Phenquestions
Čarobni dodir tajanstvene znanosti čini naš život ugodnijim i poželjnijim nego prije. U našem svakodnevnom životu doprinos znanosti jednostavno je nepobitan. Ne možemo previdjeti ili zanemariti učinak znanosti u našem životu. Budući da smo trenutno naviknuti na Internet u mnogim koracima svog svakodnevnog života, tj.e., da bismo prošli nepoznatu rutu sada koristimo Google kartu, izražavamo svoje misli ili osjećaje pomoću društvenih mreža ili dijelimo svoje znanje koristimo blogove, znamo vijesti koje koristimo na mrežnim portalima vijesti i tako dalje. Ako pokušamo precizno shvatiti učinak znanosti u našem životu, tada ćemo primijetiti da su to zapravo rezultati upotrebe umjetne inteligencije i strojnog učenja. U ovom članku pokušavamo uhvatiti sjajne primjene Strojnog učenja u stvarnom vremenu, što će našu percepciju života učiniti digitalnijom.
Najbolje aplikacije za AI i strojno učenje
Nedavno je došlo do dramatičnog porasta zanimanja u eri Strojnog učenja, a sve je više ljudi postalo svjesno opsega novih aplikacija omogućenih pristupom Strojnog učenja. Izrađuje putokaz za kontakt s uređajem i čini ga uređajem razumljivim kako bi odgovorio na naše upute i naredbe. Međutim, ovdje je navedeno 20 najboljih aplikacija strojnog učenja.
1. Prepoznavanje slika
Prepoznavanje slika jedan je od najznačajnijih primjera Strojnog učenja i umjetne inteligencije. U osnovi, to je pristup identificiranju i otkrivanju značajke ili objekta na digitalnoj slici. Štoviše, ova se tehnika može koristiti za daljnju analizu, poput prepoznavanja uzoraka, prepoznavanja lica, prepoznavanja lica, optičkog prepoznavanja znakova i mnogih drugih.
Iako je dostupno nekoliko tehnika, poželjno je koristiti pristup strojnom učenju za prepoznavanje slike. Pristup strojnom učenju za prepoznavanje slike uključuje izdvajanje ključnih značajki sa slike i stoga unos tih značajki u model strojnog učenja.
2. Analiza sentimenta
Analiza sentimenta još je jedna aplikacija za strojno učenje u stvarnom vremenu. Također se odnosi na istraživanje mišljenja, klasifikaciju raspoloženja itd. To je postupak utvrđivanja stava ili mišljenja govornika ili pisca. Drugim riječima, to je postupak otkrivanja osjećaja iz teksta.
Glavna briga analize osjećaja je „ono što drugi ljudi misle?". Pretpostavimo da netko napiše 'film nije tako dobar.'Otkriti stvarnu misao ili mišljenje iz teksta (je li to dobro ili loše) zadatak je analize osjećaja. Ova aplikacija za analizu sentimenta može se primijeniti i na daljnje aplikacije, poput web stranica temeljenih na recenzijama, aplikacija za donošenje odluka.
Pristup strojnom učenju disciplina je koja konstruira sustav izvlačenjem znanja iz podataka. Uz to, ovaj pristup može koristiti velike podatke za razvoj sustava. U pristupu strojnom učenju postoje dvije vrste algoritama učenja pod nadzorom i bez nadzora. Oboje se mogu koristiti za analizu osjećaja.
3. Klasifikacija vijesti
Klasifikacija vijesti je još jedna referentna primjena pristupa strojnom učenju. Zašto ili kako? U stvari, sada je opseg informacija na webu izuzetno porastao. Međutim, svaka osoba ima svoj individualni interes ili izbor. Dakle, odabir ili prikupljanje odgovarajućih informacija postaje izazov za korisnike s oceana ove mreže.
Pružanje te zanimljive kategorije vijesti ciljnim čitateljima zasigurno će povećati prihvatljivost web stranica s vijestima. Štoviše, čitatelji ili korisnici mogu učinkovito i učinkovito tražiti određene vijesti.
U tu svrhu postoji nekoliko metoda strojnog učenja, t.j.e., stroj za vektorske potpore, naivni Bayes, k-najbliži susjed itd. Štoviše, dostupno je nekoliko "softvera za klasifikaciju vijesti".
4. Video nadzor
Mala video datoteka sadrži više informacija od tekstualnih dokumenata i drugih medijskih datoteka, poput zvuka i slika. Iz tog razloga, izdvajanje korisnih informacija iz videozapisa, tj.e., automatizirani sustav video nadzora postao je vruće istraživačko pitanje. S tim u vezi, video nadzor je jedna od naprednih primjena pristupa strojnom učenju.
Prisutnost čovjeka u drugom kadru videozapisa čest je scenarij. U sigurnosno utemeljenoj aplikaciji prepoznavanje čovjeka iz videozapisa važno je pitanje. Uzorak lica je najčešće korišten parametar za prepoznavanje osobe.
