Johdanto koneoppimiseen

Koneoppimiseen voidaan viitata AI (tekoälyn) sovelluksena tai algoritmina, jonka avulla ohjelmistosovellukset ovat tarkempia ilman, että niitä on nimenomaisesti ohjelmoitu. Se tarjoaa myös järjestelmän kyvyn oppia ja parantaa kokemusta automaattisesti. Sitä käytetään pääasiassa algoritmien rakentamiseen, jotka voivat vastaanottaa syöttötietoja ja käyttää tilastollista analyysiä tulosteen ennustamiseen. Koneoppimisessa prosessit ovat samoin kuin tiedon louhinta.

Koneoppiminen on keskittynyt pääasiassa tietokoneohjelmien kehittämiseen, jota käytetään tietojen käyttämiseen ja oppimiseen. Koneoppimisnimi syntyi vuonna 1959, ja sen antoi Arthur Samuel. Se kehitti pääasiassa mallien tutkimusta, laskennan oppimisteoriaa, data-analytiikkaa, ennustavaa analytiikkaa jne. Sitä käytetään laajalti nykymaailman sovelluksissa. Esimerkki on, uutissyöte on erinomainen esimerkki koneoppimisesta jokaisen käyttäjän tai jäsenen syötteiden mukauttamiseen.

Koneoppimisen käyttötavat

Koneoppimisessa on rajattomia sovelluksia, ja oppimiseen on saatavana paljon koneoppimisalgoritmeja. Niitä on saatavana kaikissa muodoissa yksinkertaisista erittäin monimutkaisiin. Kymmenen tärkeintä koneoppimiskäyttöä ovat seuraavat:

