Компания Котай Электроникс

Машинное обучение (МО) — это часть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам автоматически использовать информацию и модели поведения для выявления закономерностей и прогнозирования предстоящих событий при минимальном общении с человеком. Мы не можем игнорировать важность Интернета как для нашей личной, так и для профессиональной жизни. Сегодня технологии нужны всем. Почти десять лет назад мы использовали только человеческие методы для достижения наших целей и понятия не имели, что в настоящее время мы даже подумаем об использовании приложений машинного обучения.

Машинное обучение — популярная тема в области технологий, и на то есть веская причина — оно представляет собой значительный прогресс в способности компьютеров к обучению. Растущий спрос на инженеров по машинному обучению является результатом развития технологий и производства больших данных или больших данных.

Оглавление

Что такое машинное обучение

Термин машинное обучение относится к ряду практик и методов, которые позволяют компьютерам понимать и изменять себя. Искусственный интеллект может обучаться с помощью методов машинного обучения без необходимости прямого обучения для этой цели. Алгоритм машинного обучения идентифицирует и выполняет действия, основанные в основном также на полученной структуре, а не на заданной команде программы, путем понимания структуры с использованием операторов. В некоторых условиях, когда становится сложно применять жесткие техники, машинное обучение способно помочь.

Приложения успешного машинного обучения

1. Социальные сети

Машинное обучение будет использоваться в социальных сетях для идентификации информации и ее классификации по группам. Технология социальных сетей использует компьютерные технологии, чтобы решить, какие функции должны отображаться для какой аудитории. Они собирают данные от пользователя и анализируют их на перспективу с помощью машинного обучения. Сообщения, такие как набор тестов, изображений, видео и звуков, используются в машинном обучении.

С другой стороны, машинное обучение реализует методы сбора всех типов информации и отправки ее пользователям, чтобы они могли выполнять свои задачи. В социальных сетях необходим анализ данных и классификация данных с помощью машинного обучения.

Но есть несколько целей использования машинного обучения в мониторинге социальных сетей, а также:

Управление автоматизированными данными. Многие люди используют социальные сети каждый день, и бывает сложно собирать, делиться и управлять различными типами данных. Таким образом, без участия человека машинное обучение помогает структурировать данные.

Управление безопасностью. Однако машинное обучение очень помогает в обнаружении вредоносных программ, мусора и обратных ссылок в социальных сетях, которые представляют риск для данных и всей организации.

Повышение осведомленности потребителей между несколькими целевыми рынками. Теперь машины могут выбирать, какие данные или рекламные объявления должны отображаться для определенной аудитории в социальных сетях с помощью технологии машинного обучения. Расширенный доступ к информации и подписчики в социальных сетях являются огромными преимуществами. Это позволяет информации и процессам потребителей связываться с рекламными объявлениями программы и поведением пользователей.

Повысить качество СМИ. СМИ играют важную роль в социальных сетях. Качество изображений, аудио и видео на платформах социальных сетей может быть улучшено автоматически с помощью машинного обучения. Чтобы улучшить визуальную информацию пользователей, Twitter и Facebook используют машинное обучение.

2. Анализ настроений

Одним из наиболее важных применений машинного обучения является анализ настроений. Анализ настроений — это просто естественная технология машинного обучения, которая определяет настроение или отношение говорящего или автора. Например, анализатор настроений помогает легко определить намерение или эмоцию поста или электронного письма, которые были созданы. Веб-сайт с системой повторов, приложениями для выписок и т. д. можно изучить с помощью этой системы анализа тональности. написано. Этот инструмент анализа настроений можно использовать для изучения приложений для принятия решений, веб-сайтов на основе отзывов и т. д.

Вот несколько способов, которыми анализ настроений использовал алгоритмы машинного обучения:

Отношение к производителям смартфонов

Согласно исследованию, в зависимости от 9000 рецензентов, были изучены настроения пяти известных брендов смартфонов — Samsung, Apple, Huawei, Oppo и Xiaomi — и различных продуктов.