Sustav s mogućnošću prikupljanja podataka o prisutnosti iste osobe u drugom kadru videozapisa vrlo je zahtjevan. Postoji nekoliko metoda algoritama strojnog učenja za praćenje kretanja ljudi i njihovo identificiranje.
5. Klasifikacija e-pošte i filtriranje neželjene pošte
Za automatsko klasificiranje e-pošte i filtriranje neželjene pošte koristi se algoritam strojnog učenja. Mnogo je tehnika, t.j.e., višeslojna percepcija, C4.5 indukcija stabla odluka, koja se koristi za filtriranje neželjene pošte. Filtriranje neželjene pošte temeljeno na pravilima ima neke nedostatke za filtriranje neželjene pošte, dok je filtriranje neželjene pošte pomoću pristupa ML učinkovitije.
6. Prepoznavanje govora
Prepoznavanje govora postupak je pretvaranja izgovorenih riječi u tekst. Dodatno se naziva automatsko prepoznavanje govora, računalno prepoznavanje govora ili govor u tekst. Ovo polje koristi napretku pristupa strojnom učenju i velikim podacima.
Trenutno svi sustavi prepoznavanja govora u komercijalne svrhe koriste pristup strojnom učenju za prepoznavanje govora. Zašto? Tradicionalnom metodom sustav prepoznavanja govora koji koristi pristup strojnom učenju nadmašuje se od sustava prepoznavanja govora.
Jer, u pristupu strojnom učenju, sustav se uvježbava prije nego što krene na provjeru. U osnovi, softver za strojno učenje prepoznavanja govora djeluje u dvije faze učenja: 1. Prije kupnje softvera (obučite softver u neovisnoj domeni zvučnika) 2. Nakon što korisnik kupi softver (obučite softver u domeni ovisno o zvučniku).
Ova se aplikacija također može koristiti za daljnju analizu, tj.e., zdravstvo, obrazovanje i vojska.
7. Online otkrivanje prijevara
Online otkrivanje prijevara napredna je primjena algoritma strojnog učenja. Ovaj je pristup praktičan za učinkovito pružanje cyber sigurnosti korisnicima. PayPal od nedavno koristi algoritam strojnog učenja i umjetne inteligencije za pranje novca. Ovaj napredni primjer strojnog učenja i umjetne inteligencije pomaže smanjiti gubitak i maksimizirati dobit. Korištenjem strojnog učenja u ovoj aplikaciji, sustav otkrivanja postaje robusniji od bilo kojeg drugog tradicionalnog sustava temeljenog na pravilima.
8. Klasifikacija
Klasifikacija ili kategorizacija postupak je razvrstavanja objekata ili primjera u skup unaprijed definiranih klasa. Korištenje pristupa strojnom učenju čini sustav klasifikatora dinamičnijim. Cilj ML pristupa je izgradnja sažetog modela. Ovaj pristup pomaže poboljšanju učinkovitosti sustava klasifikatora.
Svaka instanca u skupu podataka koji koristi algoritam strojnog učenja i umjetne inteligencije predstavljena je pomoću istog skupa značajki. Ovi slučajevi mogu imati poznatu oznaku; to se naziva nadzirani algoritam strojnog učenja. Suprotno tome, ako su oznake poznate, onda se to naziva nenadzirano. Ove dvije varijacije pristupa strojnom učenju koriste se za klasifikacijske probleme.
9. Identifikacija autora
S brzim rastom Interneta, ilegalna uporaba mrežnih poruka u neprikladne ili ilegalne svrhe postala je glavna briga za društvo. U tom pogledu potrebna je identifikacija autora.
Identifikacija autora također je poznata kao identifikacija autorstva. Sustav za identifikaciju autora može koristiti različita područja, poput kaznenog pravosuđa, akademske zajednice i antropologije. Uz to, organizacije poput Thorna koriste identifikaciju autora kako bi pomogle zaustaviti cirkulaciju materijala o seksualnom zlostavljanju djece na webu i donijele pravdu djetetu.
10. Predviđanje
Predviđanje je postupak kazivanja nečega na temelju prethodne povijesti. To mogu biti predviđanja vremena, predviđanja prometa i još mnogo toga. Sve vrste predviđanja mogu se izraditi pomoću pristupa strojnom učenju. Postoji nekoliko metoda poput modela Skriveni Markov koje se mogu koristiti za predviđanje.
11. Regresija
Regresija je još jedna primjena strojnog učenja. Dostupno je nekoliko tehnika regresije.
Pretpostavimo da X1, X2, X3,… .Xn su ulazne varijable, a Y su izlazne vrijednosti. U tom slučaju, upotrebom tehnologije strojnog učenja za dobivanje rezultata (y) na ideji ulaznih varijabli (x). Model se koristi za preciziranje veze između brojnih parametara kao što je prikazano u nastavku:
Y = g (x)
Korištenjem pristupa strojnom učenju u regresiji, parametri se mogu optimizirati.
