Mašīnmācība ir mūsdienu tehnoloģiju populārs vārds, un tas katru dienu ļoti strauji pieaug. Mēs izmantojam mašīnmācīšanos savā ikdienas dzīvē, pat nezinot to, piemēram, Google Maps, Google palīgs, Alexa utt. Tālāk ir norādītas dažas populārākās mašīnmācīšanās reālās pasaules lietojumprogrammas.
1. Attēla atpazīšana:
Attēlu atpazīšana ir viens no visizplatītākajiem mašīnmācīšanās lietojumiem. To izmanto, lai identificētu objektus, personas, vietas, digitālos attēlus utt. Populārs attēlu atpazīšanas un sejas noteikšanas lietojums ir, Automātisks draugu atzīmēšanas ieteikums :
Facebook piedāvā automātiskās draugu atzīmēšanas ieteikuma funkciju. Ikreiz, kad augšupielādējam fotoattēlu kopā ar saviem Facebook draugiem, mēs automātiski saņemam tagu pievienošanas ieteikumu ar vārdu, un šī tehnoloģija ir mašīnmācīšanās. sejas noteikšana un atpazīšanas algoritms .
Tas ir balstīts uz Facebook projektu ar nosaukumu ' Dziļa seja ”, kas atbild par sejas atpazīšanu un personas identifikāciju attēlā.
2. Runas atpazīšana
Lietojot Google, mēs iegūstam iespēju “ Meklēt ar balsi ”, tas attiecas uz runas atpazīšanu, un tā ir populāra mašīnmācīšanās lietojumprogramma.
Runas atpazīšana ir process, kurā balss instrukcijas pārvērš tekstā, un to sauc arī par ' Runa uz tekstu ', vai ' Datora runas atpazīšana .' Pašlaik mašīnmācīšanās algoritmus plaši izmanto dažādās runas atpazīšanas lietojumprogrammās. Google palīgs , Siri , Cortana , un Alexa izmanto runas atpazīšanas tehnoloģiju, lai izpildītu balss norādījumus.
virkne līdz rakstzīmei java
3. Satiksmes prognoze:
Ja vēlamies apmeklēt kādu jaunu vietu, palīgā ņemam Google Maps, kas parāda pareizo ceļu ar īsāko maršrutu un prognozē satiksmes apstākļus.
Tas prognozē satiksmes apstākļus, piemēram, vai satiksme ir notīrīta, lēna vai ļoti noslogota, izmantojot divus veidus:
Ikviens, kas izmanto Google karti, palīdz šai lietotnei to uzlabot. Tas ņem informāciju no lietotāja un nosūta atpakaļ uz savu datu bāzi, lai uzlabotu veiktspēju.
4. Produktu ieteikumi:
Mašīnmācību plaši izmanto dažādi e-komercijas un izklaides uzņēmumi, piemēram, Amazon , Netflix utt., lai lietotājam ieteiktu produktu. Ikreiz, kad mēs meklējam kādu produktu vietnē Amazon, mēs sākām saņemt reklāmu par to pašu produktu, sērfojot internetā tajā pašā pārlūkprogrammā, un tas ir mašīnmācīšanās dēļ.
Google izprot lietotāju intereses, izmantojot dažādus mašīnmācīšanās algoritmus, un iesaka produktu atbilstoši klienta interesēm.
Līdzīgi, lietojot Netflix, atrodam dažus ieteikumus izklaides seriāliem, filmām utt., un arī tas tiek darīts ar mašīnmācības palīdzību.
5. Pašpiedziņas automašīnas:
Viens no aizraujošākajiem mašīnmācības lietojumiem ir pašbraucošas automašīnas. Mašīnmācībai ir nozīmīga loma pašpiedziņas automašīnās. Tesla, populārākais automašīnu ražošanas uzņēmums, strādā pie pašbraucošas automašīnas. Tas izmanto bez uzraudzības mācību metodi, lai apmācītu automašīnu modeļus, lai braukšanas laikā noteiktu cilvēkus un objektus.
