Uvod u strojno učenje

Strojno učenje može se nazvati AI (umjetna inteligencija) aplikacija ili algoritam uz pomoć kojeg softverske aplikacije budu preciznije, a da nisu izričito programirane. Također pruža mogućnost sustava da automatski učiti i poboljšati se iskustvom. Koristi se uglavnom za izgradnju algoritama koji mogu primati ulazne podatke i koristiti statističku analizu za predviđanje rezultata. U strojnom učenju procesi su također uključeni u vađenje podataka.

Strojno učenje uglavnom se usredotočilo na razvoj računalnih programa koji se koriste za pristup podacima i učenje. Ime strojnog učenja nastalo je 1959. godine, a dao ga je Arthur Samuel. Uglavnom se razvijalo proučavanje obrazaca, teorija učenja računanja, analitika podataka, prediktivna analitika itd. Široko se koristi u primjenama današnjeg svijeta. Primjer je da su vijesti feed najbolji primjer strojnog učenja za personaliziranje feeda svakog korisnika ili člana.

Primjene strojnog učenja

Postoje neograničene aplikacije strojnog učenja i tu je na raspolaganju mnogo algoritama strojnog učenja. Dostupne su u svakom obliku, od jednostavnih do vrlo složenih. 10 najboljih primjena strojnog učenja su sljedeće:

  • Prepoznavanje slike: Prepoznavanje slike jedna je od najčešćih korištenja aplikacija za strojno učenje. Može se nazvati i digitalnom slikom, a za ove slike mjerenje opisuje izlaz svakog piksela na slici. Prepoznavanje lica je također jedna od sjajnih značajki koje su razvijene samo strojnim učenjem. Pomaže prepoznati lice i slati obavijesti povezane s tim ljudima.
  • Prepoznavanje glasa: Strojno učenje (ML) također pomaže u razvoju aplikacije za prepoznavanje glasa. Također se naziva virtualnim osobnim asistentima (VPA). To će vam pomoći da pronađete informacije kada ih se zatraži preko glasa. Nakon pitanja, pomoćnik će paziti na podatke ili podatke koje ste tražili i prikupiti potrebne podatke kako bi vam pružio najbolji odgovor. U današnjem svijetu Strojnog učenja na raspolaganju je mnogo uređaja za prepoznavanje glasa što je Amazon odjek, a googles dom pametni zvučnici. Postoji jedna mobilna aplikacija koja se zove Google allo, a pametni telefoni su Samsung S8 i Bixby.
  • Predviđanja: Strojno učenje pomaže u izgradnji aplikacija koje predviđaju cijenu kabine ili putovanja za određeno trajanje i zagušenje prometa tamo gdje ih možete pronaći. Dok rezervirate taksi i aplikacija, procjenjuje približnu cijenu putovanja koja se obavlja samo korištenjem strojnog učenja. Kada koristimo GPS uslugu za provjeru rute od izvora do odredišta, aplikacija će nam pokazati različite načine putovanja i provjere prometa u tom trenutku za manji broj vozila i gdje je zagušenje prometa više što se obavlja ili dohvaćen uporabom primjene strojnog učenja.
  • Video nadzor: Pomaže u otkrivanju zločina ili bilo koje propuštenosti koja će se dogoditi prije nego što se dogodi. To pomaže u praćenju neobičnog ponašanja ljudi kao što su drijemanje na klupama i stajanje mirno, itd. I stvorit će automatski upozorenje stražarima ili ljudima koji su svi tamo postavljeni i mogu vam pomoći da izbjegnu bilo kakve probleme ili problemi.
  • Platforme društvenih medija : društveni se mediji koriste za pružanje boljih feedova vijesti i oglašavanja prema interesu korisnika, većinom se rade samo putem strojnog učenja. Na YouTubeu postoje mnogi primjeri poput prijedloga prijatelja, prijedloga stranica za Facebook, prijedloga pjesama i videozapisa. Strojno učenje uglavnom funkcionira na jednostavnom konceptu na temelju iskustva korisnika, s kojim se oni povezuju i vrlo često posjećuju profile ili web stranice, a korisnički prijedlozi daju korisniku na odgovarajući način. Također nudi tehniku ​​izvlačenja korisnih informacija iz slika i video zapisa
  • Neželjena pošta i zlonamjerni softver: klijenti e-pošte koriste brojne filtriranje neželjene pošte, a ti se filtri neželjene pošte neprestano ažuriraju i to se uglavnom vrši pomoću strojnog učenja. Višeslojna i indukcija stabala koja se temelji na pravilima neke su od tehnika koje pruža strojno učenje. Slično je otkriven i određeni broj zlonamjernog softvera koji su uglavnom otkriveni sigurnosnim programima sustava kojima uglavnom pomaže samo strojno učenje.
  • Korisnička podrška: Većina poznatih tvrtki ili mnogih web stranica pruža mogućnost čavrljanja sa predstavnikom korisničke podrške. Dakle, nakon postavljanja bilo kakvog upita kupca, nije obavezno da odgovor daje samo čovjek, ponekad odgovore daje chatbot koji podatke izvlači s web stranice i daje kupcima odgovor. Sada su bolji i brže i brže razumiju upite, a također daju dobar rezultat dajući odgovarajući rezultat, a to rade samo upotrebe strojnog učenja.
  • Tražilica: Na raspolaganju su tražilice dok pretražite kako biste kupcima pružili najbolje rezultate. Mnogo je algoritama strojnog učenja stvorenih za pretraživanje određenog korisničkog upita poput Googlea. Bez obzira što stranicu često otvaraju stranicu za određenu temu, koja će dugo ostati na vrhu stranice.
  • Aplikacije / tvrtke: Mnogo je aplikacija i tvrtki koje su koristile strojno učenje za svakodnevni proces jer je precizniji i precizniji od ručnih intervencija. To su Netflix, facebook, google karte, Gmail, Google pretraživanje itd.
  • Prijevare i preferencije: Strojno učenje tvrtke koriste kako bi pratili pranje novca poput Paypala. Koristi skup alata koji im pomažu u provjeri ili usporedbi milijuna transakcija i ostvarivanju sigurnih transakcija.

Zaključak - Korištenje strojnog učenja

Strojno učenje naziva se jednom od sjajnih stvari na polju umjetne inteligencije. Strojno učenje puno pomaže u svakodnevnom životu jer posao čini lakšim i dostupnijim. Većina organizacija koristi aplikacije strojnog učenja i ulaže u njega puno novca kako bi proces bio brži i glatkiji. To je jedan od široko korištenih i usvojenih jezika ili tehnologija u današnjem svijetu.

Preporučeni članci:

Ovo je vodič za uporabu strojnog učenja u stvarnom svijetu. Ovdje smo raspravljali o različitim aplikacijama strojnog učenja poput predviđanja, prepoznavanja slike, prepoznavanja glasa itd. Također možete pogledati sljedeći članak kako biste saznali više -

  1. Upotrebe kutnih JS
  2. 10 najboljih korištenja Photoshopa u stvarnom svijetu
  3. Primjene Raspberry Pi
  4. Top 15 korisnih upotreba Matlaba u stvarnom svijetu
  5. Matlab i Octave

Kategorija:

Veliki podaci