12. Usluge društvenih medija
Društveni mediji koriste pristup strojnom učenju kako bi stvorili atraktivne i sjajne značajke, tj.e., ljudi koje možda poznajete, prijedloge, mogućnosti reagiranja za njihove korisnike. Te su značajke samo rezultat tehnike strojnog učenja.
Sjetite li se ikada kako koriste pristup strojnom učenju kako bi vas angažirali na vašem društvenom računu? Na primjer, Facebook kontinuirano primjećuje vaše aktivnosti poput onih s kojima razgovarate, vaših lajkova, radnog mjesta, radnog mjesta. A strojno učenje uvijek djeluje na temelju iskustva. Dakle, Facebook vam daje prijedlog na temelju vaših aktivnosti.
13. Medicinske usluge
Metode strojnog učenja, alati se široko koriste u području medicinskih problema. Otkrivanje bolesti, planiranje terapije, medicinska istraživanja, predviđanje stanja bolesti. Korištenje softvera temeljenog na strojnom učenju u zdravstvenom problemu donosi proboj u našoj medicinskoj znanosti.
14. Preporuka za proizvode i usluge
Pretpostavljam da; kupili smo nekoliko stvari iz internetske trgovine nekoliko dana prije. Nakon nekoliko dana primijetit ćete da vam se preporučuju povezane web stranice za kupnju ili usluge.
Opet, ako nešto tražite u googleu, slična vrsta stvari preporučuje vam se nakon pretraživanja. Ova preporuka proizvoda i usluga napredna je primjena tehnike strojnog učenja.
Nekoliko metoda strojnog učenja poput nadgledanog, polunadgledanog, nenadgledanog pojačanja koristi se za razvoj sustava koji se temelje na preporukama ovih proizvoda. Ova vrsta sustava također je izgrađena ugrađivanjem velikih podataka i tehnika strojnog učenja.
15. Podrška za kupce na mreži
Nedavno gotovo sve web stranice omogućuju kupcu razgovor s predstavnikom web mjesta. Međutim, niti web stranica nema izvršnog direktora. U osnovi, oni razvijaju chatbot za čavrljanje s kupcem kako bi saznali njihovo mišljenje. To je moguće samo za pristup strojnom učenju. To je samo ljepota algoritama strojnog učenja.
16. Identifikacija dobi / spola
Nedavno zadatak vezan za forenziku postao je vruće istraživačko pitanje u svijetu istraživanja. Mnogi istraživači rade na stvaranju djelotvornog i djelotvornog sustava za razvijanje obogaćenog sustava.
U tom kontekstu, identifikacija dobi ili spola važan je zadatak za mnoge slučajeve. Identifikacija dobi ili spola može se izvršiti pomoću algoritma strojnog učenja i AI, tj.e., pomoću SVM klasifikatora.
17. Identifikacija jezika
Identifikacija jezika (Language Guessing) postupak je identificiranja vrste jezika. Apache OpenNLP, Apache Tika je softver za prepoznavanje jezika. Postoji nekoliko pristupa za prepoznavanje jezika. Među njima su strojno učenje i pristup umjetne inteligencije učinkoviti.
18. Povrat informacija
Najznačajniji pristup strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji je pronalaženje informacija. To je postupak izdvajanja znanja ili strukturiranih podataka iz nestrukturiranih podataka. Od sada je dostupnost informacija izuzetno porasla za web blogove, web stranice i društvene medije.
Dohvat informacija igra vitalnu ulogu u sektoru velikih podataka. U pristupu strojnom učenju, skup nestrukturiranih podataka uzima se za unos i stoga izvlači znanje iz podataka.
19. Upravljanje robotom
Algoritam strojnog učenja koristi se u raznim sustavima upravljanja robotima. Na primjer, u posljednje vrijeme radi nekoliko vrsta istraživanja kako bi se stekla kontrola nad stabilnim letom helikoptera i aerobatikom helikoptera.
Robota koji je vozio preko sto milja u pustinji pobijedio je robot koji je pomoću strojnog učenja usavršio svoju sposobnost uočavanja udaljenih predmeta na natjecanju sponzoriranom od strane Darpe.
20. Virtualni osobni asistent
Virtualni osobni asistent napredna je primjena strojnog učenja i umjetne inteligencije. U tehnici strojnog učenja ovaj sustav djeluje na sljedeći način: sustav zasnovan na strojnom učenju uzima ulaz, obrađuje ulaz i daje rezultirajući izlaz. Pristup strojnom učenju važan je jer djeluju na temelju iskustva.
Različiti virtualni osobni asistenti pametni su zvučnici Amazon Echo i Google Home, mobilne aplikacije Google Allo.
Završavajući misli
Naš stručni tim u ovom je članku priredio opsežni popis primjera strojnog učenja i umjetne inteligencije u današnjem životu. Glavna razlika između tradicionalnog softvera i softvera temeljenog na strojnom učenju je u tome što se sustav uvježbava koristeći veliku količinu podataka. Također, djeluje na temelju iskustva. Dakle, pristup strojnom učenju učinkovit je od tradicionalnog pristupa u rješavanju problema.
