Maskininlärning är ett modeord för dagens teknik, och det växer väldigt snabbt dag för dag. Vi använder maskininlärning i vårt dagliga liv även utan att veta om det som Google Maps, Google Assistant, Alexa, etc. Nedan följer några av de mest trendiga tillämpningarna för maskininlärning i verkligheten:
1. Bildigenkänning:
Bildigenkänning är en av de vanligaste tillämpningarna för maskininlärning. Det används för att identifiera objekt, personer, platser, digitala bilder etc. Det populära fallet med bildigenkänning och ansiktsdetektion är, Automatisk väntaggningsförslag :
Facebook ger oss en funktion för automatisk väntaggningsförslag. När vi laddar upp ett foto med våra Facebook-vänner får vi automatiskt ett taggningsförslag med namn, och tekniken bakom detta är maskininlärning. ansiktsigenkänning och igenkänningsalgoritm .
Det är baserat på Facebook-projektet som heter ' Djupt ansikte ,' som ansvarar för ansiktsigenkänning och personidentifiering på bilden.
2. Taligenkänning
När vi använder Google får vi alternativet ' Sök med rösten ,' kommer den under taligenkänning, och det är en populär tillämpning av maskininlärning.
Taligenkänning är en process för att omvandla röstinstruktioner till text, och det är också känt som ' Tal till text ', eller' Datortaligenkänning .' För närvarande används maskininlärningsalgoritmer i stor utsträckning av olika tillämpningar av taligenkänning. Google assistent , Siri , Cortana , och Alexa använder taligenkänningsteknik för att följa röstinstruktionerna.
vad är hibernate i java
3. Trafikprognos:
Om vi vill besöka en ny plats tar vi hjälp av Google Maps, som visar oss rätt väg med den kortaste vägen och förutsäger trafikförhållandena.
Den förutsäger trafikförhållandena, till exempel om trafiken är rensad, långsamt gående eller kraftigt överbelastad med hjälp av två sätt:
Alla som använder Google Map hjälper den här appen att göra den bättre. Den tar information från användaren och skickar tillbaka till sin databas för att förbättra prestandan.
4. Produktrekommendationer:
Maskininlärning används flitigt av olika e-handels- och underhållningsföretag som t.ex Amazon , Netflix , etc., för produktrekommendationer till användaren. När vi sökte efter någon produkt på Amazon började vi få en reklam för samma produkt medan vi surfade på internet i samma webbläsare och detta på grund av maskininlärning.
Google förstår användarnas intresse genom att använda olika maskininlärningsalgoritmer och föreslår produkten enligt kundens intresse.
Liksom när vi använder Netflix hittar vi några rekommendationer för underhållningsserier, filmer etc, och detta görs även med hjälp av maskininlärning.
5. Självkörande bilar:
En av de mest spännande tillämpningarna av maskininlärning är självkörande bilar. Maskininlärning spelar en betydande roll i självkörande bilar. Tesla, det mest populära biltillverkningsföretaget, arbetar med självkörande bilar. Den använder en oövervakad inlärningsmetod för att träna bilmodellerna att upptäcka människor och föremål under körning.
6. Filtrering av skräppost och skadlig programvara:
När vi får ett nytt e-postmeddelande filtreras det automatiskt som viktigt, normalt och skräppost. Vi får alltid ett viktigt mail i vår inkorg med den viktiga symbolen och skräppostmeddelanden i vår spambox, och tekniken bakom detta är Machine learning. Nedan finns några skräppostfilter som används av Gmail:
- Innehållsfilter
- Rubrikfilter
- Allmänt filter för svarta listor
- Regelbaserade filter
- Behörighetsfilter
Vissa maskininlärningsalgoritmer som t.ex Flerskiktsperceptron , Beslutsträd , och Naiv Bayes klassificerare används för e-postfiltrering av skräppost och upptäckt av skadlig programvara.
7. Virtuell personlig assistent:
Vi har olika virtuella personliga assistenter som t.ex Google assistent , Alexa , Cortana , Siri . Som namnet antyder hjälper de oss att hitta informationen med hjälp av vår röstinstruktion. Dessa assistenter kan hjälpa oss på olika sätt bara genom våra röstinstruktioner som att spela musik, ringa någon, öppna ett e-postmeddelande, schemalägga ett möte, etc.
Dessa virtuella assistenter använder maskininlärningsalgoritmer som en viktig del.
Dessa assistenter spelar in våra röstinstruktioner, skickar dem över servern på ett moln och avkodar dem med ML-algoritmer och agerar därefter.
8. Online bedrägeriupptäckt:
Maskininlärning gör vår onlinetransaktion säker och säker genom att upptäcka bedrägeritransaktioner. Närhelst vi utför någon onlinetransaktion kan det finnas olika sätt som en bedräglig transaktion kan ske, t.ex falska konton , falska id , och stjäla pengar mitt i en transaktion. Så för att upptäcka detta, Feed Forward Neuralt nätverk hjälper oss genom att kontrollera om det är en äkta transaktion eller en bedrägeritransaktion.
För varje äkta transaktion omvandlas utdata till några hash-värden, och dessa värden blir indata för nästa omgång. För varje äkta transaktion finns det ett specifikt mönster som får växelpengar för bedrägeritransaktionen, så det upptäcker det och gör våra onlinetransaktioner säkrare.
9. Börshandel:
Maskininlärning används i stor utsträckning inom aktiemarknadshandel. På aktiemarknaden finns det alltid en risk för upp- och nedgångar i aktier, så för denna maskininlärning långtidsminnes neurala nätverk används för att förutsäga trender på aktiemarknaden.
10. Medicinsk diagnos:
Inom medicinsk vetenskap används maskininlärning för sjukdomsdiagnoser. Med detta växer medicinsk teknik mycket snabbt och kan bygga 3D-modeller som kan förutsäga den exakta positionen för lesioner i hjärnan.
Det hjälper till att enkelt hitta hjärntumörer och andra hjärnrelaterade sjukdomar.11. Automatisk språköversättning:
Om vi nu för tiden besöker en ny plats och vi inte är medvetna om språket så är det inga problem alls, eftersom även maskininlärning hjälper oss genom att konvertera texten till våra kända språk. Googles GNMT (Google Neural Machine Translation) tillhandahåller denna funktion, som är en neural maskininlärning som översätter texten till vårt välbekanta språk, och det kallas automatisk översättning.
Tekniken bakom den automatiska översättningen är en sekvens till sekvensinlärningsalgoritm, som används med bildigenkänning och översätter texten från ett språk till ett annat språk.