10 лучших приложений машинного обучения с примерами из реальной жизни

Хорошо, Google… Каковы приложения машинного обучения?

Сознательно или неосознанно мы используем приложения машинного обучения в реальной жизни.

К концу этого блога вы, возможно, удивитесь, узнав, что машинное обучение встроено в вашу повседневную деятельность. Все включает машинное обучение, идете ли вы в офис с помощью Google Maps или получаете рекомендации фильмов на свой телефон.

Любопытно, правда?

Давайте без лишних слов погрузимся в 10 самых популярных приложений для машинного обучения с примерами из реальной жизни.

Ключевые выводы

• Значение и важность машинного обучения
• Реальные приложения алгоритмов машинного обучения
• Ежедневные примеры инструментов машинного обучения

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта.

В рамках ИИ интеллектуальные машины анализируют существующие статистические данные и с помощью «прогностического анализа создают набор алгоритмов, имитирующих мыслительные способности и поведение человека.

Важность инструментов машинного обучения можно предсказать по следующей цитате Дэйва Уотерса:

"Через несколько лет "виртуальные помощники с искусственным интеллектом" станут такими же распространенными, как и смартфоны".

Теперь, когда вы знаете значение и важность машинного обучения, давайте рассмотрим его применение в повседневной жизни.

Читайте также: Разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением

Приложения машинного обучения в реальной жизни

Машинное обучение имеет множество применений в нашей повседневной жизни.

Вот список из 10 лучших приложений машинного обучения:

1. Распознавание изображений
2. Прогноз трафика
3. Поездка на работу
4. Рекомендации
5. Самоуправляемые автомобили
6. Виртуальный личный помощник
7. Языковой перевод
8. Обнаружение мошенничества
9. Медицинский диагноз
10. Анализ настроений

Расскажите нам подробно, как машинное обучение используется в повседневной жизни.

1. Распознавание изображений

Распознавание изображений — самое простое приложение машинного обучения. Алгоритм машинного обучения в цифровом виде определяет лица, места и объекты и предлагает рекомендации из сохраненных баз данных.

Общие примеры приложений для распознавания изображений из реальной жизни включают платформы социальных сетей, такие как Facebook, фотогалереи на ваших смартфонах и т. д.

Всякий раз, когда вы загружаете фотографию со своими друзьями на Facebook, она автоматически предлагает пометить человека по имени. Не только лица, но и алгоритм обнаружения изображений Facebook также предлагает местоположение.

Интеллектуальные функции уточнения фотографий есть во многих телефонах. Это позволяет разделять изображения на основе местоположения, людей, групповых фотографий, ландшафта, категорий, документов и любых других типов функций.

2. Прогноз трафика

Для прогнозирования трафика инструменты машинного обучения собирают информацию и данные от пользователей и сохраняют их в базе данных.

Например, всякий раз, когда вы путешествуете по Картам Google, ваши данные, такие как затраченное время, трафик на маршруте и т. д., сохраняются в его базе данных.

Используя статистику за последние несколько дней, делается прогноз трафика и приблизительного времени прибытия транспортных средств в пункт назначения.

3. Поездка на работу

Если вы путешествуете на такси, вы уже используете приложение машинного обучения.

Такие приложения, как Uber, Ola и Rapido, определяют ваше текущее местоположение и историю поездок. Основываясь на вашей истории путешествий, он предоставляет варианты мест посадки и высадки.

алгоритм машинного обучения анализирует данные о каждой поездке, чтобы предложить вам персонализированную услугу поездок на работу.

4. Рекомендации

Многие компании используют алгоритмы машинного обучения для предоставления рекомендаций своим клиентам.

Например, когда вы смотрите что-то на Netflix, ваши данные, например, когда вы играли, когда остановились, что смотрели, все хранится в его базе данных. В зависимости от вашей истории просмотров вы получаете персональные рекомендации.

Когда вы покупаете какой-либо продукт или даже просматриваете определенные приложения в таких приложениях, как Amazon, Flipkart, Myntra и т. д., эти продукты и связанные с ними продукты рекомендуются вам в вашей ленте социальных сетей и даже в Google.

5. Самоуправляемые автомобили

Вы наверняка слышали о Tesla, верно?

Тогда вы наверняка согласитесь, если я скажу, что Self-Driving Car — это инновационное приложение ML.

Tesla использует метод обучения без присмотра для обнаружения людей и объектов во время вождения.

6. Виртуальный личный помощник

Виртуальные персональные помощники, такие как Alexa, Siri и Google Assistant, распознают голоса пользователя и выполняют задачи, используя алгоритмы машинного обучения.

Мы часто просим Alexa или Siri включить музыку, открыть электронную почту, позвонить кому-нибудь или выполнить другие задачи. Наш голос хранится в облаке и анализируется алгоритмами.

7. Языковой перевод

Машинное обучение облегчает быстрый перевод слов с одного языка на другой.

Например, Google Translate использует последовательный алгоритм для перевода на разные языки.

8. Обнаружение мошенничества

В наши дни, когда все полагаются на UPI, кредитные карты, кошельки и т. д. для платежей, онлайн-мошенничество происходит с угрожающей скоростью.

Алгоритм машинного обучения обнаруживает мошеннические действия, такие как поддельные учетные записи, кража онлайн-денег и т. д., в онлайн-транзакциях и не позволяет нам это делать.

9. Медицинские услуги

С использованием алгоритмов ML медицинские услуги были значительно улучшены.

Машинное обучение приносит пользу различным медицинским услугам, таким как диагностика заболеваний, обнаружение опухолей головного мозга, прогнозирование времени ожидания пациента, ведение истории болезни, планирование терапии и т. д.

Медицинские технологии развиваются и быстро растут благодаря машинному обучению.

10. Анализ настроений

Анализ настроений — это приложение машинного обучения в режиме реального времени. Он определяет чувства и эмоции автора или говорящего.

Например, в любом документе или электронном письме анализатор настроений может определить тон содержимого. Его можно даже использовать для просмотра веб-сайта на основе мнений.

Заключение

На этом этот блог подходит к концу. Я думаю, что к настоящему времени вы должны лучше понимать многочисленные применения машинного обучения и его пользу для людей.

В настоящее время инженеры по машинному обучению пользуются большим спросом, поскольку машинное обучение стремительно растет. У вас обязательно будет обеспеченное будущее, если вы обладаете соответствующими навыками.

Готовы построить свою карьеру в этой захватывающей сфере? Рассмотрите возможность прохождения Курса Verzeo по машинному обучению, сертифицированного IBM.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Каковы основные области применения машинного обучения?

Ниже перечислены 10 лучших приложений машинного обучения:
1. Распознавание изображений
2. Прогнозирование трафика
3. Коммутационные поездки
4. Рекомендации
5. Самостоятельное вождение Автомобили
6. Виртуальный личный помощник
7. Языковой перевод
8. Обнаружение мошенничества
9. Медицинская диагностика
10. Анализ настроений

2. Какие существуют виды машинного обучения?

Существует 3 типа машинного обучения:
1. Обучение с учителем
2. Обучение без учителя
3. Обучение с подкреплением

3. Требуется ли программирование для машинного обучения?

Да, требуется некоторый опыт программирования, если вы хотите работать с искусственным интеллектом и машинным обучением.

4. Какова зарплата инженера по машинному обучению?

Средняя зарплата инженера по машинному обучению в Индии составляет 7,5 лакха в год.