Úvod do strojového učení

Strojové učení lze označit jako AI (umělá inteligence) aplikace nebo algoritmus, pomocí kterého mohou být softwarové aplikace přesnější, aniž by byly explicitně naprogramovány. Poskytuje také schopnost systému automaticky se učit a zlepšovat ze zkušenosti. Používá se hlavně k vytváření algoritmů, které mohou přijímat vstupní data, a pro predikci výstupu používá statistickou analýzu. Ve strojovém učení jsou procesy podobně zapojeny jako dolování dat.

Strojové učení se zaměřuje hlavně na vývoj počítačových programů, který se používá pro přístup k datům a učení. Název strojového učení vznikl v roce 1959 a dostal ho Arthur Samuel. Vyvíjel se hlavně ve studiu vzorců, teorie výpočtového učení, analytiky dat, prediktivní analýzy atd. Je široce používán v aplikacích dnešního světa. Příkladem je, že News feed je nejlepším příkladem použití strojového učení k přizpůsobení každého uživatele nebo člena kanálu.

Použití strojového učení

Existuje neomezené aplikace strojového učení a existuje mnoho algoritmů strojového učení, které jsou k dispozici. Jsou k dispozici ve všech formách od jednoduchých až po velmi složité. Top 10 použití strojového učení je následující:

  • Rozpoznávání obrazu : Rozpoznávání obrazu je jedním z nejčastějších způsobů využití aplikací strojového učení. Může být také označován jako digitální obraz a pro tyto obrazy měření popisuje výstup každého pixelu v obraze. Rozpoznání tváře je také jednou z velkých funkcí, které byly vyvinuty pouze strojovým učením. Pomáhá rozpoznat obličej a posílat oznámení související s tím lidem.
  • Rozpoznávání hlasu: Strojové učení (ML) také pomáhá při vývoji aplikace pro rozpoznávání hlasu. Také se to nazývalo virtuální osobní asistenti (VPA). To vám pomůže najít informace při dotazu hlasem. Po vaší otázce si tento asistent vyhledá data nebo informace, které jste požádali, a shromáždí požadované informace, aby vám poskytl nejlepší odpověď. V dnešním světě strojového učení je k dispozici mnoho zařízení pro rozpoznávání hlasu, což je Amazon echo, a chytré reproduktory jsou domovem googles. Existuje jedna mobilní aplikace s názvem Google allo a smartphony jsou Samsung S8 a Bixby.
  • Předpovědi: Strojové učení pomáhá při vytváření aplikací, které předpovídají cenu kabiny nebo cestování po určitou dobu a dopravní zácpy, kde lze nalézt. Při rezervaci kabiny a aplikace odhaduje přibližnou cenu cesty, která se provádí pouze pomocí strojového učení. Když pomocí služby GPS zkontrolujeme trasu od zdroje k cíli, aplikace nám ukáže různé způsoby, jak jít a zkontrolovat provoz v daném okamžiku na menší počet vozidel a kde je dopravní zácpa více způsobena nebo získaná pomocí aplikace strojového učení.
  • Dohled nad videi: Pomáhá odhalit zločin nebo jakoukoli chybu, k níž dojde, k níž dojde, než k tomu dojde. Pomáhá při sledování neobvyklého chování lidí, jako je podřimování na lavičkách a stálé po dlouhou dobu, klopýtání atd. A vytvoří automatické varování pro stráže nebo lidi, kteří jsou tam všichni vysláni, a mohou pomoci vyhnout se problémům nebo problémy.
  • Platformy sociálních médií : sociální média se používají k poskytování lepších zpráv a reklamy, protože zájem uživatelů se provádí hlavně pomocí strojového učení. Existuje mnoho příkladů, jako jsou návrhy přátel, návrhy stránek pro Facebook, návrhy písní a videa na YouTube. Strojové učení pracuje hlavně na přímém konceptu na základě zkušeností uživatele, s nímž se připojují a velmi často navštěvují profily nebo webové stránky, uživatelům se podle toho poskytují návrhy. Poskytuje také techniku ​​extrahování užitečných informací z obrázků a videí
  • Spam a malware: E-mailoví klienti používají řadu filtrování nevyžádané pošty a tyto spamové filtry se neustále aktualizují, a to hlavně pomocí strojového učení. Víceúrovňová a stromová indukce založená na pravidlech jsou některé z technik, které poskytuje strojové učení. Podobně je detekováno množství malwaru a ty jsou detekovány hlavně programy pro zabezpečení systému, kterým pomáhá hlavně strojové učení.
  • Zákaznická podpora: Většina renomovaných společností nebo mnoho webových stránek poskytuje možnost chatovat se zástupcem zákaznické podpory. Takže po zjišťování dotazů ze strany zákazníka není povinné, aby odpověď byla poskytnuta pouze člověkem, někdy jsou odpovědi poskytovány chatbotem, který extrahuje informace z webové stránky a poskytuje odpověď zákazníkům. Nyní jsou lepší a rychleji a rychleji chápou dotazy a také poskytují dobrý výsledek tím, že dávají vhodný výsledek, a to pouze pomocí strojového učení.
  • Vyhledávač: Při vyhledávání jsou k dispozici vyhledávače, které zákazníkům poskytují nejlepší výsledky. Existuje mnoho algoritmů strojového učení vytvořených pro vyhledávání konkrétního uživatelského dotazu, jako je google. Ať už uživatelé stránku často otevírají pro dané téma, často to zůstane v horní části stránky po dlouhou dobu.
  • Aplikace / Společnosti: Existuje mnoho aplikací a společností, které používají strojové učení k tomu, aby prováděly svůj každodenní proces, protože je přesnější a přesnější než manuální zásahy. Těmito společnostmi jsou Netflix, facebook, google mapy, Gmail, vyhledávání Google atd.
  • Podvod a preference: Společnosti využívají strojové učení, aby sledovaly praní peněz, jako je Paypal. Používá sadu nástrojů, které jim pomáhají kontrolovat nebo porovnávat miliony transakcí a provádět bezpečné transakce.

Závěr - použití strojového učení

Strojové učení je označováno jako jedna z velkých věcí v oblasti umělé inteligence. Strojové učení hodně pomáhá ve vašem každodenním životě, protože usnadňuje a zpřístupňuje práci. Většina organizací používá aplikace strojového učení a investuje do něj spoustu peněz, aby byl proces rychlejší a plynulejší. Je to jeden z široce používaných a osvojených jazyků nebo technologií v dnešním světě.

Doporučené články:

Toto byl průvodce používáním strojového učení v reálném světě. Zde jsme diskutovali o různých aplikacích strojového učení, jako je predikce, rozpoznávání obrázků, rozpoznávání hlasu atd. Další informace naleznete také v následujícím článku -

  1. Použití úhlového JS
  2. 10 nejlepších použití Photoshopu ve skutečném světě
  3. Použití Raspberry Pi
  4. Top 15 užitečných využití Matlabu v reálném světě
  5. Matlab a Octave

Kategorie:

Velká data