Maskinlæring er et buzzword for dagens teknologi, og det vokser veldig raskt dag for dag. Vi bruker maskinlæring i vårt daglige liv selv uten å vite det, for eksempel Google Maps, Google Assistant, Alexa, osv. Nedenfor er noen av de mest populære virkelige applikasjonene for maskinlæring:
1. Bildegjenkjenning:
Bildegjenkjenning er en av de vanligste bruksområdene for maskinlæring. Den brukes til å identifisere objekter, personer, steder, digitale bilder osv. Det populære bruksområdet for bildegjenkjenning og ansiktsgjenkjenning er, Automatisk forslag til vennemerking :
Facebook gir oss en funksjon med forslag til automatisk vennemerking. Hver gang vi laster opp et bilde med Facebook-vennene våre, får vi automatisk et tagging-forslag med navn, og teknologien bak dette er maskinlærings ansiktsgjenkjennelse og gjenkjenningsalgoritme .
Den er basert på Facebook-prosjektet kalt ' Deep Face ,' som er ansvarlig for ansiktsgjenkjenning og personidentifikasjon på bildet.
2. Talegjenkjenning
Mens vi bruker Google, får vi muligheten til ' Søk med stemmen ,' kommer den under talegjenkjenning, og det er en populær applikasjon av maskinlæring.
Talegjenkjenning er en prosess for å konvertere taleinstruksjoner til tekst, og det er også kjent som ' Tale til tekst ', eller ' Datamaskin talegjenkjenning .' For tiden er maskinlæringsalgoritmer mye brukt av ulike applikasjoner for talegjenkjenning. Google-assistent , Siri , Cortana , og Alexa bruker talegjenkjenningsteknologi for å følge taleinstruksjonene.
3d i autocad
3. Trafikkprognose:
Hvis vi ønsker å besøke et nytt sted, tar vi hjelp av Google Maps, som viser oss riktig sti med kortest rute og forutsier trafikkforholdene.
Den forutsier trafikkforholdene, for eksempel om trafikken er ryddet, saktegående eller sterkt overbelastet ved hjelp av to måter:
Alle som bruker Google Map hjelper denne appen med å gjøre den bedre. Den tar informasjon fra brukeren og sender tilbake til databasen for å forbedre ytelsen.
4. Produktanbefalinger:
Maskinlæring er mye brukt av ulike e-handels- og underholdningsselskaper som f.eks Amazon , Netflix , etc., for produktanbefaling til brukeren. Hver gang vi søker etter et produkt på Amazon, begynte vi å få en annonse for det samme produktet mens vi surfet på den samme nettleseren, og dette er på grunn av maskinlæring.
Google forstår brukerinteressen ved å bruke ulike maskinlæringsalgoritmer og foreslår produktet i henhold til kundens interesse.
På samme måte når vi bruker Netflix finner vi noen anbefalinger for underholdningsserier, filmer osv., og dette gjøres også ved hjelp av maskinlæring.
5. Selvkjørende biler:
En av de mest spennende bruksområdene for maskinlæring er selvkjørende biler. Maskinlæring spiller en betydelig rolle i selvkjørende biler. Tesla, det mest populære bilprodusenten, jobber med selvkjørende biler. Den bruker uovervåket læringsmetode for å trene bilmodellene til å oppdage mennesker og gjenstander mens de kjører.
6. Filtrering av søppelpost og skadelig programvare:
Hver gang vi mottar en ny e-post, filtreres den automatisk som viktig, vanlig og spam. Vi mottar alltid en viktig post i innboksen vår med det viktige symbolet og spam-e-poster i spamboksen vår, og teknologien bak dette er maskinlæring. Nedenfor er noen spamfiltre som brukes av Gmail:
- Innholdsfilter
- Overskriftsfilter
- Generelt svartelistefilter
- Regelbaserte filtre
- Tillatelsesfiltre
Noen maskinlæringsalgoritmer som f.eks Multi-Layer Perceptron , Beslutningstre , og Naiv Bayes-klassifiserer brukes til e-post spamfiltrering og oppdagelse av skadelig programvare.
7. Virtuell personlig assistent:
Vi har ulike virtuelle personlige assistenter som f.eks Google-assistent , Alexa , Cortana , Siri . Som navnet antyder, hjelper de oss med å finne informasjonen ved å bruke stemmeinstruksjonen vår. Disse assistentene kan hjelpe oss på forskjellige måter bare ved hjelp av stemmeinstruksjonene våre, for eksempel Spill musikk, ring noen, åpne en e-post, planlegge en avtale osv.
Disse virtuelle assistentene bruker maskinlæringsalgoritmer som en viktig del.
Disse assistentene tar opp taleinstruksjonene våre, sender dem over serveren på en sky, og dekoder dem ved hjelp av ML-algoritmer og handler deretter.
8. Online svindeloppdagelse:
Maskinlæring gjør transaksjonen vår på nett trygg og sikker ved å oppdage svindeltransaksjoner. Hver gang vi utfører en netttransaksjon, kan det være forskjellige måter en uredelig transaksjon kan finne sted, som f.eks falske kontoer , falske IDer , og stjele penger midt i en transaksjon. Så for å oppdage dette, Feed Forward Neuralt nettverk hjelper oss ved å sjekke om det er en ekte transaksjon eller en svindeltransaksjon.
For hver ekte transaksjon konverteres utdataene til noen hash-verdier, og disse verdiene blir input for neste runde. For hver ekte transaksjon er det et spesifikt mønster som får vekslepenger for svindeltransaksjonen, og det oppdager det og gjør transaksjonene våre på nett sikrere.
9. Børshandel:
Maskinlæring er mye brukt i aksjemarkedshandel. I aksjemarkedet er det alltid en risiko for opp- og nedturer i aksjer, så for denne maskinlæringen langtidsminne nevrale nettverk brukes til å forutsi aksjemarkedstrender.
10. Medisinsk diagnose:
I medisinsk vitenskap brukes maskinlæring for sykdommer diagnoser. Med dette vokser medisinsk teknologi veldig raskt og i stand til å bygge 3D-modeller som kan forutsi den nøyaktige plasseringen av lesjoner i hjernen.
Det hjelper med å finne hjernesvulster og andre hjernerelaterte sykdommer enkelt.11. Automatisk språkoversettelse:
I dag, hvis vi besøker et nytt sted og vi ikke er klar over språket, er det ikke noe problem i det hele tatt, da også maskinlæring hjelper oss ved å konvertere teksten til våre kjente språk. Googles GNMT (Google Neural Machine Translation) gir denne funksjonen, som er en Neural Machine Learning som oversetter teksten til vårt kjente språk, og det kalles automatisk oversettelse.
Teknologien bak den automatiske oversettelsen er en sekvens til sekvenslæringsalgoritme, som brukes med bildegjenkjenning og oversetter teksten fra ett språk til et annet språk.