Strojno učenje je modna beseda za današnjo tehnologijo in iz dneva v dan zelo hitro raste. V vsakdanjem življenju uporabljamo strojno učenje, tudi ne da bi vedeli, kot so Google Zemljevidi, Google Assistant, Alexa itd. Spodaj je nekaj najbolj priljubljenih aplikacij strojnega učenja v resničnem svetu:
1. Prepoznavanje slike:
Prepoznavanje slik je ena najpogostejših aplikacij strojnega učenja. Uporablja se za prepoznavanje predmetov, oseb, krajev, digitalnih slik itd. Priljubljen primer uporabe prepoznavanja slik in zaznavanja obrazov je, Samodejni predlog za označevanje prijateljev :
Facebook nam ponuja funkcijo samodejnega predlaganja označevanja prijateljev. Kadarkoli naložimo fotografijo s prijatelji na Facebooku, samodejno dobimo predlog za označevanje z imenom, tehnologija za tem pa je strojno učenje zaznavanje obrazov in algoritem za prepoznavanje .
Temelji na projektu Facebook z imenom ' Deep Face ,« ki je odgovoren za prepoznavanje obraza in identifikacijo osebe na sliki.
2. Prepoznavanje govora
Med uporabo Googla dobimo možnost ' Glasovno iskanje ,« spada pod prepoznavanje govora in je priljubljena aplikacija strojnega učenja.
Prepoznavanje govora je postopek pretvorbe glasovnih navodil v besedilo in je znan tudi kot Govor v besedilo ' ali ' Računalniško prepoznavanje govora .' Trenutno se algoritmi strojnega učenja pogosto uporabljajo v različnih aplikacijah za prepoznavanje govora. Googlov pomočnik , Siri , Cortana , in Alexa uporabljajo tehnologijo za prepoznavanje govora, da sledijo glasovnim navodilom.
vozlišče seznama java
3. Napoved prometa:
Če želimo obiskati nov kraj, si pomagamo z Google Maps, ki nam pokaže pravo pot z najkrajšo potjo in napove prometne razmere.
Predvidi prometne razmere, na primer, ali je promet prost, počasen ali močno zgoščen, s pomočjo dveh načinov:
Vsi, ki uporabljajo Google Zemljevid, pomagajo izboljšati to aplikacijo. Od uporabnika vzame informacije in jih pošlje nazaj v svojo bazo podatkov, da izboljša učinkovitost.
4. Priporočila izdelka:
Strojno učenje pogosto uporabljajo različna podjetja za e-trgovino in razvedrilo, kot npr Amazon , Netflix , itd., za priporočilo izdelka uporabniku. Kadarkoli iščemo nek izdelek na Amazonu, smo začeli prejemati oglas za isti izdelek med brskanjem po internetu v istem brskalniku in to zaradi strojnega učenja.
Google razume interes uporabnika z različnimi algoritmi strojnega učenja in predlaga izdelek glede na interes kupca.
Podobno, ko uporabljamo Netflix, najdemo nekaj priporočil za zabavne serije, filme ipd., in to tudi s pomočjo strojnega učenja.
5. Samovozeči avtomobili:
Ena najbolj razburljivih aplikacij strojnega učenja so samovozeči avtomobili. Strojno učenje igra pomembno vlogo pri samovozečih avtomobilih. Tesla, najbolj priljubljeno podjetje za proizvodnjo avtomobilov, dela na samovozečem avtomobilu. Uporablja metodo nenadzorovanega učenja za usposabljanje modelov avtomobilov za zaznavanje ljudi in predmetov med vožnjo.
6. Filtriranje vsiljene e-pošte in zlonamerne programske opreme:
Kadarkoli prejmemo novo e-pošto, je samodejno filtrirana kot pomembna, običajna in vsiljena pošta. V svoj nabiralnik vedno prejmemo pomembno pošto s pomembnim simbolom in neželeno pošto v našem predalu za neželeno pošto, tehnologija za tem pa je strojno učenje. Spodaj je nekaj filtrov za vsiljeno pošto, ki jih uporablja Gmail:
- Vsebinski filter
- Filter glave
- Splošni filter črnih seznamov
- Filtri na podlagi pravil
- Filtri dovoljenj
Nekateri algoritmi strojnega učenja, kot npr Večplastni perceptron , Odločitveno drevo , in Naivni Bayesov klasifikator se uporabljajo za filtriranje neželene e-pošte in odkrivanje zlonamerne programske opreme.
7. Virtualni osebni pomočnik:
Imamo različne virtualne osebne pomočnike, kot npr Googlov pomočnik , Alexa , Cortana , Siri . Kot že ime pove, nam pomagajo pri iskanju informacij z glasovnimi navodili. Ti pomočniki nam lahko pomagajo na različne načine samo z našimi glasovnimi navodili, kot so predvajanje glasbe, klic nekoga, odpiranje e-pošte, načrtovanje sestanka itd.
Ti virtualni pomočniki uporabljajo algoritme strojnega učenja kot pomemben del.
Ti pomočniki posnamejo naša glasovna navodila, jih pošljejo prek strežnika v oblaku in jih dekodirajo z algoritmi ML ter ustrezno ukrepajo.
8. Odkrivanje spletnih goljufij:
S strojnim učenjem so naše spletne transakcije varne in zaščitene z odkrivanjem goljufivih transakcij. Kadarkoli izvedemo neko spletno transakcijo, lahko pride do goljufive transakcije na različne načine, kot npr lažni računi , lažne izkaznice , in ukrasti denar sredi transakcije. Da bi to odkrili, Feed Forward Nevronska mreža nam pomaga tako, da preveri, ali gre za pravo transakcijo ali goljufivo transakcijo.
Za vsako pristno transakcijo se izhod pretvori v nekaj zgoščenih vrednosti, te vrednosti pa postanejo vhod za naslednji krog. Za vsako pristno transakcijo obstaja poseben vzorec, ki dobi drobiž za goljufijo transakcijo, jo torej zazna in naredi naše spletne transakcije varnejše.
9. Trgovanje na borzi:
Strojno učenje se pogosto uporablja pri borznem trgovanju. Na delniškem trgu vedno obstaja tveganje rasti in padcev delnic, torej za to strojno učenje nevronska mreža dolgoročnega pomnilnika se uporablja za napovedovanje borznih trendov.
10. Medicinska diagnoza:
V medicini se strojno učenje uporablja za diagnozo bolezni. S tem medicinska tehnologija raste zelo hitro in lahko gradi 3D modele, ki lahko predvidijo točen položaj lezij v možganih.
Pomaga pri odkrivanju možganskih tumorjev in drugih z možgani povezanih bolezni.11. Samodejno prevajanje jezikov:
Dandanes, če obiščemo nov kraj in se ne zavedamo jezika, potem to sploh ni problem, saj nam pri tem pomaga tudi strojno učenje s pretvorbo besedila v nam znane jezike. Googlov GNMT (Google Neural Machine Translation) zagotavlja to funkcijo, ki je nevronsko strojno učenje, ki prevaja besedilo v naš znani jezik in se imenuje samodejno prevajanje.
Tehnologija, ki stoji za samodejnim prevajanjem, je učni algoritem od zaporedja do zaporedja, ki se uporablja s prepoznavanjem slik in prevaja besedilo iz enega jezika v drugega.