Machine learning is een modewoord voor de hedendaagse technologie, en het groeit elke dag zeer snel. We gebruiken machine learning in ons dagelijks leven, zelfs zonder het te weten, zoals Google Maps, Google Assistant, Alexa, enz. Hieronder staan enkele van de meest populaire toepassingen van Machine Learning in de echte wereld:
1. Beeldherkenning:
Beeldherkenning is een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning. Het wordt gebruikt om objecten, personen, plaatsen, digitale afbeeldingen, enz. te identificeren. Het populaire gebruik van beeldherkenning en gezichtsdetectie is: Automatische suggestie voor het taggen van vrienden :
Facebook biedt ons een functie voor het automatisch taggen van vrienden. Telkens wanneer we een foto uploaden met onze Facebook-vrienden, krijgen we automatisch een tagging-suggestie met naam, en de technologie hierachter is die van machine learning gezichtsherkenning En herkenningsalgoritme .
Het is gebaseerd op het Facebook-project genaamd ' Diep gezicht ,' dat verantwoordelijk is voor gezichtsherkenning en persoonsidentificatie op de foto.
2. Spraakherkenning
Tijdens het gebruik van Google krijgen we de optie ' Zoek bij stem ,' valt het onder spraakherkenning en het is een populaire toepassing van machinaal leren.
Spraakherkenning is een proces waarbij gesproken instructies in tekst worden omgezet, en wordt ook wel ' Spraak naar tekst ', of ' Computerspraakherkenning .' Momenteel worden machine learning-algoritmen op grote schaal gebruikt door verschillende toepassingen van spraakherkenning. Google-assistent , Siri , Cortana , En Alexa gebruiken spraakherkenningstechnologie om de gesproken instructies te volgen.
vergelijking van leeuw en tijger
3. Verkeersvoorspelling:
Als we een nieuwe plek willen bezoeken, gebruiken we Google Maps, die ons het juiste pad met de kortste route toont en de verkeersomstandigheden voorspelt.
Het voorspelt de verkeersomstandigheden, zoals of het verkeer vrij is, langzaam rijdt of erg druk is, met behulp van twee manieren:
Iedereen die Google Map gebruikt, helpt deze app te verbeteren. Het neemt informatie van de gebruiker en stuurt het terug naar de database om de prestaties te verbeteren.
4. Productaanbevelingen:
Machine learning wordt veel gebruikt door verschillende e-commerce- en entertainmentbedrijven, zoals Amazone , Netflix , enz., voor productaanbeveling aan de gebruiker. Telkens wanneer we op Amazon naar een product zochten, kregen we tijdens het internetten in dezelfde browser een advertentie voor hetzelfde product te zien, en dit komt door machinaal leren.
Google begrijpt de interesse van de gebruiker met behulp van verschillende machine learning-algoritmen en stelt het product voor op basis van de interesse van de klant.
Op dezelfde manier vinden we, wanneer we Netflix gebruiken, enkele aanbevelingen voor entertainmentseries, films, enz., En dit gebeurt ook met behulp van machine learning.
5. Zelfrijdende auto’s:
Een van de meest opwindende toepassingen van machine learning zijn zelfrijdende auto’s. Machine learning speelt een belangrijke rol bij zelfrijdende auto’s. Tesla, het populairste autofabrikant, werkt aan een zelfrijdende auto. Het maakt gebruik van een leermethode zonder toezicht om de automodellen te trainen in het detecteren van mensen en objecten tijdens het rijden.
6. E-mailspam- en malwarefiltering:
Wanneer we een nieuwe e-mail ontvangen, wordt deze automatisch gefilterd als belangrijk, normaal en spam. We ontvangen altijd een belangrijke e-mail in onze inbox met het belangrijke symbool en spam-e-mails in onze spambox, en de technologie hierachter is Machine learning. Hieronder staan enkele spamfilters die door Gmail worden gebruikt:
- Inhoudsfilter
- Kopfilter
- Algemeen zwarte lijstenfilter
- Op regels gebaseerde filters
- Toestemmingsfilters
Sommige machine learning-algoritmen zoals Meerlaags Perceptron , Beslissingsboom , En Naïeve Bayes-classificator worden gebruikt voor het filteren van e-mailspam en het detecteren van malware.
7. Virtuele persoonlijke assistent:
We hebben verschillende virtuele persoonlijke assistenten zoals Google-assistent , Alexa , Cortana , Siri . Zoals de naam al doet vermoeden, helpen ze ons bij het vinden van de informatie met behulp van onze gesproken instructies. Deze assistenten kunnen ons op verschillende manieren helpen, alleen door onze gesproken instructies, zoals muziek afspelen, iemand bellen, een e-mail openen, een afspraak plannen, enz.
Deze virtuele assistenten gebruiken machine learning-algoritmen als een belangrijk onderdeel.
Deze assistenten nemen onze gesproken instructies op, sturen deze via de server in een cloud, decoderen deze met behulp van ML-algoritmen en handelen dienovereenkomstig.
8. Online fraudedetectie:
Machine learning maakt onze online transacties veilig door fraudetransacties te detecteren. Wanneer we een online transactie uitvoeren, kunnen er verschillende manieren zijn waarop een frauduleuze transactie kan plaatsvinden, zoals: valse accounts , valse ID's , En geld stelen midden in een transactie. Om dit te detecteren, Feed Forward Neuraal netwerk helpt ons door te controleren of het een echte transactie of een fraudetransactie betreft.
Voor elke echte transactie wordt de uitvoer omgezet in enkele hashwaarden, en deze waarden worden de invoer voor de volgende ronde. Voor elke echte transactie is er een specifiek patroon dat de fraudetransactie verandert. Het detecteert deze en maakt onze online transacties veiliger.
9. Handel op de aandelenmarkt:
Machine learning wordt veel gebruikt bij de handel op de aandelenmarkt. Op de aandelenmarkt is er altijd een risico van op- en neergang in aandelen, dus voor deze machine learning's neuraal netwerk voor het lange-kortetermijngeheugen wordt gebruikt voor het voorspellen van trends op de aandelenmarkten.
10. Medische diagnose:
In de medische wetenschap wordt machinaal leren gebruikt voor de diagnose van ziekten. Hiermee groeit de medische technologie heel snel en is ze in staat 3D-modellen te bouwen die de exacte positie van laesies in de hersenen kunnen voorspellen.
Het helpt bij het gemakkelijk vinden van hersentumoren en andere hersengerelateerde ziekten.11. Automatische taalvertaling:
Als we tegenwoordig een nieuwe plaats bezoeken en we zijn ons niet bewust van de taal, dan is dat helemaal geen probleem, want ook hiervoor helpt machine learning ons door de tekst in onze bekende talen om te zetten. Google's GNMT (Google Neural Machine Translation) biedt deze functie, een Neural Machine Learning die de tekst in onze vertrouwde taal vertaalt, en dit wordt automatische vertaling genoemd.
De technologie achter de automatische vertaling is een leeralgoritme van volgorde tot volgorde, dat wordt gebruikt bij beeldherkenning en de tekst van de ene taal naar de andere taal vertaalt.