Чтобы проверить качество генерации значения тональности, при этом используются методы опорных векторов (SVM), многослойных нейронных сетей персептрона (MLP Neural Nets), наивного Байеса (NB) и дерева решений (DT).

Настроения в отношении биткойнов и снижение затрат

Как Twitter, так и Facebook обзоры продуктов содержат полезные данные о мнении пользователей. Для сбора информации для этого исследования использовались Facebook и Twitter. Методы рекуррентных нейронных сетей (RNN) и долговременной памяти (LSTM) используются в исследованиях для изучения связи между изменениями цены биткойна и настроениями в социальных сетях.

В зависимости от отзывов клиентов, идентификации продукта и сведений о покупках

В базе данных, которая будет использоваться для изучения, содержится 142,8 миллиона оценок, собранных с веб-сайтов Amazon, ShopClues и Flickr. Чтобы создать новую гибридную систему отзывов (HRS), они используют модель с машинным обучением для определения фактического настроения отзывов.

Средняя абсолютная ошибка, среднеквадратическая ошибка и средняя абсолютная ошибка в процентах также являются тремя мерами, используемыми для оценки качества системы HRS. Результат показывает, что абсолютная средняя ошибка HRS составляет 98%, что является высоким уровнем точности.

3. Фильтрация спама по электронной почте и вредоносных программ

Системы электронной почты реализуют ряд методов обнаружения вредоносных программ. Эти детекторы вредоносных программ также поддерживаются машинным обучением, чтобы убедиться, что они обновлены. Невозможно уследить за последними грязными уловками хакеров, пока используется системное обнаружение вредоносных программ. Несколько классификаторов вредоносных программ, использующих ML, включают функции многоуровневой активации и введение дерева классификации C 4.5.

4. Уточнение результатов поисковой системы

Чтобы улучшить результаты поиска пользователей, поисковые системы, такие как Google, применяют машинное обучение. Технологии внутри показывают, как пользователи реагируют на одни и те же результаты во время каждого поиска, выполняемого пользователями. Поисковая система считает, что предоставленные результаты были связаны с вашим запросом, когда пользователи нажимают на первые результаты и просматривают эту страницу в течение длительного времени. Поисковая система считает, что предоставленные результаты не соответствуют вашим требованиям, когда вы читаете вторую или третью страницу результатов Google, но вы не открываете ни одну из них. Таким образом, методы машинного обучения на сервере увеличивают результаты поиска.

Мы знаем, как поисковые системы используют машинное обучение

  • Распознавание образов
  • Обнаружение новых сигналов
  • Обладает небольшой порционной емкостью.
  • Специальные сигналы на основе определенного запроса
  • Обработка естественного языка,
  • Использование поиска изображений для идентификации изображений
  • Улучшение качества рекламы и таргетинга
  • Идентичность разных значений
  • Объяснение запроса

5. Рекомендации по продуктам

Вы уже совершили покупку в Интернете, и теперь вы все еще получаете электронные письма с советами по покупке. В отсутствие этого вы, возможно, также видели, что торговый сайт или приложение предлагает множество продуктов, которые в основном соответствуют вашим предпочтениям. Интернет-покупки реализуются этим, но понимаете ли вы, что машинное обучение действительно будет работать в ваших интересах? зависит от использования вами истории транзакций приложения или веб-сайта, товаров, которые вы купили или сохранили в своей корзине, идентификации бренда и т. д.

Представьте, что вы смотрите на один продукт, доступный на Amazon, но решаете не покупать его сразу. Но при просмотре фильмов на YouTube в тот же день ни с того ни с сего появляется реклама именно этого продукта. Такая же реклама отображается при просмотре на Facebook. Тогда как это происходит?

Google отслеживает вашу историю посещений и делает рекламные предложения на основе этого, вот почему это происходит. Это представляет собой одно из самых полезных приложений для машинного обучения. На самом деле обзоры продуктов составляют 35% прибыли Amazon.

6. Самоуправляемые автомобили

Это отличный пример приложения для машинного обучения. Люди уже используют его, потому что теперь он доступен. Самоуправляемые автомобили полностью зависят от машинного обучения, поэтому я полностью уверен, что это Tesla. Производитель оборудования NVIDIA был ведущим брендом, а неконтролируемые данные обучения стали основой их нынешнего искусственного интеллекта, который используется в этой отрасли.

