Введение в машинное обучение
Машинное обучение может упоминаться как приложение или алгоритм AI (искусственного интеллекта), с помощью которого программные приложения должны быть более точными без явного программирования. Это также дает системе возможность автоматически учиться и улучшать свой опыт. Он в основном используется для построения алгоритмов, которые могут получать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходных данных. В машинном обучении процессы аналогично задействованы в интеллектуальном анализе данных.
Машинное обучение в основном сосредоточено на разработке компьютерных программ, которые используются для доступа к данным и обучения. Название машинного обучения возникло в 1959 году и было дано Артуром Самуэлем. Он в основном развивал изучение закономерностей, теории обучения вычислениям, аналитики данных, прогнозирующей аналитики и т. Д. Он широко используется в приложениях современного мира. Например, новостная лента является ярким примером использования машинного обучения для персонализации каждого пользователя или участника.
Использование машинного обучения
Существует безграничное применение машинного обучения, и существует множество алгоритмов машинного обучения, доступных для изучения. Они доступны в любой форме, от простой до очень сложной. 10 основных областей применения машинного обучения:
- Распознавание изображений: Распознавание изображений является одним из наиболее распространенных применений машинного обучения. Это также может называться цифровым изображением, и для этих изображений измерение описывает вывод каждого пикселя в изображении. Распознавание лиц также является одной из замечательных функций, которые были разработаны только машинным обучением. Это помогает распознавать лицо и отправлять уведомления, связанные с этим людям.
- Распознавание голоса: Машинное обучение (ML) также помогает в разработке приложения для распознавания голоса. Это также упоминается как виртуальные личные помощники (VPA). Это поможет вам найти информацию при запросе через голос. После вашего вопроса этот помощник будет искать данные или информацию, которые вы запрашивали, и собирать необходимую информацию, чтобы предоставить вам лучший ответ. В современном мире машинного обучения для распознавания голоса есть много устройств, которые есть Amazon echo и googles home - это умные динамики. Существует одно мобильное приложение под названием Google allo, а смартфоны - Samsung S8 и Bixby.
- Предсказания. Машинное обучение помогает создавать приложения, которые прогнозируют стоимость такси или поездки на определенную продолжительность и загруженность дорог, где их можно найти. При бронировании такси и приложения оценивается приблизительная стоимость поездки, которая осуществляется только с использованием машинного обучения. Когда мы используем службу GPS для проверки маршрута от источника к пункту назначения, приложение покажет нам различные пути и проверить трафик на тот момент для меньшего числа транспортных средств и там, где заторов больше, чем сделано, или получены с помощью приложения машинного обучения.
- Видеонаблюдение: помогает обнаружить преступление или любое пропущенное событие до того, как оно произойдет. Он помогает отследить необычное поведение людей, например, когда он дремлет на скамейках и долго стоит на месте, спотыкается и т. Д., И он автоматически создает оповещение для охранников или людей, которые все там размещены, и они могут помочь избежать любых проблем или проблемы.
- Платформы социальных сетей : социальные сети используются для обеспечения лучшей подачи новостей и рекламы, в соответствии с интересами пользователя, в основном, с помощью только машинного обучения. Есть много примеров, таких как предложения друзей, предложения страниц для Facebook, песни и видео на YouTube. Машинное обучение в основном работает на основе простой концепции, основанной на опыте пользователя, с которым он связывается и очень часто посещает профили или веб-сайты, соответственно предлагая пользователю свои предложения. Он также предоставляет метод извлечения полезной информации из изображений и видео
- Спам и вредоносные программы: почтовые клиенты используют ряд фильтров спама, и эти фильтры спама постоянно обновляются, и в основном это делается с помощью машинного обучения. Основанные на правилах, многослойные и древовидные индукции являются одними из методов, которые предоставляются машинного обучения. Аналогичным образом обнаруживается ряд вредоносных программ, которые обнаруживаются в основном программами безопасности системы, чему в основном помогает только машинное обучение.
- Поддержка клиентов: большинство известных компаний или многих веб-сайтов предоставляют возможность пообщаться с представителем службы поддержки . Таким образом, после запроса любого запроса от клиента, это не обязательно, что ответ дается только человеком, иногда ответы дает чат-бот, который извлекает информацию с веб-сайта и предоставляет ответ клиентам. Теперь они стали лучше и понимают запросы быстрее и быстрее, а также дают хороший результат, предоставляя соответствующий результат, и это делается только с помощью машинного обучения.
- Поисковая система: есть поисковые системы, доступные для поиска, чтобы обеспечить лучшие результаты для клиентов. Существует много алгоритмов машинного обучения, созданных для поиска конкретного пользовательского запроса, например, для Google. Независимо от того, какую страницу часто открывают пользователи для определенной темы, это будет оставаться в верхней части страницы в течение длительного времени.
- Области применения / компании: существует множество приложений и компаний, которые используют машинное обучение для выполнения своих повседневных задач, поскольку они являются более точными и точными, чем ручные вмешательства. К таким компаниям относятся Netflix, Facebook, Google Maps, Gmail, Google Search и т. Д.
- Мошенничество и предпочтения: Машинное обучение используется компаниями для отслеживания отмывания денег, таких как Paypal. Он использует набор инструментов, чтобы помочь им проверить или сравнить миллионы транзакций и сделать безопасные транзакции.
Вывод - использование машинного обучения
Машинное обучение упоминается как одна из великих вещей в области искусственного интеллекта. Машинное обучение очень помогает работать в вашей повседневной жизни, поскольку делает работу проще и доступнее. Большинство организаций используют приложения машинного обучения и вкладывают в него много денег, чтобы сделать процесс более быстрым и плавным. Это один из широко используемых и принятых языков или технологий в современном мире.
Рекомендуемые статьи:
Это было руководство по использованию машинного обучения в реальном мире. Здесь мы обсудили различные приложения машинного обучения, такие как прогнозирование, распознавание изображений, распознавание голоса и т. Д. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -
- Использование Angular JS
- 10 лучших применений фотошопа в реальном мире
- Использование Raspberry Pi
- Топ 15 полезных применений Matlab в реальном мире
- Матлаб и Октава