valahányszor online tranzakciót hajtunk végre, a csalárd tranzakciók többféle módon történhetnek, mint pl hamis számlák , hamis azonosítók , és pénzt lopni egy tranzakció közepén. Tehát ennek észleléséhez Feed Forward Neurális hálózat abban segít, hogy ellenőrizzük, hogy valódi tranzakcióról vagy csalásról van-e szó.
Minden valódi tranzakciónál a kimenetet néhány hash értékké konvertálják, és ezek az értékek lesznek a következő kör bemenetei. Minden valódi tranzakcióhoz létezik egy meghatározott minta, amely a csalási tranzakcióhoz módosul, így észleli és biztonságosabbá teszi online tranzakcióinkat.
9. Tőzsdei kereskedés:
A gépi tanulást széles körben használják a tőzsdei kereskedésben. A tőzsdén mindig fennáll a részvények felfelé és lefelé mutató kockázata, tehát ehhez a gépi tanuláshoz hosszú távú rövid távú memória neurális hálózat a tőzsdei trendek előrejelzésére szolgál.
10. Orvosi diagnózis:
Az orvostudományban a gépi tanulást betegségek diagnosztizálására használják. Ezzel az orvosi technológia nagyon gyorsan növekszik, és képes olyan 3D modelleket építeni, amelyek megjósolhatják az agyi elváltozások pontos helyzetét.
Segít könnyen megtalálni az agydaganatokat és más agyvel kapcsolatos betegségeket.11. Automatikus nyelvi fordítás:
Manapság, ha egy új helyre látogatunk, és nem ismerjük a nyelvet, akkor az egyáltalán nem probléma, hiszen ebben a gépi tanulás is segítségünkre van, a szöveget az általunk ismert nyelvekre konvertálva. A Google GNMT (Google Neural Machine Translation) biztosítja ezt a funkciót, amely egy neurális gépi tanulás, amely lefordítja a szöveget ismerős nyelvünkre, és ezt automatikus fordításnak nevezik.
Az automatikus fordítás mögötti technológia egy szekvencia-szekvencia tanulási algoritmus, amelyet képfelismeréssel használnak, és lefordítják a szöveget egyik nyelvről a másikra.