Въведение в машинното обучение

Машинното обучение може да се обозначава като приложение или алгоритъм на AI (изкуствен интелект), с помощта на който софтуерните приложения да бъдат по-точни, без да бъдат изрично програмирани. Той също така предоставя на системата възможност за автоматично учене и усъвършенстване от опита. Използва се главно за изграждане на алгоритми, които могат да получават входни данни и използват статистически анализ за прогнозиране на изхода. В машинното обучение процесите участват по подобен начин като извличането на данни.

Машинното обучение се фокусира основно върху разработването на компютърни програми, които се използват за достъп до данните и за учене. Името на машинното обучение възниква през 1959 г. и е дадено от Артур Самуел. Развива основно изучаването на модели, теория за изчислително обучение, анализиране на данни, прогнозна анализа и др. Използва се широко в приложения на съвременния свят. Примерът е, че News feed е основният пример за използване на машинно обучение за персонализиране на емисията на всеки потребител или член.

Използване на машинно обучение

Има безгранични приложения за машинно обучение и има много алгоритми за машинно обучение, които са достъпни за учене. Те се предлагат във всяка форма от прости до силно сложни. Топ 10 начини за машинно обучение са следните:

  • Разпознаване на изображение : Разпознаването на изображение е една от най-често използваните приложения за машинно обучение. Той може също да бъде обозначен като цифрово изображение и за тези изображения измерването описва изхода на всеки пиксел в изображението. Разпознаването на лица е също една от големите характеристики, които са разработени само чрез машинно обучение. Той помага да се разпознае лицето и да се изпращат уведомленията, свързани с това, на хората.
  • Разпознаване на глас: Машинното обучение (ML) също помага при разработването на приложението за разпознаване на глас. Той също така е посочен като виртуални лични асистенти (VPA). Той ще ви помогне да намерите информацията, когато бъдете поискани през гласа. След вашия въпрос, този асистент ще потърси данните или информацията, която е поискана от вас, и ще събере необходимата информация, за да ви даде най-добрия отговор. В днешния свят на машинно обучение за разпознаване на глас има много устройства, които са ехо на Amazon, а Google Home е интелигентните говорители. Има едно мобилно приложение, наречено Google allo, а смартфоните са Samsung S8 и Bixby.
  • Прогнози: Машинното обучение помага при изграждането на приложения, които прогнозират цената на таксито или пътуване за определена продължителност и задръстване на трафика, където може да се намери. Докато резервирате таксито и приложението преценява приблизителната цена на пътуването, което се извършва само от използването на машинно обучение. Кога използваме услугата GPS за проверка на маршрута от източника до местоназначението, приложението ще ни покаже различните начини да отидем и да проверим трафика в този момент за по-малък брой превозни средства и къде задръстванията на трафика са повече, което се прави или извлечено от приложенията на машинно обучение.
  • Наблюдение на видеоклипове: Той помага да се открие престъплението или пропускането, което ще се случи, преди да се случи. Той помага за проследяване на необичайното поведение на хората като дрямка на пейки и неподвижно изправяне от дълго време, спъване и т.н. и ще създаде автоматичен сигнал за охраната или хората, които всички са публикувани там, и те могат да помогнат да избегнат проблеми или проблеми.
  • Платформи за социални медии : социалните медии се използват за осигуряване на по-добра емисия новини и реклама според интереса на потребителя се извършват главно чрез използването на машинно обучение. Има много примери като предложения за приятели, предложения за страници за Facebook, предложения за песни и видеоклипове в YouTube. Машинното обучение работи главно върху концепцията на базата на опита на потребителя, с който те се свързват и посещават много често профилите или уебсайтовете, съответно предложенията се предоставят на потребителя. Той също така предоставя техниката за извличане на полезна информация от изображения и видеоклипове
  • Спам и зловреден софтуер: Клиентите по електронна поща използват редица филтри за спам и тези спам филтри непрекъснато се актуализират и се извършват главно от използването на машинно обучение. Многослойната и дървесна индукция на основата на правила са някои от техниките, които се осигуряват чрез машинно обучение. По подобен начин се откриват редица злонамерен софтуер, които се откриват главно от програмите за сигурност на системата, което се подпомага главно само от машинно обучение.
  • Поддръжка на клиенти: Повечето от реномираните компании или много уебсайтове предлагат възможност за разговор с представител на поддръжката на клиенти. Така че, след като зададете някакво запитване от клиента, не е задължително отговорът да се дава само от човека, понякога отговорите се дават от чатбота, който извлича информацията от уебсайта и предоставя отговора на клиентите. Сега те са по-добри и разбират заявките бързо и по-бързо, а също така осигуряват добър резултат, като дават подходящ резултат и това се прави само от използването на машинното обучение.
  • Търсачка: Има налични търсачки, докато търсите, за да осигурите най-добрите резултати на клиентите. Има много алгоритми за машинно обучение, създадени за търсене на конкретната потребителска заявка, като например за google. Каквато и страница да се отваря от потребителите често за конкретната тема, която ще остане в горната част на страницата за дълго време.
  • Приложения / компании: Има много приложения и компании, които използваха машинно обучение за ежедневния си процес, тъй като той е по-точен и прецизен от ръчните интервенции. Тези компании са Netflix, facebook, google maps, Gmail, Google Търсене и т.н.
  • Измами и предпочитания: Машинното обучение се използва от компаниите, за да следи прането на пари като Paypal. Той използва набор от инструменти, за да им помогне да проверят или сравнят милионите транзакции и да правят сигурни транзакции.

Заключение - Използване на машинно обучение

Машинното обучение се споменава като едно от най-големите неща в областта на изкуствения интелект. Машинното обучение помага много да работите в ежедневния си живот, тъй като прави работата по-лесна и достъпна. Повечето от организациите използват приложения за машинно обучение и инвестират в него много пари, за да направят процеса по-бърз и гладък. Това е един от широко използваните и приети език или технологии в днешния свят.

Препоръчани статии:

Това е ръководство за използването на машинното обучение в реалния свят. Тук сме обсъдили различните приложения на машинното обучение като прогнозиране, разпознаване на изображения, разпознаване на глас и др. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -

  1. Използване на ъглови JS
  2. 10 най-добри употреби на Photoshop в реалния свят
  3. Използва се Raspberry Pi
  4. Топ 15 полезни приложения на Matlab в реалния свят
  5. Matlab и Octave

Категория:

Голяма информация