L'aprenentatge automàtic és una paraula de moda per a la tecnologia actual i està creixent molt ràpidament dia a dia. Estem utilitzant l'aprenentatge automàtic a la nostra vida diària fins i tot sense saber-ho, com ara Google Maps, l'assistent de Google, Alexa, etc. A continuació es mostren algunes de les aplicacions més actuals del món real d'aprenentatge automàtic:
1. Reconeixement d'imatges:
El reconeixement d'imatges és una de les aplicacions més comunes de l'aprenentatge automàtic. S'utilitza per identificar objectes, persones, llocs, imatges digitals, etc. El cas d'ús popular del reconeixement d'imatges i la detecció de cares és, Suggeriment automàtic d'etiquetatge d'amics :
Facebook ens ofereix una funció de suggeriment automàtic d'etiquetatge d'amics. Sempre que pengem una foto amb els nostres amics de Facebook, automàticament rebem un suggeriment d'etiquetatge amb el nom i la tecnologia que hi ha darrere és l'aprenentatge automàtic. detecció de cares i algorisme de reconeixement .
Es basa en el projecte de Facebook anomenat ' Cara Profunda ,' que és responsable del reconeixement facial i la identificació de la persona a la imatge.
2. Reconeixement de la parla
Quan utilitzem Google, tenim una opció de ' Cerca per veu ,' inclou el reconeixement de veu i és una aplicació popular d'aprenentatge automàtic.
El reconeixement de veu és un procés de conversió d'instruccions de veu en text, i també es coneix com a ' Discurs a text ', o ' Reconeixement de la veu per ordinador .' Actualment, els algorismes d'aprenentatge automàtic són àmpliament utilitzats per diverses aplicacions de reconeixement de veu. Assistent de Google , Siri , Cortana , i Alexa estan utilitzant la tecnologia de reconeixement de veu per seguir les instruccions de veu.
pivot del servidor sql
3. Predicció del trànsit:
Si volem visitar un lloc nou, ens ajudem a Google Maps, que ens mostra el camí correcte amb el recorregut més curt i prediu les condicions del trànsit.
Preveu les condicions del trànsit, com ara si el trànsit està netejat, lent o molt congestionat amb l'ajuda de dues maneres:
Tothom que fa servir Google Map està ajudant aquesta aplicació a millorar-la. Pren informació de l'usuari i la torna a la seva base de dades per millorar el rendiment.
4. Recomanacions de producte:
L'aprenentatge automàtic és àmpliament utilitzat per diverses empreses de comerç electrònic i entreteniment, com ara Amazon , Netflix , etc., per recomanar productes a l'usuari. Sempre que cerquem algun producte a Amazon, comencem a rebre un anunci del mateix producte mentre naveguem per Internet al mateix navegador i això es deu a l'aprenentatge automàtic.
Google entén l'interès de l'usuari mitjançant diversos algorismes d'aprenentatge automàtic i suggereix el producte segons l'interès del client.
De la mateixa manera, quan fem servir Netflix, trobem algunes recomanacions de sèries d'entreteniment, pel·lícules, etc., i això també es fa amb l'ajuda de l'aprenentatge automàtic.
5. Cotxes autònoms:
Una de les aplicacions més interessants de l'aprenentatge automàtic són els cotxes autònoms. L'aprenentatge automàtic té un paper important en els cotxes autònoms. Tesla, l'empresa de fabricació d'automòbils més popular, està treballant en cotxes autònoms. Està utilitzant un mètode d'aprenentatge no supervisat per entrenar els models de cotxes per detectar persones i objectes mentre condueixen.
6. Filtre de correu brossa i programari maliciós:
Sempre que rebem un correu electrònic nou, es filtra automàticament com a important, normal i correu brossa. Sempre rebem un correu important a la nostra safata d'entrada amb el símbol important i correus electrònics de correu brossa a la nostra bústia de correu brossa, i la tecnologia que hi ha darrere és l'aprenentatge automàtic. A continuació es mostren alguns filtres de correu brossa utilitzats per Gmail:
- Filtre de contingut
- Filtre de capçalera
- Filtre general de llistes negres
- Filtres basats en regles
- Filtres de permisos
Alguns algorismes d'aprenentatge automàtic com ara Perceptró multicapa , Arbre de decisions , i Classificador naïf de Bayes s'utilitzen per al filtratge de correu brossa i per a la detecció de programari maliciós.
7. Assistent personal virtual:
Disposem de diversos assistents personals virtuals com ara Assistent de Google , Alexa , Cortana , Siri . Com el seu nom indica, ens ajuden a trobar la informació mitjançant les nostres instruccions de veu. Aquests assistents ens poden ajudar de diverses maneres només amb les nostres instruccions de veu, com ara reproduir música, trucar a algú, obrir un correu electrònic, programar una cita, etc.
Aquests assistents virtuals utilitzen algorismes d'aprenentatge automàtic com a part important.
Aquests assistents enregistren les nostres instruccions de veu, les envien al servidor en un núvol i les descodifiquen mitjançant algorismes de ML i actuen en conseqüència.
8. Detecció de frau en línia:
L'aprenentatge automàtic està fent que les nostres transaccions en línia siguin segures i segures detectant transaccions frau. Sempre que realitzem alguna transacció en línia, pot haver-hi diverses maneres en què es pot realitzar una transacció fraudulenta, com ara comptes falsos , identificacions falses , i robar diners enmig d'una transacció. Així que per detectar això, Xarxa neuronal Feed Forward ens ajuda comprovant si es tracta d'una transacció genuïna o d'una transacció frau.
Per a cada transacció genuïna, la sortida es converteix en alguns valors hash i aquests valors es converteixen en l'entrada per a la següent ronda. Per a cada transacció genuïna, hi ha un patró específic que canvia per a la transacció de frau, per tant, la detecta i fa que les nostres transaccions en línia siguin més segures.
9. Negociació en borsa:
L'aprenentatge automàtic s'utilitza àmpliament en el comerç de valors. A la borsa, sempre hi ha un risc d'alça i baixada de les accions, així que per a aquest aprenentatge automàtic xarxa neuronal de memòria a curt termini s'utilitza per a la predicció de les tendències del mercat de valors.
10. Diagnòstic mèdic:
En ciència mèdica, l'aprenentatge automàtic s'utilitza per al diagnòstic de malalties. Amb això, la tecnologia mèdica està creixent molt ràpidament i és capaç de construir models 3D que poden predir la posició exacta de les lesions al cervell.
Ajuda a trobar fàcilment tumors cerebrals i altres malalties relacionades amb el cervell.11. Traducció automàtica d'idiomes:
Avui en dia, si visitem un lloc nou i no som conscients de l'idioma, no és cap problema, ja que per això també l'aprenentatge automàtic ens ajuda convertint el text als nostres idiomes coneguts. El GNMT (Traducció automàtica neuronal de Google) de Google ofereix aquesta funció, que és un aprenentatge automàtic neuronal que tradueix el text al nostre idioma familiar, i s'anomena traducció automàtica.
La tecnologia darrere de la traducció automàtica és un algorisme d'aprenentatge de seqüència a seqüència, que s'utilitza amb el reconeixement d'imatges i tradueix el text d'un idioma a un altre.