Bevezetés a gépi tanulásba

A gépi tanulást AI (mesterséges intelligencia) alkalmazásnak vagy algoritmusnak lehet nevezni, amelynek segítségével a szoftveralkalmazások pontosabbak lehetnek anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Azt is biztosítja a rendszer számára, hogy automatikusan megtanulja és javítsa a tapasztalatok alapján. Elsősorban algoritmusok felépítésére használják, amelyek bemeneti adatokat tudnak venni, és statisztikai elemzéssel használják a kimenet előrejelzését. A gépi tanulásban a folyamatok hasonlóan részt vesznek az adatbányászatban.

A gépi tanulás elsősorban a számítógépes programok fejlesztésére összpontosított, amelyet az adatok eléréséhez és a tanuláshoz használnak. A gépi tanulási név 1959-ben létezett, és Arthur Samuel adta. Elsősorban a minták tanulmányozása, a számítástechnikai tanulás elmélete, az adatelemzés, a prediktív elemzés stb. Fejlesztette tovább. A mai világ alkalmazásaiban széles körben alkalmazzák. Példa erre: a Hírcsatorna a gépi tanulás elsődleges példája az egyes felhasználók vagy tagok hírcsatornáinak testreszabására.

A gépi tanulás felhasználásai

A gépi tanulás korlátlan alkalmazásai vannak, és sok gépi tanulási algoritmus is elérhető. Minden formában kaphatók, az egyszerűtől a nagyon összetettig. A gépi tanulás 10 legfontosabb felhasználási területe a következő:

  • Képfelismerés: A képfelismerés a gépi tanulási alkalmazások egyik leggyakoribb felhasználása. Ezt digitális képnek is lehet nevezni, és ezeknek a képeknek a mérése leírja a kép minden pixelének kimenetét. Az arcfelismerés egyike azoknak a nagyszerű tulajdonságoknak, amelyeket csak a gépi tanulás fejlesztett ki. Segít felismerni az arcot, és az ehhez kapcsolódó értesítéseket elküldheti az embereknek.
  • Hangfelismerés: A gépi tanulás (ML) a hangfelismerés alkalmazásának fejlesztésében is segít. Ugyancsak hivatkoztak virtuális személyi asszisztensekre (VPA). Segít megtalálni az információkat, ha hangon keresztül kérik őket. A kérdés után az asszisztens megkeresi az Ön által kért adatokat vagy információkat, és összegyűjti a szükséges információkat, hogy a lehető legjobb választ kapjon. A hangalapú gépi tanulás mai világában számos eszköz elérhető, az Amazon echo, az okos hangszórók pedig a googles home. Van egy mobilalkalmazás, a Google allo néven, az okostelefonok pedig a Samsung S8 és a Bixby.
  • Jóslatok: A gépi tanulás segít létrehozni azokat az alkalmazásokat, amelyek előrejelzik a fülke vagy az utazás árát egy adott időtartamra, valamint a forgalom torlódását, ahol megtalálhatók. Miközben a fülkét foglalja és az alkalmazás becsüli meg az út hozzávetőleges árat, amelyet csak a gépi tanulás hajt végre. Amikor GPS-szolgáltatással ellenőrizzük az útvonalat a forrástól a rendeltetési helyig, az alkalmazás megmutatja nekünk a különféle útvonalakat, és ellenőrizze a forgalmat abban a pillanatban, ahol kevesebb jármű van, és ahol a forgalom torlódása inkább történik, vagy a gépi tanulási alkalmazás használatával állítják elő.
  • Videók megfigyelése: Segít felderíteni a bűncselekményt vagy minden mulasztást, amely megtörténik, mielőtt megtörténik. Segít nyomon követni az emberek szokatlan viselkedését, például a padokon történő szunyókálást és hosszú időn át álló helyzetben maradást, botladozást stb., És automatikus figyelmeztetést generál az őrökre vagy az ott kiküldött emberekre, és segíthet elkerülni a problémákat vagy problémákat.
  • Közösségi média platformok: A közösségi médiát arra használják, hogy jobb hírcsatornákat és hirdetéseket biztosítsanak, mivel a felhasználó érdekeit tekintve elsősorban a gépi tanuláson keresztül történik. Számos példa létezik, például barátjavaslatok, oldaljavaslatok a Facebookra, dalok és videókra vonatkozó javaslatok a YouTube-on. A gépi tanulás elsősorban az egyértelmű koncepción alapul, a felhasználói élmény alapján, amellyel kapcsolatba kerülnek, és nagyon gyakran meglátogatják a profilokat vagy weboldalakat, ennek megfelelően javaslatokat nyújtanak a felhasználónak. Ezenkívül lehetővé teszi a hasznos információk képekből és videókból való kinyerését
  • Spam és rosszindulatú programok: Az e-mail kliensek számos spamszűrést használnak, és ezeket a spamszűrőket folyamatosan frissítik, és ezeket főként a gépi tanulás használja. Szabályalapú, többrétegű és fa indukció néhány módszer, amelyet a gépi tanulás biztosít. Hasonlóképpen számos rosszindulatú programot is észleltek, és ezeket elsősorban a rendszerbiztonsági programok fedezik fel, amelyeket főként a gépi tanulás segít.
  • Ügyfélszolgálat: A legtöbb neves cég vagy sok webhely lehetőséget kínál az ügyfélszolgálati képviselővel való csevegésre. Tehát, miután bármilyen kérdést feltettünk az ügyféllel, nem kötelező, hogy a választ csak az ember adja meg, néha a válaszokat a chatbot adja meg, amely kivonja az információkat a weboldalról, és választ ad az ügyfeleknek. Most jobbak és jobban megértik a lekérdezéseket, és jó eredményt nyújtanak a megfelelő eredmény megadásával, és ezt csak a gépi tanulás használja.
  • Keresőmotor: A keresés során elérhető keresőmotorok biztosítják a legjobb eredményeket az ügyfelek számára. Sok gépi tanulási algoritmust hoztak létre az adott felhasználói lekérdezés kereséséhez, például a google számára. Bármi is legyen az oldal, amelyet a felhasználók gyakran megnyílnak az adott témához, az sokáig az oldal tetején marad.
  • Alkalmazások / cégek: Sok alkalmazás és vállalat használja a gépi tanulást a napi folyamatok elvégzéséhez, mivel ez pontosabb és pontosabb, mint a kézi beavatkozás. Ezek a vállalatok a Netflix, a facebook, a google maps, a Gmail, a Google keresés stb.
  • Csalás és preferencia: A vállalatok a gépi tanulást a pénzmosás nyomon követésére használják, mint például a Paypal. Az eszközkészlet segíti őket a millió tranzakció ellenőrzésében vagy összehasonlításában, valamint a biztonságos tranzakciókban.

Következtetés - A gépi tanulás felhasználása

A gépi tanulást a mesterséges intelligencia egyik legnagyobb dolgának nevezik. A gépi tanulás sokat segít a mindennapi életben, mivel megkönnyíti és elérhetővé teszi a munkát. A legtöbb szervezet gépi tanulást alkalmaz, és sok pénzt fektet be ebbe a folyamat gyorsabbá és simábbá tételéhez. Ez a mai világ egyik legszélesebb körben alkalmazott és alkalmazott nyelve vagy technológiája.

Ajánlott cikkek:

Ez egy útmutató a gépi tanulás használatához a valós világban. Itt megvitattuk a gépi tanulás különféle alkalmazásait, például a jóslatot, a képfelismerést, a hangfelismerést stb. További tudnivalókért a következő cikket is megnézheti -

  1. A szögletes JS felhasználása
  2. A Photoshop 10 legjobb felhasználása a valós világban
  3. Málna Pi felhasználások
  4. A Matlab 15 legnépszerűbb felhasználása a valós világban
  5. Matlab és oktáv

Kategória:

Nagy adat