По словам NVIDIA, им не удалось поиграть с ее системой, чтобы правильно идентифицировать лица или любые другие объекты. Модель, основанная на глубоком обучении, собирает информацию о каждом из своих водителей и автомобилей. Это делает использование Интернета вещей (IoT) как внутренними, так и внешними датчиками.

7. Обнаружение онлайн-мошенничества

Обнаружение киберпреступлений в Интернете — это один из способов, с помощью которого машинное обучение демонстрирует свою цель — сделать Интернет безопасным местом. Например, Paypal использует ML для предотвращения финансового мошенничества. Бизнес использует набор методов для отслеживания денежных переводов и определения того, какие из них настоящие, а какие поддельные.

Capital One, финансовая корпорация, внедряет машинное обучение, чтобы легко выявлять, управлять и избегать непредвиденных действий в приложениях. Чтобы немедленно реагировать на изменения в деятельности преступников, он также использовал технологии для поддержки всех своих финансовых преступлений против денег и плана мошенничества.

8. Динамическая цена

В современной экономике найти правильную стоимость товара или услуги уже давно непростая задача. В зависимости от достигнутой цели существует множество структур ценообразования. Все связано с переменными затратами, такими как билеты в кино, авиабилеты и цены на такси. Технология искусственного интеллекта уже облегчает системам ценообразования наблюдение за поведением клиентов и создание более разумных розничных цен.

Одно из лучших важных приложений машинного обучения Uber включает плату за доставку и машинные алгоритмы. Будьте готовы заплатить вдвое больше, чем Uber в оживленном месте, если вам нужно быстро добраться туда для встречи и приветствия. Когда вы приезжаете в период праздников, вполне возможно, что билеты на самолет будут стоить вдвое больше, чем раньше.

9. Банковский домен

Чтобы помочь избежать краж и обезопасить учетные записи от хакеров, банки уже внедряют наиболее эффективные технологии, которые должно обеспечить машинное обучение. Системы могут выбирать переменные для учета при построении фильтра, чтобы избежать повреждений. Автоматический мониторинг исключит и защитит данные от запуска транзакций на многих поддельных веб-сайтах.

10. Регулирование эффективности здравоохранения и медицинских услуг

В настоящее время изучается использование методов машинного обучения в медицинском секторе. Он прогнозирует, как долго пациентам придется ждать в залах ожидания неотложной помощи разных больничных отделений. В этих моделях используются ключевые параметры, которые помогают построить метод, информация о сотрудниках в разное время дня, информация о пациентах, полные записи всех разговоров в отделении или конфигурации отделения неотложной помощи. Кроме того, идентификация заболеваний, планирование лечения и анализ состояния здоровья требуют применения методов машинного обучения. Многие из наиболее важных приложений машинного обучения состоят из этого.

11. Видеонаблюдение

Некоторые из самых больших улучшений в производительности искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть связаны именно с этим. В отличие от других источников, видео обеспечивает наилучшие возможности для сбора полезной информации с помощью технологии автоматического наблюдения. Машины придерживаются другого взгляда на объекты, которыми управляет человеческий мозг, и это единственная причина, по которой это действительно возможно.

Искусственный интеллект сейчас является ключевой частью современных систем видеонаблюдения, позволяющей выявлять преступления. Они заметили странные привычки людей, в том числе более длительные периоды бездействия, несчастные случаи, засыпание в кресле и многие другие. В результате технология может информировать обслуживающий персонал, помогает предотвратить несчастные случаи. Услуги наблюдения увеличиваются, когда эти действия уведомляются и подтверждаются как реальные. Это результат машинного обучения, выполняющего свои задачи.