  • Kuvan tunnistus: Kuvan tunnistus on yksi koneoppimissovellusten yleisimmistä käyttötavoista. Sitä voidaan kutsua myös digitaaliseksi kuvaksi ja näille kuville mittaus kuvaa kuvan jokaisen pikselin lähtöä. Kasvontunnistus on myös yksi hienoista ominaisuuksista, jotka on kehitetty vain koneoppimisella. Se auttaa tunnistamaan kasvot ja lähettämään niihin liittyvät ilmoitukset ihmisille.
  • Äänentunnistus: Koneoppiminen (ML) auttaa myös puheentunnistuksen sovelluksen kehittämisessä. Sitä kutsuttiin myös virtuaaliseksi henkilökohtaiseksi avustajaksi (VPA). Se auttaa sinua löytämään tiedot, kun sinulta kysytään ääntä. Kysymyksesi jälkeen avustaja etsii tietojasi tai tietojasi, joita olet kysynyt, ja kerää tarvittavat tiedot parhaan vastauksen saamiseksi. Nykypäivän koneoppimisessa äänen tunnistusta varten on saatavana monia laitteita, jotka ovat Amazonin kaiku ja googles-koti on älykkäät kaiuttimet. On yksi mobiilisovellus nimeltään Google allo ja älypuhelimet ovat Samsung S8 ja Bixby.
  • Ennusteet: Koneoppiminen auttaa rakentamaan sovelluksia, jotka ennustavat ohjaamon tai matkan hinnan tietyksi ajaksi ja liikenteen ruuhkia, missä niitä löytyy. Ohjaamon ja sovelluksen varauksen yhteydessä arvioidaan matkan arvioitu hinta, joka tehdään vain koneoppimisella. Milloin käytämme GPS-palvelua reitin tarkastamiseen lähteestä määränpäähän, sovellus näyttää meille erilaisia ​​tapoja edetä ja tarkistaa liikenteen kyseisellä hetkellä pienemmällä määrällä ajoneuvoja ja missä liikenteen ruuhkautuminen on enemmän kuin mitä tehdään tai haettu koneoppimissovelluksen avulla.
  • Videovalvonta: Se auttaa havaitsemaan rikoksen tai mahdolliset missaamiset, jotka tapahtuvat ennen kuin ne tapahtuvat. Se auttaa seuraamaan ihmisten epätavallista käyttäytymistä, kuten napojen laittamista penkille ja seisotusta pitkään, kompastua jne., Ja se antaa automaattisen hälytyksen vartijoille tai henkilöille, jotka kaikki on lähetetty sinne, ja voi auttaa välttämään ongelmia tai ongelmia.
  • Sosiaalisen median alustoja: Sosiaalista mediaa käytetään tarjoamaan parempia uutissyötteitä ja mainontaa käyttäjän etujen mukaisesti pääasiassa käyttämällä vain koneoppimista. YouTube-sivustossa on monia esimerkkejä, kuten ystäväehdotuksia, Facebook-sivusehdotuksia, kappaleita ja video-ehdotuksia. Koneoppiminen toimii pääasiassa suoraviivaisella konseptilla käyttäjän kokemuksen perusteella, jonka kanssa he ovat yhteydessä toisiinsa ja käyvät profiileissa tai verkkosivustoilla hyvin usein, ja ehdotuksia tarjotaan käyttäjälle vastaavasti. Se tarjoaa myös tekniikan hyödyllisen tiedon poimimiseksi kuvista ja videoista
  • Roskapostit ja haittaohjelmat: Sähköpostiasiakkaat käyttävät useita roskapostisuodatuksia, ja näitä roskapostisuodattimia päivitetään jatkuvasti, ja nämä tehdään pääasiassa koneoppimisen avulla. Sääntöpohjainen, monikerroksinen ja puiden induktio ovat joitain tekniikoita, jotka tarjotaan koneoppimisella. Samoin havaitaan useita haittaohjelmia, ja ne havaitaan pääasiassa järjestelmän tietoturvaohjelmilla, joita auttavat pääasiassa vain koneoppiminen.
  • Asiakastuki: Suurin osa maineikkaimmista yrityksistä tai monista verkkosivustoista tarjoaa mahdollisuuden keskustella asiakastuen edustajan kanssa. Joten asiakkaan kyselyn jälkeen ei ole pakollista, että vastauksen antaa vain ihminen, joskus vastaukset antaa chatbot, joka purkaa tiedot verkkosivustolta ja tarjoaa vastauksen asiakkaille. Nyt he ovat parempia ja ymmärtävät kyselyt nopeasti ja nopeasti. Lisäksi saadaan hyvä tulos antamalla sopiva tulos, ja se tehdään vain koneoppimisen avulla.
  • Hakukone: Hakukoneita on saatavana etsiessäsi parhaita tuloksia asiakkaille. Tietyn käyttäjäkyselyn etsimiseen on luotu monia koneoppimisalgoritmeja, kuten google. Mitä sivua käyttäjät avaavat usein tiettyä aihetta varten, se pysyy sivun yläosassa pitkään.
  • Sovellukset / yritykset: Monet sovellukset ja yritykset käyttivät koneoppimista päivittäisessä prosessissaan, koska se on tarkempi ja tarkempi kuin manuaaliset toimenpiteet. Näitä yrityksiä ovat Netflix, facebook, google maps, Gmail, Google-haku jne.
  • Petos ja suosiminen: Yritykset käyttävät koneoppimista rahanpesun seuraamiseen kuten Paypal. Se käyttää joukko työkaluja auttaakseen heitä tarkistamaan tai vertailemaan miljoonia tapahtumia ja tekemään turvallisia tapahtumia.

Johtopäätös - Koneoppimisen käyttötavat

Koneoppimiseen viitataan yhtenä suurimpana tekijänä tekoälyn alalla. Koneoppiminen auttaa paljon työskentelemään jokapäiväisessä elämässäsi, koska se tekee työstä helpompaa ja helpompaa. Suurin osa organisaatioista käyttää koneoppimisen sovelluksia ja sijoittaa siihen paljon rahaa prosessin nopeuttamiseksi ja sujuvuuden lisäämiseksi. Se on yksi nykymaailmassa laajalti käytetyistä kielistä tai tekniikoista.

Suositellut artikkelit:

Tämä on opas koneenoppimisen käytöstä todellisessa maailmassa. Täällä olemme keskustelleet koneoppimisen erilaisista sovelluksista, kuten ennustaminen, kuvan tunnistaminen, äänentunnistus jne. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -

  1. Kulmaisen JS: n käyttö
  2. Photoshopin 10 parasta käyttöä todellisessa maailmassa
  3. Vadelma Pi: n käyttö
  4. Matlabin 15 suosituinta käyttötapaa todellisessa maailmassa
  5. Matlab ja oktaavi

Luokka:

Suuri data