Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix, YouTube или поисковые системы, такие как Google, или социальные сети, такие как Facebook, Twitter, дают лучшие результаты своим клиентам или как Tesla работает над автономными автомобилями. Если да, то этот блог для вас. Я собираюсь рассказать об основных концепциях, лежащих в основе многих сервисов, которые мы используем сегодня. Да, процесс, называемый машинным обучением, стоит за всеми услугами, которыми мы пользуемся сегодня. Будь то рекомендации по продуктам, голосовая помощь, фильтрация спама и вредоносных программ по электронной почте, поддержка клиентов, обнаружение мошенничества и многое другое. Итак, давайте сначала обсудим, что такое машинное обучение.
Что такое машинное обучение?
Определение машинного обучения Артура Сэмюэля:
Машинное обучение — это раздел компьютерных наук, который дает «компьютерам возможность обучаться без явного программирования». ~ Артур Сэмюэл
Попробуем понять это определение простыми словами. Согласно этому определению, мы не собираемся давать машинам наборы правил, вместо этого мы даем достаточно данных, чтобы машины могли учиться самостоятельно.
Проще говоря, машинное обучение — это процесс, который позволяет машинам учиться и прогнозировать, как люди. Процесс очень прост: найдите закономерность в исторических данных и примените эту закономерность.
Теперь давайте посмотрим, как различные компании используют машинное обучение.
Как Tesla использует машинное обучение
«Мы разрабатываем и внедряем автономию в масштабе. Мы считаем, что подход, основанный на продвинутом искусственном интеллекте для видения и планирования, поддерживаемый эффективным использованием оборудования для логического вывода, — единственный способ достичь общего решения для полного автономного вождения». — Тесла на своем официальном сайте
Как мы все знаем, Tesla является пионером в области производства электромобилей. Tesla во главе с Илоном Маском — это нарицательное имя в автомобильной промышленности. Единственная цель состояла в том, чтобы доказать, что электромобили могут быть лучше, чем традиционные автомобили, работающие на топливе.
По словам Tesla, с помощью своего программного обеспечения они собрали данные о пробеге более 100 миллионов миль. Затем они компилируют эти данные для создания дорожных карт для беспилотных автомобилей. Tesla собирает данные обо всех своих автомобилях, а также об их водителях с помощью датчиков, которые могут собирать информацию о положении рук водителя на приборах и о том, как они ими управляют. Все эти данные помогают им модифицировать свою систему во всех аспектах. По мнению исследователей из McKinsey and Co, к 2030 году объем собранных данных составит 750 миллиардов долларов. Tesla использует эти данные для создания плотных карт, которые показывают увеличение трафика до рисков, которые вызовут рост принять участие.
Tesla использует машинное обучение в облаке, которое отвечает за обучение всего автопарка на индивидуальном уровне. Они используют некоторую обрезку краев, которая решает, какое действие необходимо предпринять. Автомобили также могут образовывать сети с другими автомобилями Tesla поблизости, чтобы делиться некоторой информацией. Tesla использовала существующие базы данных клиентов для анализа данных, используя их для понимания требований клиентов и регулярно обновляя свои системы соответствующим образом. Илон Маск заявил, что 2020 год станет годом, когда Tesla выпустит свою полную систему автономного вождения, построенную на автопилоте.
Как Netflix использует машинное обучение
Netflix — это потоковый сервис, который предлагает широкий выбор отмеченных наградами телешоу, фильмов, аниме, документальных фильмов и многого другого — на тысячах подключенных к Интернету устройств.
Netflix имеет огромную коллекцию контента, и день ото дня она быстро увеличивается, поэтому пользователи могут не найти интересующий их контент. Вот почему Netflix использует систему рекомендаций, чтобы рекомендовать фильмы и шоу своим пользователям. Это одна из лучших функций Netflix. Netflix использует историю своих пользователей, чтобы рекомендовать, какие шоу и фильмы им было бы интересно посмотреть. Это позволяет пользователям потреблять данные наилучшим образом. Кроме того, это увеличивает количество просмотров, а также минимальный порог, который компания определяет для успеха, а также ежемесячную подписку. Netflix также использует данные своих пользователей при производстве любых фильмов и шоу в зависимости от местоположения. Использование данных помогает решить, какую историю лучше всего снять, какие актеры и режиссеры лучше всего подходят для этой истории, каков должен быть бюджет проекта.
Как Twitter использует машинное обучение
Twitter — это платформа социальной сети, которая позволяет своим пользователям отправлять и читать микроблоги длиной до 280 символов, известные как «твиты», со своими подписчиками. Это важно для новостных репортажей, продвижения событий, маркетинга и бизнеса. Twitter использует искусственный интеллект для улучшения пользовательского опыта.
Twitter использует искусственный интеллект, чтобы рекомендовать релевантные твиты своим пользователям. Алгоритм искусственного интеллекта Twitter сканирует тысячи твитов в секунду и ранжирует их для каждого пользователя. Twitter также использует ИИ для фильтрации нежелательного контента с платформы. Twitter также использует искусственный интеллект для ранжирования твитов. Алгоритм ранжирования Twitter имеет множество данных, которые он обработал с помощью модели глубокого обучения и узнал, какие твиты будут релевантными для любого конкретного пользователя. Все твиты оцениваются на основе режима ранжирования, нравится это пользователю или нет. Модель ранжирования ранжирует твиты на основе контента, изображения или видео, а также количества полученных лайков или ретвитов. Twitter использует навыки IBM Watson и NLP для отслеживания и удаления оскорбительных твитов. Twitter постоянно пересматривает свой алгоритм, чтобы соответствовать требованиям платформы. Twitter использует различные инструменты, основанные на искусственном интеллекте, для улучшения взаимодействия с пользователем и своих услуг.