Существует несколько вариантов использования видеонаблюдения, в том числе:

Прекращение кражи железа
Обнаружение необычных событий
Защита конструкций
Обнаружение операций
Парковки Мониторинг трафика
Поведение покупателей

12. Обнаружение мошенничества

По оценкам исследователей, в 2021 году огромные 40 миллиардов долларов будут потеряны из-за кражи кредитных карт в Интернете. Это превышает общую прибыль JP Morgan Chase и Coca-Cola. Вы должны серьезно относиться к этому. Еще одним из наиболее важных применений машинного обучения является кража личных данных. Многие платежные системы, в том числе кредитные/дебетовые карты, смартфоны, множество счетов, UPI и другие, привели к увеличению объема транзакций. Преступное население за этот период увеличилось, и они научились выявлять слабые места.

Каждый раз, когда пользователь совершает платеж, система машинного обучения полностью сканирует его профиль в поисках практически любых подозрительных действий. Когда дело доходит до машинного обучения, проблемы идентификации в основном используются для разработки и предоставления защиты от мошенничества.

13. Система рекомендаций Spotify Song

Музыкальная рекомендация Spotify работает как посредник между создателями и слушателями на каких-то двух разных платформах, во многом связанных, как техника TikTok «That Your». В тот момент, когда любая новая музыка была выпущена на Spotify, система автоматически анализирует каждый бит метаданных, включая специфичные для Spotify и общие метаданные, предоставленные издателем. В базе данных Spotify хранится ряд свойств, в том числе:

  • Название песни
  • Выпущенное имя
  • Имя автора
  • Включенные музыканты
  • Авторские права на песни
  • Производственные кредиты
  • классифицировать
  • Дата запуска
  • Теги для категории и подкатегории
  • Теги: музыка, культура
  • Маркеры настроения
  • теги форматирования
  • Первый язык
  • Инструменты, включенные в запись
  • Рынок в родном городе или районе

14. Потоковое онлайн-видео

Практически в любых условиях, в которых есть возможность улучшить или упростить какую-либо операцию, например видео в реальном времени, машинное обучение по-прежнему является хорошей потенциальной новой технологией для использования. Крупные шоу с несколькими камерами, более компактные прямые трансляции с одной камеры, в том числе презентации в школах и колледжах, — каждый из них предлагает несколько вариантов карьеры для приложений машинного обучения. Машинное обучение также можно использовать в самых разных программных приложениях, включая живые системы, приложения для кодирования видео и инструменты для видеоанимации.

Ниже приведены несколько методов машинного обучения, касающихся редактирования видео, которые могут помочь техническим специалистам, докладчикам и зрителям, упрощая процесс.

  1. Оптимизированные цифровые студии
  2. Взаимодействия и объединение комментариев
  3. Индексирование с помощью OCR, визуальных элементов и перевода
  4. Интеллектуальное переключение в реальном времени
  5. Динамическая балансировка изображения
  6. Автоматическое улучшение звука
  7. Лучшее отслеживание выступающих,
  8. Короткие видео
  9. Катушки основных моментов

15. Предсказания во время поездки

Прогнозируемый трафик: интенсивно используются службы GPS-слежения. Наши точные местоположения и скорости также записываются на удаленном сервере для управления трафиком, пока мы это делаем. Карта трафика успешно создана с использованием этих данных. Основная проблема также заключается в том, что не так много автомобилей с GPS, хотя это дает преимущества в плане безопасности дорожного движения и отслеживания проблем с дорожным движением. Во всех этих ситуациях машинное обучение помогает прогнозировать на основе ежедневного опыта места, в которых может быть обнаружена ситуация.

Онлайн-транспортные сети: это приложение рассчитывает стоимость поездки, когда такси забронировано. Как они могли бы сократить задержки при предоставлении этих услуг? Машинное обучение — это решение. Согласно интервью с Джеффом Шнайдером, техническим руководителем Uber ATC, они применяют машинное обучение для прогнозирования потребности пассажиров, чтобы установить часы перерасхода средств. ML важен для 24-часового периода услуг.

Заключительная мысль

Все это несколько самых популярных реальных приложений машинного обучения. Пришло время присоединиться к лучшим курсам машинного обучения, сертификациям и обучению вместе с нами, если эти приложения вас увлекли и вы выбираете карьеру в области машинного обучения.