Что такое машинное обучение?

Пройдя через горизонт передовых цифровых технологий, очень часто ища определенные продукты в Интернете на различных веб-сайтах, таких как Flipkart, Amazon, он приходит с всплывающими окнами с рекомендациями, основанными на нашем выборе, который мы ищем, или во время прослушивания музыкальных треков на различных платформах. как Saavn, Gaana, Spotify, мы сталкиваемся с предложениями треков аналогичного жанра, которые мы на самом деле слушаем. За кулисами скрывается технология Машинное обучение.

Машинное обучение (ML) - это метод, с помощью которого системы могут учиться на данных, распознавать закономерности и делать прогнозы на основе анализа данных. Он также включает изучение различных алгоритмов, статистических моделей и их поведения. для выполнения конкретной задачи.

Развитие машинного обучения:

Машины или роботы кодируются до того, как они выполнят конкретную инструкцию. Благодаря прогрессу в технологиях, машины или роботы теперь могут учиться самостоятельно, работать на основе своего опыта с гораздо большей точностью. используется несколькими компаниями, такими как Google, Facebook, Flipkart, Twitter, Quora и т. д.

Как это работает?

На основе анализа наборов данных алгоритмы обучаются для создания модели. Модель работает на основе алгоритма и делает прогноз при вводе новых данных. Рассчитывается точность модели, и, если она приемлема, развертывается модель машинного обучения.

Приложения машинного обучения:

  1. Facebook использует машинное обучение во многих аспектах. Например, он рекомендует нам «людей, которых вы можете знать», основываясь на наличии взаимной информации. Когда мы загружаем любое изображение, оно автоматически определяет присутствующих на нем людей. и предлагает, хотим ли мы пометить их на изображении или нет.
  2. Государственный сектор начал использовать машинное обучение для управления стихийными бедствиями. С помощью дронов алгоритмы машинного обучения датчиков могут помочь в отслеживании времени, в тех областях, которые должны быть больше всего затронуты перед любой катастрофой.
  3. Еще одним достижением является применение машинного обучения в сельском хозяйстве для прогнозирования погодных условий, наличия почвы, грунтовых вод и т. Д. Для увеличения урожайности. В Индии Mahindra & Mahindra в настоящее время работает над самоуправляемыми тракторами , что окажет большое влияние на производство фермы.
  4. Милтон Кейнс из Великобритании объявил о разработке «умных фонарей» - сигналов, которые регулируются динамически и контролируются с помощью датчиков и камер.
  5. ISRO использует машинное обучение для распознавания образов, дистанционного зондирования, обработки спутниковых изображений и для увеличения срока службы марсоходов. Проект IBM Green Horizon анализирует данные об окружающей среде для прогнозирования точных прогнозов погоды и загрязнения.
  6. Голосовые помощники на основе машинного обучения, такие как Amazon Alexa, Google Now и Apple Siri, сделали нашу жизнь проще и интереснее. Распознавание речи и распознавание лиц также являются служебными программами, предоставляемыми ML.
  7. Машинное обучение также широко применяется в службах здравоохранения. Датчики используются для предоставления информации о состоянии здоровья пациента, его сердцебиении, артериальном давлении и т. Д., Что помогает врачам анализировать состояние здоровья пациента. Различные медицинские чат-боты также используются для прогнозирования и диагностики заболеваний. Высокопроизводительные вычислительные графические процессоры обеспечивают аналитику в реальном времени, сокращают количество медицинских ошибок и предсказывают неблагоприятные последствия.

Таким образом, Машинное обучение ведет к еще одной "промышленной революции" как в государственном, так и в частном секторах. Таким образом, машинное обучение обслуживает все аспекты экономики, науки, бизнеса, политики правительства и идет в ногу с темпами изменений.