Увод у машинско учење

Машинско учење може се назвати АИ (вештачка интелигенција) апликација или алгоритам уз помоћ кога би софтверске апликације биле тачније без експлицитног програмирања. Такође пружа системској могућности да аутоматски учи и побољша се из искуства. Користи се углавном за израду алгоритама који могу примати улазне податке и користити статистичку анализу за предвиђање резултата. У Машинском учењу процеси су на сличан начин укључени у вађење података.

Машинско учење се углавном фокусирало на развој рачунарских програма који се користе за приступ подацима и учење. Име машинског учења настало је 1959. године и дао га је Артхур Самуел. Углавном се развијало проучавање образаца, теорија учења рачунања, аналитика података, предиктивна аналитика итд. Широко се користи у апликацијама данашњег света. Пример је, Невс феед је сјајни пример коришћења машинског учења за персонализацију фееда сваког корисника или члана.

Употребе машинског учења

Постоје неограничене апликације машинског учења и постоји много алгоритама машинског учења на располагању за учење. Доступне су у сваком облику, од једноставних до веома сложених. Топ 10 употреба машинског учења су следеће:

  • Препознавање слике: Препознавање слике једна је од најчешћих употреба апликација за машинско учење. Такође се може назвати дигиталном сликом и за ове слике мерење описује излаз сваког пиксела на слици. Препознавање лица је такође једна од сјајних карактеристика која је развијена само машинским учењем. Помаже препознати лице и слати обавештења у вези с тим људима.
  • Препознавање гласа: Машинско учење (МЛ) такође помаже у развоју апликације за препознавање гласа. Такође се назива виртуалним личним асистентима (ВПА). То ће вам помоћи да пронађете информације када се питају преко гласа. Након вашег питања, помоћник ће пазити на податке или информације које сте тражили и прикупити потребне податке да би вам пружио најбољи одговор. У данашњем свету Машинског учења доступно је много уређаја за препознавање гласа што је Амазон одјек, а гооглес хоме су паметни звучници. Постоји једна мобилна апликација која се зове Гоогле алло, а паметни телефони су Самсунг С8 и Бикби.
  • Предвиђања: Машинско учење помаже у изградњи апликација које предвиђају цијену кабине или путовања за одређено трајање и загушење саобраћаја тамо где их можете пронаћи. Док резервишете кабину и апликација процењује приближну цену путовања која се обавља само коришћењем машинског учења. Када користимо ГПС услугу за проверу путање од извора до одредишта, апликација ће нам показати различите начине путовања и провере саобраћаја у том тренутку за мањи број возила и где је загушење саобраћаја више што се обавља или дохваћен употребом апликације за машинско учење.
  • Надгледање видео снимака: Помаже у откривању злочина или било које пропуста која ће се догодити пре него што се догоди. Помаже у праћењу необичног понашања људи попут спавања на клупама и дугог мировања, посрнућа итд. И створиће аутоматску узбуну за стражаре или људе који су сви постављени тамо и могу вам помоћи да избегну било какве проблеме или проблеми.
  • Платформе друштвених медија : друштвени медији се користе за пружање бољих феедова вести и рекламирања према интересу корисника, углавном се раде искључиво путем машинског учења. На ИоуТубеу постоје многи примери попут предлога пријатеља, предлога страница за Фацебоок, песама и видео записа. Машинско учење углавном ради на једноставном концепту на основу искуства корисника, са којим се они повезују и посећују профиле или веб локације врло често, те предлоге кориснику пружају у складу с тим. Такође нуди технику извлачења корисних информација из слика и видео записа
  • Нежељена пошта и злонамјерни софтвер: клијенти е-поште користе одређени број филтрирања нежељене поште и ти се филтри нежељене поште непрестано ажурирају и то се углавном врши употребом машинског учења. Вишеслојна и индукција стабала на основу правила неке су од техника које се обезбеђују машинским учењем. Слично томе, детектира се и одређени број злонамјерног софтвера који су углавном откривени сигурносним програмима система којима углавном помаже само машинско учење.
  • Корисничка подршка: Већина познатих компанија или многих веб локација пружа могућност за ћаскање са представником корисничке подршке. Дакле, након постављања било каквог упита купца, није обавезно да одговор даје само човек, понекад одговоре даје цхатбот који извлачи информације са веб локације и пружа одговор купцима. Сада су бољи и брже и брже разумију упите, а такође дају добар резултат дајући одговарајући резултат и то раде само употребе машинског учења.
  • Тражилица: На располагању су претраживачи током тражења како би купцима пружили најбоље резултате. Много је алгоритама машинског учења створених за претраживање одређеног корисничког упита попут Гооглеа. Без обзира што страницу често отварају корисници за одређену тему, која ће дуго остати на врху странице.
  • Апликације / компаније: Постоје многе апликације и компаније које су користиле машинско учење за свакодневни процес јер је тачнији и прецизнији од ручних интервенција. Ове компаније су Нетфлик, фацебоок, гоогле мапе, Гмаил, Гоогле претрага итд.
  • Превара и преференције: Машинско учење компаније користе да би пратиле прање новца попут Паипала. Користи скуп алата како би им помогао да провере или упореде милионе трансакција и изврше сигурне трансакције.

Закључак - Употребе машинског учења

Машинско учење се назива једном од сјајних ствари на пољу вештачке интелигенције. Машинско учење много помаже у свакодневном животу јер посао чини лакшим и доступнијим. Већина организација користи апликације машинског учења и улаже у њега много новца да би процес био бржи и глаткији. То је један од широко коришћених и усвојених језика или технологија у данашњем свету.

Препоручени чланци:

Ово је водич за употребу машинског учења у стварном свету. Овде смо размотрили различите апликације машинског учења као што су предвиђање, препознавање слике, препознавање гласа итд. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -

  1. Употребе углова ЈС
  2. 10 најбољих начина коришћења Пхотосхопа у стварном свету
  3. Употребе Распберри Пи
  4. Топ 15 корисних употреба Матлаба у стварном свету
  5. Матлаб и Оцтаве

Категорија:

Велики података