Искусственный интеллект и машинное обучение — одни из самых популярных технологий в наши дни. Эти технологии используются для создания интеллектуальных программ и систем. Иногда эти технологии используются взаимозаменяемо, но это не одно и то же.
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая гарантирует, что машина может учиться на основе предыдущих данных или опыта. Хотя искусственный интеллект — это широкое понятие, оно включает в себя машинное обучение, глубокое обучение и т. д.
Итак, в этом блоге давайте обсудим машинное обучение и его применение в повседневной жизни.
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое помогает машинам учиться на исторических данных для обучения выполнению задач. Сначала машины обучаются на данных, после чего модель машинного обучения дает почти точные прогнозы. Модели машинного обучения — отличный способ выполнять важные операции, которые могут быть полезны для бизнеса. Но эти модели машинного обучения очень сложны в построении и требуют большого опыта. Используя услуги по разработке машинного обучения, предлагаемые фирмами-разработчиками программного обеспечения, предприятия могут разрабатывать эти модели машинного обучения.
Применение машинного обучения в повседневной жизни
Социальные сети:
Поскольку большинство людей пользуются социальными сетями и любят делиться новостями и общаться со своими друзьями и другими людьми, вы заметили, что эти платформы социальных сетей включают несколько функций машинного обучения? Например, новостная лента отличается в зависимости от интересов пользователя и его предыдущих действий; люди, которых вы, возможно, знаете, — это еще одна функция, которая обычно понимает опыт пользователей.
Результаты поисковой системы
Google и другие поисковые системы используют алгоритмы машинного обучения для улучшения результатов поиска. Поисковые системы используют многочисленные алгоритмы для фильтрации результатов поиска по ключевым словам, регионам и т. д.
Прогнозы и рекомендации. Модели машинного обучения используются для предоставления различных прогнозов. Некоторые из примеров:
a) OTT-платформы. Большинство людей используют OTT-платформы, такие как Netflix, Amazon Prime, Hot Star и т. д., для развлечения. Эти платформы OTT отображают различные прогнозы фильмов и сериалов на основе предпочтений пользователей. Например, если кто-то смотрит больше боевиков, он увидит боевики на своей панели инструментов. Все это становится возможным благодаря машинному обучению.
b) Прогноз онлайн-сервисов такси. Онлайн-сервисы такси, такие как Uber, обычно показывают время, необходимое для достижения пункта назначения. Это возможно благодаря различным моделям и алгоритмам машинного обучения, которые предсказывают точное время с учетом трафика, длины маршрута и других факторов.
c) Веб-сайты интернет-магазинов. Веб-сайты интернет-магазинов, такие как Amazon, Myntra, Flipkart и другие, показывают разные рекомендации продуктов в соответствии с интересами пользователей. Кроме того, они показывают лучшие предложения и другие продукты, связанные с теми, которые вы ищете.
Обнаружение мошенничества. С развитием технологий в банковской, финансовой и страховой сферах также преобладают угрозы, что вызывает большую потребность в кибербезопасности. С помощью технологии машинного обучения эти угрозы и мошенничество можно обнаружить. Например, различные банки и платежные протоколы используют модели машинного обучения и технологии искусственного интеллекта для их обнаружения.
Подведение итогов
Итак, технология машинного обучения в сочетании с другими технологиями искусственного интеллекта произвела значительную революцию в отрасли. Это лишь некоторые из примеров применения технологий машинного обучения, есть множество других примеров. Но это только начало; в будущем мы увидим больше достижений и приложений технологии машинного обучения. Если вы хотите повысить эффективность своего рабочего процесса, вы можете обратиться в Hexaview Technologies — ведущую компанию по разработке машинного обучения, в которой работает команда узкоспециализированных инженеров по машинному обучению.
