Приложения машинного обучения

Подобно Google Maps, Google Assistant, Alexa и другим, мы используем машинное обучение в повседневной жизни, даже не замечая этого. Вот некоторые из наиболее распространенных приложений машинного обучения в реальном мире:

Распознавание изображений

Распознавание изображений — одно из самых популярных приложений машинного обучения. Он используется для идентификации объектов, людей, мест, цифровых изображений и т. д. Facebook предлагает функцию, которая автоматически предлагает вам отмечать друзей. Автоматически предлагать теги, когда вы загружаете фото со своими друзьями на Facebook. Технология, стоящая за этим, — алгоритмы распознавания лиц и распознавания лиц с помощью машинного обучения. Он основан на проекте Facebook под названием Deep Face, который отвечает за распознавание лиц и идентификацию людей на фотографиях.

Распознавание голоса

При использовании Google вы увидите параметр Голосовой поиск, который соответствует распознаванию голоса — популярному приложению машинного обучения. Распознавание речи – это процесс преобразования устных инструкций в текст, также известный как преобразование речи в текст. Сегодня алгоритмы машинного обучения широко используются в различных приложениях для распознавания речи. Google Assistant, Siri, Cortana, and Alexa используйте технологию распознавания голоса, чтобы следовать вашим голосовым инструкциям.

Прогнозы трафика

Если вы хотите отправиться в новое место, вам помогут Карты Google, которые показывают правильный маршрут по кратчайшему маршруту и ​​прогнозируют дорожную ситуацию. Прогнозируйте дорожные ситуации, такие как свободное, медленное или очень интенсивное движение, используя два метода:

  • Местоположение автомобиля в режиме реального времени от приложения и датчиков Google Maps.
  • Среднее время в пути за последние несколько дней не изменилось.

Все, кто использует Google Maps, помогают нам улучшать это приложение. Получите информацию от пользователя и отправьте ее обратно в базу данных для повышения производительности.

Рекомендации по продукту

Машинное обучение широко используется многими компаниями, занимающимися электронной коммерцией и развлечениями, такими как Amazon и Netflix, чтобы рекомендовать продукты пользователям. Если вы ищете определенные продукты на Amazon, вы увидите рекламу одних и тех же продуктов при просмотре веб-страниц в том же браузере, и это связано с машинным обучением. Google использует различные алгоритмы машинного обучения, чтобы понимать интересы пользователей и предлагать продукты на основе интересов клиентов. Точно так же Netflix находит некоторые рекомендации для таких вещей, как развлекательные сериалы и фильмы, опять же с помощью машинного обучения.

Беспилотный автомобиль

Беспилотные автомобили — одно из самых интересных применений машинного обучения. Машинное обучение будет играть важную роль в беспилотных автомобилях. Самый известный автопроизводитель, Tesla, работает над беспилотными автомобилями. Неконтролируемое обучение используется для обучения моделей автомобилей обнаружению людей и объектов во время вождения.

Фильтр спама и вредоносных программ

Когда вы получаете новое электронное письмо, оно автоматически фильтруется как важное, обычное и спам. Мы всегда получаем важные электронные письма в наш почтовый ящик, важные коды и спам-письма в наш почтовый ящик для нежелательной почты. За этим стоит технология машинного обучения.

Ниже приведены некоторые из спам-фильтров, которые использует Gmail.

  • Контент-фильтр
  • Основной фильтр
  • Общий фильтр черного списка
  • Фильтр на основе правил
  • Фильтр согласия

Некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как многоуровневые персептроны, деревья решений и наивные байесовские классификации, используются для фильтрации спама и обнаружения вредоносных программ.

Виртуальный личный помощник

Существует множество виртуальных личных помощников, таких как Google Assistant, Alexa, Cortana и Siri. Как следует из названия, он помогает вам находить информацию с помощью голосовых подсказок. Эти помощники могут помочь нам во многих отношениях с помощью голосовых команд, таких как воспроизведение музыки, звонок кому-либо, открытие электронной почты и назначение встречи. Эти виртуальные помощники используют алгоритмы машинного обучения в качестве ключевого компонента. Помощник записывает голосовые инструкции, отправляет их через серверы в облаке, расшифровывает с помощью алгоритмов машинного обучения и действует соответствующим образом.

Обнаружение онлайн-мошенничества

Машинное обучение делает онлайн-транзакции безопасными, обнаруживая мошеннические транзакции. При выполнении некоторых онлайн-транзакций мошеннические транзакции могут происходить различными способами, включая поддельные счета-фактуры, поддельные удостоверения личности и деньги, украденные в процессе транзакции. Нейронная сеть с прямой связью помогает подтвердить, является ли это подлинной или мошеннической транзакцией.

Для каждой фактической транзакции выходные данные преобразуются в хэш-значение, и эти значения становятся входными данными для следующего раунда. Для каждой подлинной транзакции существует несколько схем мошеннических транзакций, которые были изменены для их обнаружения и повышения безопасности онлайн-транзакций.

Торгуйте на бирже

Машинное обучение широко используется на фондовом рынке. На фондовом рынке всегда существует риск роста или падения цен на акции, поэтому мы используем нейронные сети машинного обучения с долговременной памятью для прогнозирования движений фондового рынка.

Медицинский диагноз

Медицина использует машинное обучение для диагностики заболеваний. Тем не менее, медицинские технологии развиваются очень быстро, и можно создавать 3D-модели, которые могут предсказывать точное расположение поражений в головном мозге. Помогает легко найти опухоли головного мозга и другие заболевания головного мозга.

Автоматический языковой перевод

Сегодня совсем не проблема побывать в новом месте и не знать языка. Это связано с тем, что перевод текста на известный язык также помогает машинному обучению. Эта функциональность обеспечивается GNMT (Google Neural Machine Translation) от Google. Это нейронное машинное обучение, которое переводит текст на известный язык, называемый машинным переводом.

Технология машинного перевода — это алгоритм последовательного обучения, используемый для распознавания изображений и перевода текста с одного языка на другой.

Спасибо, что дочитали мою статью до конца. Надеюсь, сегодня вы поняли что-то уникальное. Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею со своими друзьями, а если у вас есть предложения или мысли, которыми можно поделиться со мной, пишите в поле для комментариев.

Первоначально опубликовано на https://makendran.hashnode.dev.