Introduktion til maskinlæring

Maskinlæring kan kaldes AI (kunstig intelligens) applikation eller algoritme ved hjælp af hvilke softwareprogrammerne skal være mere nøjagtige uden at være eksplicit programmeret. Det giver også systemets evne til automatisk at lære og forbedre fra oplevelsen. Det bruges hovedsageligt til at opbygge algoritmer, der kan modtage inputdata og bruge statistisk analyse til at forudsige output. I maskinlæring er processerne på lignende måde involveret som data mining.

Maskinlæring har hovedsageligt fokuseret på udvikling af computerprogrammer, der bruges til at få adgang til dataene og lære. Maskinindlæringens navn kom til i 1959, og det blev givet af Arthur Samuel. Det udviklede sig hovedsageligt studiet af mønstre, beregningslæringsteori, dataanalyse, forudsigelsesanalyse osv. Det bruges i vid udstrækning i applikationer i nutidens verden. Eksemplet er, Nyhedsfeed er det vigtigste eksempel på at bruge maskinlæring til at personalisere hver bruger eller medlems feed.

Brug af maskinlæring

Der er ubegrænsede anvendelser af maskinlæring, og der er mange maskinlæringsalgoritmer, der er tilgængelige til at lære. De fås i enhver form fra enkel til meget kompleks. Top 10 anvendelser af maskinlæring er som følger:

  • Billedgenkendelse: Billedgenkendelse er en af ​​de mest almindelige anvendelser af applikationer til maskinlæring. Det kan også kaldes et digitalt billede, og for disse billeder beskriver målingen output for hver pixel i et billede. Ansigtsgenkendelsen er også en af ​​de store funktioner, der kun er udviklet af maskinlæring. Det hjælper med at genkende ansigtet og sende meddelelser, der er relateret til det, til mennesker.
  • Stemmegenkendelse: Maskinlæring (ML) hjælper også med at udvikle applikationen til stemmegenkendelse. Det kaldes også virtuelle personlige assistenter (VPA). Det hjælper dig med at finde informationen, når du bliver spurgt over stemmen. Efter dit spørgsmål vil den assistent kigge efter de data eller de oplysninger, du har stillet, og indsamle de krævede oplysninger for at give dig det bedste svar. Der er mange enheder tilgængelige i nutidens verden af ​​maskinlæring til stemmegenkendelse, der er Amazon-ekko og googles home er de smarte højttalere. Der er en mobilapp kaldet Google allo og smartphones er Samsung S8 og Bixby.
  • Forudsigelser: Maskinlæring hjælper med at opbygge de applikationer, der forudsiger prisen for førerhus eller rejser i en bestemt varighed og trafikbelastning, hvor man kan finde. Når man booker førerhuset og appen, anslås den omtrentlige pris for turen, der udføres kun ved brug af maskinlæring. Hvornår bruger vi GPS-service til at kontrollere ruten fra kilde til destination, viser appen os de forskellige måder at gå og kontrollere trafikken på det øjeblik for det færre antal køretøjer, og hvor trafikbelastningen er mere, der gøres eller hentet ved hjælp af applikationer til maskinlæring.
  • Videoovervågning: Det hjælper med at opdage forbrydelsen eller enhver fejl, der vil ske, før den sker. Det hjælper med at spore den usædvanlige opførsel hos mennesker som at slappe af på bænke og stå stille fra lang tid, snuble osv., Og det vil skabe en automatisk advarsel til vagterne eller folkene, som alle er placeret der, og de kan hjælpe med at undgå problemer eller problemer.
  • Sociale medier-platforme: Sociale medier bruges til at levere bedre nyhedsfeeds og reklame, som pr. Brugerens interesse først og fremmest sker ved brug af maskinlæring. Der er mange eksempler som veneforslag, sideforslag til Facebook, sange og videoforslag på YouTube. Maskinlæring fungerer hovedsageligt på det enkle koncept på grundlag af brugerens oplevelse, som de får forbindelse og besøger profiler eller websteder meget ofte, forslag giver brugeren i overensstemmelse hermed. Det giver også teknikken til at udtrække nyttige oplysninger fra billeder og videoer
  • Spam og malware: E-mail-klienter bruger en række spamfiltrering, og disse spamfiltre bliver løbende opdateret, og disse udføres hovedsageligt ved brug af maskinlæring. Regelbaseret, flerlags og træinduktion er nogle af de teknikker, der leveres ved maskinlæring. Tilsvarende registreres et antal malware, og disse opdages hovedsageligt af systemsikkerhedsprogrammer, der hovedsageligt hjælpes af maskinlæring.
  • Kundesupport: De fleste af de ansete virksomheder eller mange websteder giver mulighed for at chatte med en kundesupportrepræsentant. Så efter at have stillet nogen forespørgsel fra kunden, er det ikke obligatorisk, at svaret kun gives af den menneskelige, undertiden gives svarene af chatboten, der uddrager informationen fra webstedet og giver svaret til kunderne. Nu er de bedre og forstår forespørgsler hurtigt og hurtigere og giver også et godt resultat ved at give passende resultat, og det gøres kun ved brug af maskinlæring.
  • Søgemaskine: Der er søgemaskiner tilgængelige, mens du søger for at give de bedste resultater til kunderne. Der er mange maskinlæringsalgoritmer oprettet til søgning i den bestemte brugerforespørgsel som for Google. Uanset hvilken side der åbnes af brugerne for det bestemte emne ofte, som forbliver øverst på siden i lang tid.
  • Applikationer / virksomheder: Der er mange applikationer og virksomheder, der brugte maskinlæring til at udføre deres daglige proces, da det er at være mere nøjagtigt og præcist end manuelle indgreb. Disse virksomheder er Netflix, facebook, google maps, Gmail, Google search osv.
  • Svig og præference: Virksomhedernes maskinlæring bruges til at holde styr på hvidvaskning af penge som Paypal. Det bruger sæt værktøjer til at hjælpe dem med at kontrollere eller sammenligne de millioner af transaktioner og foretage sikre transaktioner.

Konklusion - brug af maskinlæring

Maskinlæring omtales som en af ​​de store ting inden for kunstig intelligens. Maskinlæring hjælper meget med at arbejde i dit daglige liv, da det gør arbejdet lettere og tilgængeligt. De fleste af organisationerne bruger applikationer af maskinlæring og investerer mange penge i det for at gøre processen hurtigere og glattere. Det er et af de vidt anvendte og vedtagne sprog eller teknologi i nutidens verden.

Anbefalede artikler:

Dette har været en guide til anvendelser af maskinlæring i den virkelige verden. Her har vi drøftet de forskellige anvendelser af maskinlæring som forudsigelse, billedgenkendelse, stemmegenkendelse osv. Du kan også se på følgende artikel for at lære mere -

  1. Anvendelser af vinkel JS
  2. 10 bedste anvendelser af Photoshop i den virkelige verden
  3. Anvendelser af hindbærpi
  4. Top 15 nyttige anvendelser af Matlab i den virkelige verden
  5. Matlab og Octave

Kategori:

Big Data