Machine learning er et buzzword for nutidens teknologi, og det vokser meget hurtigt dag for dag. Vi bruger maskinlæring i vores daglige liv, selv uden at vide det, såsom Google Maps, Google assistent, Alexa osv. Nedenfor er nogle af de mest populære applikationer i den virkelige verden af Machine Learning:
1. Billedgenkendelse:
Billedgenkendelse er en af de mest almindelige anvendelser af maskinlæring. Det bruges til at identificere objekter, personer, steder, digitale billeder osv. Den populære brug af billedgenkendelse og ansigtsgenkendelse er, Forslag til automatisk vennemærkning :
Facebook giver os en funktion af forslag til automatisk vennemærkning. Når vi uploader et billede med vores Facebook-venner, får vi automatisk et tagging-forslag med navn, og teknologien bag dette er maskinlærings ansigtsgenkendelse og genkendelsesalgoritme .
Det er baseret på Facebook-projektet ved navn ' Dybt ansigt ,' som er ansvarlig for ansigtsgenkendelse og personidentifikation på billedet.
2. Talegenkendelse
Mens vi bruger Google, får vi muligheden for ' Søg med stemmen ,' det kommer under talegenkendelse, og det er en populær anvendelse af maskinlæring.
Talegenkendelse er en proces til at konvertere stemmeinstruktioner til tekst, og den er også kendt som ' Tale til tekst ', eller' Computer talegenkendelse .' På nuværende tidspunkt er maskinlæringsalgoritmer meget udbredt af forskellige anvendelser af talegenkendelse. Google assistent , Siri , Cortana , og Alexa bruger talegenkendelsesteknologi til at følge stemmeinstruktionerne.
3d i autocad
3. Trafikforudsigelse:
Hvis vi vil besøge et nyt sted, tager vi hjælp af Google Maps, som viser os den rigtige vej med den korteste rute og forudsiger trafikforholdene.
Den forudsiger trafikforholdene, såsom om trafikken er ryddet, langsomt kørende eller stærkt overbelastet ved hjælp af to måder:
Alle, der bruger Google Map, hjælper denne app med at gøre den bedre. Det tager information fra brugeren og sender tilbage til sin database for at forbedre ydeevnen.
4. Produktanbefalinger:
Machine learning er meget brugt af forskellige e-handels- og underholdningsvirksomheder som f.eks Amazon , Netflix osv., for produktanbefaling til brugeren. Hver gang vi søgte efter et produkt på Amazon, begyndte vi at få en annonce for det samme produkt, mens vi surfede på internettet i den samme browser, og det er på grund af maskinlæring.
Google forstår brugerinteressen ved hjælp af forskellige maskinlæringsalgoritmer og foreslår produktet i henhold til kundens interesse.
På samme måde finder vi, når vi bruger Netflix, nogle anbefalinger til underholdningsserier, film osv., og det sker også ved hjælp af machine learning.
5. Selvkørende biler:
En af de mest spændende anvendelser af maskinlæring er selvkørende biler. Maskinlæring spiller en væsentlig rolle i selvkørende biler. Tesla, den mest populære bilfabrikant, arbejder på selvkørende bil. Den bruger en uovervåget læringsmetode til at træne bilmodellerne til at opdage mennesker og genstande, mens de kører.
6. Filtrering af e-mail-spam og malware:
Hver gang vi modtager en ny e-mail, filtreres den automatisk som vigtig, normal og spam. Vi modtager altid en vigtig mail i vores indbakke med det vigtige symbol og spammails i vores spamboks, og teknologien bag dette er Machine learning. Nedenfor er nogle spamfiltre, der bruges af Gmail:
- Indholdsfilter
- Header filter
- Generelt sortlistefilter
- Regelbaserede filtre
- Tilladelsesfiltre
Nogle maskinlæringsalgoritmer som f.eks Multi-Layer Perceptron , Beslutningstræ , og Naiv Bayes klassificering bruges til e-mail-spamfiltrering og opdagelse af malware.
7. Virtuel personlig assistent:
Vi har forskellige virtuelle personlige assistenter som f.eks Google assistent , Alexa , Cortana , Siri . Som navnet antyder, hjælper de os med at finde informationen ved hjælp af vores stemmeinstruktion. Disse assistenter kan hjælpe os på forskellige måder blot ved hjælp af vores stemmeinstruktioner, såsom Afspil musik, ring til nogen, Åbn en e-mail, Planlægning af en aftale osv.
Disse virtuelle assistenter bruger maskinlæringsalgoritmer som en vigtig del.
Disse assistenter optager vores stemmeinstruktioner, sender dem over serveren på en sky og afkoder dem ved hjælp af ML-algoritmer og handler derefter.
8. Online svindelregistrering:
Maskinlæring gør vores onlinetransaktion sikker og sikker ved at opdage svindeltransaktioner. Når vi udfører en online transaktion, kan der være forskellige måder, hvorpå en svigagtig transaktion kan finde sted, som f.eks falske konti , falske id'er , og stjæle penge midt i en transaktion. Så for at opdage dette, Feed Forward Neuralt netværk hjælper os ved at tjekke, om det er en ægte transaktion eller en svindeltransaktion.
For hver ægte transaktion konverteres outputtet til nogle hashværdier, og disse værdier bliver input til næste runde. For hver ægte transaktion er der et specifikt mønster, som får vekslepenge for svindeltransaktionen, og det registrerer det og gør vores onlinetransaktioner mere sikre.
9. Børshandel:
Maskinlæring er meget udbredt i aktiemarkedshandel. På aktiemarkedet er der altid risiko for op- og nedture i aktier, så for denne maskinlærings langtidshukommelses neurale netværk bruges til forudsigelse af aktiemarkedstendenser.
10. Medicinsk diagnose:
I lægevidenskaben bruges maskinlæring til sygdomsdiagnoser. Med dette vokser medicinsk teknologi meget hurtigt og er i stand til at bygge 3D-modeller, der kan forudsige den nøjagtige position af læsioner i hjernen.
Det hjælper med at finde hjernetumorer og andre hjernerelaterede sygdomme nemt.11. Automatisk sprogoversættelse:
I dag, hvis vi besøger et nyt sted, og vi ikke er bevidste om sproget, så er det slet ikke et problem, da også maskinlæring hjælper os med at konvertere teksten til vores kendte sprog. Googles GNMT (Google Neural Machine Translation) giver denne funktion, som er en Neural Machine Learning, der oversætter teksten til vores velkendte sprog, og det kaldes automatisk oversættelse.
Teknologien bag den automatiske oversættelse er en sekvens til sekvensindlæringsalgoritme, som bruges med billedgenkendelse og oversætter teksten fra et sprog til et andet sprog.