Uvod v strojno učenje

Strojno učenje lahko imenujemo AI (umetna inteligenca) aplikacija ali algoritem, s pomočjo katerega bodo programske aplikacije bolj natančne, ne da bi bile izrecno programirane. Sistemu omogoča tudi samodejno učenje in izboljšanje izkušenj. V glavnem se uporablja za izdelavo algoritmov, ki lahko sprejemajo vhodne podatke in uporabljajo statistično analizo za napovedovanje izida. Pri strojnem učenju so procesi podobno vključeni kot pridobivanje podatkov.

Strojno učenje se je osredotočilo predvsem na razvoj računalniških programov, ki se uporabljajo za dostop do podatkov in učenje. Ime strojnega učenja je nastalo leta 1959 in ga je dobil Arthur Samuel. V glavnem se je razvijal študij vzorcev, teorija učenja računanja, analitika podatkov, napovedna analitika itd. Široko se uporablja v današnjem svetu. Primer je, da je News News najboljši primer uporabe strojnega učenja za prilagoditev virov vsakega uporabnika ali člana.

Uporaba strojnega učenja

Obstaja neomejena uporaba strojnega učenja in na voljo je veliko algoritmov strojnega učenja. Na voljo so v vseh oblikah, od preprostih do zelo zapletenih. Top 10 uporab strojnega učenja je:

  • Prepoznavanje slike: Prepoznavanje slike je ena najpogostejših uporab aplikacij strojnega učenja. Lahko ga imenujemo tudi digitalna slika in za te slike meritev opisuje izhod vsakega slikovnega pika v sliki. Prepoznavanje obrazov je tudi ena izmed odličnih lastnosti, ki so jih razvili samo s strojnim učenjem. Pomaga prepoznati obraz in pošiljati obvestila v zvezi s tem ljudem.
  • Prepoznavanje glasu: Strojno učenje (ML) pomaga tudi pri razvoju aplikacije za prepoznavanje glasu. Omenjena je bila tudi kot virtualni osebni asistent (VPA). Pomagal vam bo pri iskanju informacij, ko jih boste vprašali po glasu. Po vašem vprašanju bo ta pomočnik preučil podatke ali podatke, ki ste jih zahtevali, in zbral potrebne podatke, da vam bo zagotovil najboljši odgovor. V današnjem svetu strojnega učenja za razpoznavanje glasu je na voljo veliko naprav, ki so Amazonovi odmevi, googles doma pa pametni zvočniki. Obstaja ena mobilna aplikacija, imenovana Google allo, pametni telefoni pa sta Samsung S8 in Bixby.
  • Napovedi: Strojno učenje pomaga pri gradnji aplikacij, ki napovedujejo ceno kabine ali potovanja za določeno trajanje in zastoje prometa, kjer jih je mogoče najti. Med rezervacijo kabine in aplikacija ocenjuje približno ceno potovanja, ki se opravi samo z uporabo strojnega učenja. Kdaj uporabljamo storitev GPS za preverjanje poti od vira do cilja, nam bo aplikacija pokazala različne načine, kako in v tistem trenutku promet preveriti za manjše število vozil in kje je zastojev prometa več, kar se naredi oz. pridobljeno z uporabo aplikacije strojnega učenja.
  • Nadzor videoposnetkov: pomaga odkriti zločin ali kakršno koli zamudo, ki se bo zgodila, preden se zgodi. Pomaga pri sledenju nenavadnega vedenja ljudi, kot so dremanje na klopeh in mirovanje itd., Ustvarilo bo samodejno opozorilo stražarjem ali ljudem, ki so vsi tam objavljeni, in pomagajo, da se izognejo kakršnim koli težavam oz. težave.
  • Platforme socialnih medijev : družabni mediji se uporabljajo za zagotavljanje boljšega novic in oglaševanja v skladu z zanimanjem uporabnika, ki se izvajajo le s pomočjo strojnega učenja. Na YouTubu je veliko primerov, kot so predlogi prijateljev, predlogi strani za Facebook, pesmi in videoposnetki. Strojno učenje večinoma deluje na preprostem konceptu na podlagi izkušenj uporabnikov, s katerimi se povežejo in zelo pogosto obiščejo profile ali spletna mesta, zato uporabnikom predloge posredujejo. Prav tako ponuja tehniko pridobivanja koristnih informacij iz slik in videoposnetkov
  • Neželena pošta in zlonamerna programska oprema: Odjemalci e-pošte uporabljajo številne filtre neželene pošte in ti neželeni filtri se nenehno posodabljajo, in to v glavnem s pomočjo strojnega učenja. Večplastna in drevesna indukcija, ki temelji na pravilih, so nekatere od tehnik, ki jih omogoča strojno učenje. Podobno je odkritih več zlonamerne programske opreme, ki jih zaznajo predvsem varnostni programi sistema, ki jim pomaga predvsem strojno učenje.
  • Podpora strankam: Večina cenjenih podjetij ali številnih spletnih strani ponuja možnost klepeta s predstavnikom za podporo strankam. Torej, ko stranka vpraša kakršno koli poizvedbo, ni obvezno, da odgovor daje samo človek, včasih pa odgovore da chatbot, ki podatke pridobi na spletnem mestu in kupcem zagotovi odgovor. Zdaj so boljše in hitreje in hitreje razumejo poizvedbe, poleg tega pa nudijo dober rezultat z ustreznimi rezultati, to pa izvajajo le aplikacije strojnega učenja.
  • Iskalnik: Med iskanjem so na voljo iskalniki, ki strankam zagotavljajo najboljše rezultate. Obstaja veliko algoritmov strojnega učenja za iskanje določenih uporabniških poizvedb, kot je google. Ne glede na to, kaj stran odpirajo uporabniki za določeno temo pogosto, ki bo še dolgo ostala na vrhu strani.
  • Aplikacije / podjetja: Obstaja veliko aplikacij in podjetij, ki uporabljajo strojno učenje za vsakodnevni postopek, saj je natančnejša in natančnejša od ročnih posegov. Ta podjetja so Netflix, facebook, google maps, Gmail, Google iskanje itd.
  • Goljufije in preference: Podjetja uporabljajo strojno učenje za spremljanje pranja denarja, kot je Paypal. Uporablja nabor orodij, s katerimi lahko preveri ali primerja milijonske transakcije in izvede varne transakcije.

Zaključek - Uporaba strojnega učenja

Strojno učenje velja za eno izmed velikih stvari na področju umetne inteligence. Strojno učenje vam pri vsakodnevnem življenju veliko pomaga, saj olajša delo in je dostopnejše. Večina organizacij uporablja aplikacije strojnega učenja in vanj vlaga veliko denarja, da bi postopek potekal hitreje in bolj gladko. Je eden izmed pogosto uporabljanih in sprejetih jezikov ali tehnologij v današnjem svetu.

Priporočeni članki:

To je vodnik za uporabo strojnega učenja v resničnem svetu. Tu smo razpravljali o različnih aplikacijah strojnega učenja, kot so napovedovanje, prepoznavanje slike, prepoznavanje glasu itd. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -

  1. Uporaba kotnega JS
  2. 10 najboljših uporabnosti Photoshopa v resničnem svetu
  3. Uporaba maline Pi
  4. Top 15 uporabnih uporab Matlaba v resničnem svetu
  5. Matlab in Octave

Kategorija:

Veliki podatki