Вступ до машинного навчання

Машинне навчання можна назвати додатком або алгоритмом AI (штучного інтелекту), за допомогою якого програмні програми мають бути більш точними без явного запрограмування. Він також забезпечує можливість системи автоматично вчитися та вдосконалюватись із досвіду. В основному використовується для побудови алгоритмів, які можуть приймати вхідні дані та використовувати статистичний аналіз для прогнозування виходу. У машинному навчанні процеси беруть участь так само, як і в обробці даних.

Машинне навчання в основному зосереджено на розробці комп'ютерних програм, які використовуються для доступу до даних та навчання. Назва машинного навчання з’явилася на світ у 1959 році і його дав Артур Самуель. В основному це розвивалося вивчення закономірностей, теорії навчання обчислювальної техніки, аналітики даних, прогнозної аналітики тощо. Її широко використовують у прикладах сучасного світу. Наприклад, News News - це головний приклад використання машинного навчання для персоналізації каналу кожного користувача чи учасника.

Використання машинного навчання

Існує безмежне застосування машинного навчання, і є багато алгоритмів машинного навчання, доступних для навчання. Вони доступні в будь-якій формі від простого до дуже складного. Основні напрямки машинного навчання:

  • Розпізнавання зображень: Розпізнавання зображень є одним із найпоширеніших застосувань програм машинного навчання. Це також може називатися цифровим зображенням, і для цих зображень вимірювання описує вихід кожного пікселя на зображенні. Розпізнавання обличчя також є однією з чудових особливостей, розроблених лише за допомогою машинного навчання. Це допомагає розпізнати обличчя та надсилати сповіщення, пов’язані з цим, людям.
  • Розпізнавання голосу: Машинне навчання (ML) також допомагає розробити додаток для розпізнавання голосу. Його також називали віртуальними особистими помічниками (VPA). Це допоможе вам знайти інформацію, коли її запитують голосом. Після вашого запитання, цей помічник буде шукати дані або інформацію, яку ви запитували, і збиратиме необхідну інформацію, щоб надати вам найкращу відповідь. У сучасному світі машинного навчання існує багато пристроїв для розпізнавання голосу - Amazon echo, а Google - це розумні динаміки. Є один мобільний додаток під назвою Google алло, а смартфони - Samsung S8 та Bixby.
  • Прогнози: Машинне навчання допомагає будувати додатки, які прогнозують ціну таксі або проїзду на певну тривалість і перевантаженість трафіку там, де їх можна знайти. При бронюванні кабіни та додатка підраховується приблизна ціна поїздки, яка здійснюється лише за допомогою машинного навчання. Коли ми використовуємо послугу GPS для перевірки маршруту від джерела до пункту призначення, додаток покаже нам різні способи проїзду та перевірку трафіку в цей момент на меншу кількість транспортних засобів та там, де перевантаженість руху більше, ніж робиться або отриманий за допомогою програми машинного навчання.
  • Відеоспостереження: це допомагає виявити злочин або будь-яку промаху, яка відбудеться до того, як це станеться. Це допомагає відстежувати незвичну поведінку людей, таких як дрімота на лавочках і нерухомість довго, спотикання тощо. Це створить автоматичне оповіщення охоронцям або людям, які всі там розміщені, і вони можуть допомогти уникнути будь-яких проблем або проблеми.
  • Платформи соціальних медіа : соціальні медіа використовуються для забезпечення кращої стрічки новин та реклами відповідно до інтересів користувача, в основному здійснюється лише за допомогою машинного навчання. На YouTube є багато прикладів, таких як пропозиції друзів, пропозиції на сторінці у Facebook, пісні та відео. Машинне навчання в основному працює над простою концепцією на основі досвіду користувача, з яким вони зв'язуються та відвідують профілі чи веб-сайти дуже часто, пропозиції пропонуються користувачеві відповідно. Він також пропонує техніку отримання корисної інформації з зображень та відео
  • Спам та зловмисне програмне забезпечення: клієнти електронної пошти використовують ряд фільтрів спаму, і ці спам-фільтри постійно оновлюються, і це в основному здійснюється за допомогою машинного навчання. Багатошарова індукція на деревах на основі правил - це деякі методи, які забезпечуються машинним навчанням. Так само виявлено ряд шкідливих програм, які виявляються в основному за допомогою програм системної безпеки, яким в основному допомагає лише машинне навчання.
  • Підтримка клієнтів: Більшість відомих компаній або багатьох веб-сайтів надає можливість спілкуватися з представником служби підтримки клієнтів. Отже, після запиту будь-якого запиту клієнтом не обов’язково, що відповідь дається лише людиною, іноді відповіді дає чатбот, який витягує інформацію з веб-сайту та надає відповідь клієнтам. Тепер вони краще і швидше розуміють запити, а також забезпечують хороший результат, даючи відповідний результат, і це робиться лише за допомогою машинного навчання.
  • Пошукова система: під час пошуку доступні пошукові системи, щоб забезпечити найкращі результати для клієнтів. Існує багато алгоритмів машинного навчання, створених для пошуку конкретного запиту користувача, наприклад, для Google. Незалежно від того, яку сторінку люди відкривають для певної теми часто, вона буде залишатися у верхній частині сторінки довгий час.
  • Програми / компанії: Є багато додатків і компаній, які використовували машинне навчання для щоденних процесів, оскільки це є більш точним і точним, ніж ручні втручання. Це компанії Netflix, facebook, google maps, Gmail, пошук Google тощо.
  • Шахрайство та переваги: Машинне навчання використовується компаніями для відстеження відмивання грошей, як Paypal. Він використовує набір інструментів, щоб допомогти їм перевірити або порівняти мільйони транзакцій та зробити безпечні транзакції.

Висновок - Використання машинного навчання

Машинне навчання називають однією з чудових речей у галузі штучного інтелекту. Машинне навчання допомагає багато працювати у повсякденному житті, оскільки робить роботу легшою та доступною. Більшість організацій використовують додатки машинного навчання та вкладають у нього чималі гроші, щоб зробити процес швидшим та більш плавним. Це одна з широко використовуваних і прийнятих у сучасному світі мови чи технології.

Рекомендовані статті:

Це було керівництвом щодо використання машинного навчання в реальному світі. Тут ми обговорили різні програми машинного навчання, такі як передбачення, розпізнавання зображень, розпізнавання голосу тощо. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -

  1. Використання кутового JS
  2. 10 найкращих видів використання Photoshop в реальному світі
  3. Використання Raspberry Pi
  4. Топ-15 корисних застосувань Matlab в реальному світі
  5. Матлаб і Октав

Категорія:

Великі дані