6. E-pasta surogātpasta un ļaunprātīgas programmatūras filtrēšana:
Ikreiz, kad saņemam jaunu e-pasta ziņojumu, tas tiek automātiski filtrēts kā svarīgs, parasts un mēstule. Mēs vienmēr saņemam svarīgu e-pastu savā iesūtnē ar svarīgu simbolu un mēstuļu e-pastus mūsu surogātpasta kastītē, un tehnoloģija, kas ir pamatā mašīnmācībai. Tālāk ir norādīti daži pakalpojumā Gmail izmantotie surogātpasta filtri.
- Satura filtrs
- Galvenes filtrs
- Vispārējais melno sarakstu filtrs
- Uz noteikumiem balstīti filtri
- Atļauju filtri
Daži mašīnmācīšanās algoritmi, piemēram, Daudzslāņu perceptrons , Lēmumu koks , un Naivs Bayes klasifikators tiek izmantoti e-pasta surogātpasta filtrēšanai un ļaunprātīgas programmatūras noteikšanai.
7. Virtuālais personīgais asistents:
Mums ir dažādi virtuālie personīgie asistenti, piemēram Google palīgs , Alexa , Cortana , Siri . Kā norāda nosaukums, tie palīdz mums atrast informāciju, izmantojot mūsu balss norādījumus. Šie palīgi var mums palīdzēt dažādos veidos, izmantojot balss norādījumus, piemēram, atskaņot mūziku, zvanīt kādam, atvērt e-pastu, ieplānot tikšanos utt.
Šie virtuālie palīgi izmanto mašīnmācīšanās algoritmus kā svarīgu daļu.
Šis palīgs ieraksta mūsu balss norādījumus, nosūta tos pa serveri mākonī un atšifrē, izmantojot ML algoritmus, un rīkojas atbilstoši.
8. Tiešsaistes krāpšanas atklāšana:
Mašīnmācīšanās padara mūsu tiešsaistes darījumus drošus, atklājot krāpšanas darījumus. Ikreiz, kad mēs veicam kādu tiešsaistes darījumu, var būt dažādi veidi, kā var notikt krāpniecisks darījums, piemēram, viltus konti , viltoti ID , un zagt naudu darījuma vidū. Tātad, lai to atklātu, Padeves uz priekšu neironu tīkls palīdz mums, pārbaudot, vai tas ir īsts darījums vai krāpniecisks darījums.
Katram īstajam darījumam izvade tiek pārveidota par dažām jaucējvērtībām, un šīs vērtības kļūst par nākamās kārtas ievadi. Katram īstajam darījumam ir īpašs modelis, kas tiek mainīts krāpšanas darījumam, tādējādi tas to atklāj un padara mūsu tiešsaistes darījumus drošākus.
9. Tirdzniecība fondu tirgū:
Mašīnmācība tiek plaši izmantota akciju tirgus tirdzniecībā. Akciju tirgū vienmēr pastāv akciju kāpuma un krituma risks, tāpēc šajā mašīnmācībā ilgtermiņa īstermiņa atmiņas neironu tīkls tiek izmantots akciju tirgus tendenču prognozēšanai.
10. Medicīniskā diagnoze:
Medicīnas zinātnē mašīnmācīšanos izmanto slimību diagnosticēšanai. Līdz ar to medicīnas tehnoloģija attīstās ļoti strauji un spēj izveidot 3D modeļus, kas var paredzēt precīzu smadzeņu bojājumu atrašanās vietu.
Tas palīdz viegli atrast smadzeņu audzējus un citas ar smadzenēm saistītas slimības.11. Automātiskais valodas tulkojums:
Mūsdienās, ja mēs apmeklējam jaunu vietu un nezinām valodu, tad tā nemaz nav problēma, jo šajā gadījumā mums palīdz arī mašīnmācīšanās, pārvēršot tekstu mums zināmajās valodās. Google GNMT (Google neironu mašīntulkošana) nodrošina šo funkciju, kas ir neironu mašīnmācīšanās, kas tulko tekstu mums pazīstamajā valodā, un to sauc par automātisko tulkošanu.
Automātiskās tulkošanas tehnoloģija ir secības mācīšanās algoritms, kas tiek izmantots attēlu atpazīšanai un tulko tekstu no vienas valodas citā valodā.