Машинне навчання є модним словом для сучасних технологій, і воно дуже швидко розвивається з кожним днем. Ми використовуємо машинне навчання в нашому повсякденному житті, навіть не підозрюючи про це, як-от Google Maps, Google Assistant, Alexa тощо. Нижче наведено деякі найбільш популярні реальні програми машинного навчання:
1. Розпізнавання зображень:
Розпізнавання зображень є одним із найпоширеніших застосувань машинного навчання. Він використовується для ідентифікації об’єктів, осіб, місць, цифрових зображень тощо. Популярним випадком використання розпізнавання зображень і виявлення облич є, Пропозиція автоматичного позначення друзів :
Facebook надає нам функцію автоматичного позначення друзів. Кожного разу, коли ми завантажуємо фотографію з нашими друзями у Facebook, ми автоматично отримуємо пропозицію позначення тегами з іменем, а технологія, що стоїть за цим, — це машинне навчання розпізнавання обличчя і алгоритм розпізнавання .
Він заснований на проекті Facebook під назвою ' Deep Face , який відповідає за розпізнавання обличчя та ідентифікацію людини на зображенні.
2. Розпізнавання мовлення
Під час використання Google ми отримуємо опцію ' Голосовий пошук ,' він відноситься до розпізнавання мовлення, і це популярна програма машинного навчання.
Розпізнавання мовлення – це процес перетворення голосових інструкцій у текст, також відомий як « Мова в текст ' або ' Комп'ютерне розпізнавання мови .' В даний час алгоритми машинного навчання широко використовуються різними програмами розпізнавання мови. Google помічник , Siri , Кортана , і Алекса використовують технологію розпізнавання мовлення, щоб виконувати голосові вказівки.
вузол списку в java
3. Прогноз трафіку:
Якщо ми хочемо відвідати нове місце, ми користуємося допомогою Google Maps, яка показує нам правильний найкоротший шлях і прогнозує умови дорожнього руху.
Він прогнозує умови дорожнього руху, наприклад, чи рух вільний, повільний або сильно завантажений, за допомогою двох способів:
Усі, хто використовує Google Map, допомагають цьому додатку покращувати його. Він отримує інформацію від користувача та надсилає назад до своєї бази даних для покращення продуктивності.
4. Рекомендації щодо продукту:
Машинне навчання широко використовується різними компаніями електронної комерції та розваг, такими як Amazon , Netflix , тощо, для рекомендації продукту користувачеві. Щоразу, коли ми шукаємо якийсь продукт на Amazon, ми починаємо отримувати рекламу того самого продукту під час серфінгу в Інтернеті в тому самому браузері, і це через машинне навчання.
Google розуміє інтереси користувачів за допомогою різних алгоритмів машинного навчання та пропонує продукт відповідно до інтересів клієнтів.
Так само, коли ми використовуємо Netflix, ми знаходимо деякі рекомендації щодо розважальних серіалів, фільмів тощо, і це також робиться за допомогою машинного навчання.
5. Безпілотні автомобілі:
Одним із найцікавіших застосувань машинного навчання є безпілотні автомобілі. Машинне навчання відіграє значну роль у безпілотних автомобілях. Tesla, найпопулярніша компанія з виробництва автомобілів, працює над безпілотним автомобілем. Він використовує метод навчання без нагляду, щоб навчити моделі автомобілів виявляти людей і предмети під час водіння.
6. Фільтрування електронного спаму та зловмисного програмного забезпечення:
Щоразу, коли ми отримуємо новий електронний лист, він автоматично фільтрується як важливий, звичайний і спам. Ми завжди отримуємо важливий лист у папку 'Вхідні' з важливим символом і спам-повідомлення в нашій скриньці спаму, а технологія, що стоїть за цим, — машинне навчання. Нижче наведено деякі фільтри спаму, які використовує Gmail:
- Фільтр вмісту
- Фільтр заголовків
- Загальний фільтр чорних списків
- Фільтри на основі правил
- Фільтри дозволів
Деякі алгоритми машинного навчання, наприклад Багатошаровий персептрон , Дерево рішень , і Наївний класифікатор Байєса використовуються для фільтрації електронної пошти та виявлення зловмисного програмного забезпечення.
7. Віртуальний персональний помічник:
У нас є різні віртуальні персональні помічники, наприклад Google помічник , Алекса , Кортана , Siri . Як випливає з назви, вони допомагають нам знаходити інформацію за допомогою наших голосових інструкцій. Ці помічники можуть допомагати нам різними способами, лише за допомогою наших голосових інструкцій, як-от увімкнути музику, зателефонувати комусь, відкрити електронний лист, запланувати зустріч тощо.
Ці віртуальні помічники використовують алгоритми машинного навчання як важливу частину.
Ці помічники записують наші голосові інструкції, надсилають їх на сервер у хмарі, декодують за допомогою алгоритмів ML і діють відповідно.
8. Виявлення онлайн-шахрайства:
Машинне навчання робить нашу онлайн-транзакцію безпечною, виявляючи шахрайські транзакції. Щоразу, коли ми виконуємо якусь онлайн-транзакцію, можуть існувати різні способи здійснення шахрайської транзакції, наприклад фейкові акаунти , підроблені ідентифікатори , і красти гроші в середині транзакції. Щоб виявити це, Нейронна мережа Feed Forward допомагає нам, перевіряючи, чи це транзакція справжня чи шахрайська.
Для кожної справжньої транзакції вихідні дані перетворюються на деякі хеш-значення, і ці значення стають вхідними для наступного раунду. Для кожної справжньої транзакції існує певний шаблон, який отримує здачу для шахрайської транзакції, отже, виявляє її та робить наші онлайн-транзакції більш безпечними.
9. Торгівля на фондовому ринку:
Машинне навчання широко використовується в біржовій торгівлі. На фондовому ринку завжди існує ризик зростання чи падіння акцій, тому це машинне навчання нейронна мережа довгострокової пам'яті використовується для прогнозування тенденцій фондового ринку.
10. Медичний діагноз:
У медичній науці машинне навчання використовується для діагностики захворювань. Завдяки цьому медична технологія розвивається дуже швидко та дозволяє будувати 3D-моделі, які можуть передбачити точне розташування уражень у мозку.
Це допомагає легко виявити пухлини мозку та інші захворювання, пов’язані з мозком.11. Автоматичний мовний переклад:
У наш час, якщо ми відвідуємо нове місце і не знаємо мови, це взагалі не проблема, оскільки в цьому нам також допомагає машинне навчання, перетворюючи текст на наші відомі мови. GNMT Google (Google Neural Machine Translation) надає цю функцію, яка є нейронним машинним навчанням, яке перекладає текст на нашу звичну мову, і це називається автоматичним перекладом.
Технологія автоматичного перекладу — це послідовний алгоритм навчання, який використовується з розпізнаванням зображень і перекладає текст з однієї мови на іншу.