Phenquestions
Díky magickému doteku tajemné vědy je náš život pohodlnější a výhodnější než dříve. V našem každodenním životě je přínos vědy nepopiratelný. Nemůžeme přehlédnout nebo ignorovat vliv vědy na náš život. Protože v současné době jsme zvyklí na internet v mnoha krocích našeho každodenního života, tj.E., projít neznámou cestou nyní používáme mapu Google, vyjadřujeme své myšlenky nebo pocity pomocí sociálních sítí nebo sdílíme své znalosti pomocí blogů, abychom věděli, jaké zprávy používáme online zpravodajské portály atd. Pokud se pokusíme přesně pochopit vliv vědy na náš život, všimneme si, že ve skutečnosti jde o výsledek používání aplikací umělé inteligence a strojového učení. V tomto článku se pokusíme zachytit skvělé aplikace strojového učení v reálném čase, díky nimž bude naše vnímání života více digitální.
Nejlepší aplikace pro AI a strojové učení
V poslední době došlo v éře strojového učení k dramatickému nárůstu zájmu a stále více lidí si uvědomilo rozsah nových aplikací, které přístup založený na strojovém učení umožňuje. Vytváří plán, jak zařízení kontaktovat, a učinit zařízení srozumitelným pro reakci na naše pokyny a příkazy. Zde je však uvedeno 20 nejlepších aplikací Machine Learning.
1. Rozpoznávání obrazu
Image Recognition je jedním z nejvýznamnějších příkladů strojového učení a umělé inteligence. V zásadě se jedná o přístup k identifikaci a detekci prvku nebo objektu v digitálním obrazu. Tuto techniku lze navíc použít pro další analýzu, jako je rozpoznávání vzorů, detekce obličeje, rozpoznávání obličeje, optické rozpoznávání znaků a mnoho dalších.
Ačkoli je k dispozici několik technik, je pro rozpoznávání obrázků vhodnější použít přístup strojového učení. Přístup strojového učení pro rozpoznávání obrázků zahrnuje extrakci klíčových funkcí z obrazu, a proto tyto funkce vkládá do modelu strojového učení.
2. Analýza sentimentu
Analýza sentimentu je další aplikací strojového učení v reálném čase. Odkazuje také na získávání názorů, klasifikaci sentimentu atd. Je to proces určování postoje nebo názoru mluvčího nebo pisatele. Jinými slovy, jedná se o proces zjišťování emocí z textu.
Hlavním zájmem analýzy sentimentu je „to, co si myslí ostatní lidé?“. Předpokládejme, že někdo píše, že „film není tak dobrý.„Zjistit skutečnou myšlenku nebo názor z textu (zda je dobrý nebo špatný) je úkolem sentimentální analýzy. Tuto aplikaci pro analýzu sentimentu lze použít i na další aplikace, jako jsou webové stránky založené na recenzích a aplikace pro rozhodování.
Přístup strojového učení je disciplína, která konstruuje systém extrakcí znalostí z dat. Tento přístup navíc může k vývoji systému použít velká data. V přístupu strojového učení existují dva typy algoritmů učení pod dohledem a bez dozoru. Obojí lze použít pro analýzu sentimentu.
3. Klasifikace zpráv
Klasifikace zpráv je další srovnávací aplikací přístupu strojového učení. Proč nebo jak? Ve skutečnosti nyní na webu ohromně vzrostl objem informací. Každý člověk má však svůj individuální zájem nebo volbu. Shromažďování nebo shromažďování vhodných informací se tedy pro uživatele z oceánu tohoto webu stává výzvou.
Poskytnutí této zajímavé kategorie zpráv cílovým čtenářům jistě zvýší přijatelnost zpravodajských webů. Čtenáři nebo uživatelé mohou navíc vyhledávat konkrétní zprávy efektivně a efektivně.
Za tímto účelem existuje několik metod strojového učení, tj.E., podpora vektorového stroje, naivní Bayes, k-nejbližší soused atd. Kromě toho je k dispozici několik „softwarových nástrojů pro klasifikaci zpráv“.
4. Video dohled
Malý videosoubor obsahuje více informací než textové dokumenty a další mediální soubory, například audio a obrázky. Z tohoto důvodu extrahování užitečných informací z videa, tj.E., automatizovaný systém sledování videa se stal horkým problémem výzkumu. V tomto ohledu je video dohled jednou z pokročilých aplikací přístupu strojového učení.
Přítomnost člověka v jiném rámci videa je běžný scénář. V aplikaci založené na zabezpečení je důležitým problémem identifikace člověka z videí. Nejčastěji používaným parametrem k rozpoznání osoby je vzor obličeje.
Systém se schopností shromažďovat informace o přítomnosti stejné osoby v jiném snímku videa je velmi náročný. Existuje několik metod algoritmů strojového učení ke sledování pohybu lidí a jejich identifikaci.
5. Klasifikace e-mailů a filtrování spamu
Klasifikace e-mailů a filtrování spamu automatickým způsobem se používá algoritmus strojového učení. Existuje mnoho technik, tj.E., vícevrstvé vnímání, C4.5 indukční strom indukce, slouží k filtrování spamu. Filtrování spamu na základě pravidel má určité nevýhody filtrování spamu, zatímco filtrování spamu pomocí přístupu ML je efektivnější.
6. Rozpoznávání řeči
Rozpoznávání řeči je proces transformace mluvených slov na text. Dále se nazývá automatické rozpoznávání řeči, počítačové rozpoznávání řeči nebo řeč na text. Toto pole těží z pokroku v přístupu strojového učení a velkých dat.
V současnosti všechny komerční systémy pro rozpoznávání řeči používají k rozpoznávání řeči přístup strojového učení. Proč? Pomocí tradiční metody překonává systém rozpoznávání řeči využívající přístup strojového učení lepší výkon než systém rozpoznávání řeči.
Protože v přístupu strojového učení je systém vyškolen dříve, než přejde k ověření. Software pro rozpoznávání řeči v podstatě funguje ve dvou fázích učení: 1. Před nákupem softwaru (trénujte software v doméně nezávislých reproduktorů) 2. Poté, co uživatel zakoupí software (trénuje software v doméně závislé na mluvčím).
Tuto aplikaci lze také použít pro další analýzu, tj.E., zdravotnictví, vzdělávání a armáda.
7. Online detekce podvodů
Detekce online podvodů je pokročilá aplikace algoritmu strojového učení. Tento přístup je praktický pro efektivní poskytování kybernetické bezpečnosti uživatelům. V poslední době PayPal používá k praní peněz algoritmus strojového učení a umělé inteligence. Tento příklad pokročilého strojového učení a umělé inteligence pomáhá snižovat ztráty a maximalizovat zisk. Použitím strojového učení v této aplikaci se detekční systém stává robustním než jakýkoli jiný tradiční systém založený na pravidlech.
8. Klasifikace
Klasifikace nebo kategorizace je proces klasifikace objektů nebo instancí do sady předdefinovaných tříd. Díky použití přístupu strojového učení je systém klasifikátorů dynamičtější. Cílem ML přístupu je vytvořit stručný model. Tento přístup má pomoci zlepšit účinnost systému klasifikátorů.
Každá instance v datové sadě používané algoritmem strojového učení a umělé inteligence je reprezentována pomocí stejné sady funkcí. Tyto instance mohou mít známé označení; toto se nazývá supervizovaný algoritmus strojového učení. Naproti tomu, pokud jsou štítky známé, nazývá se to bez dozoru. Tyto dvě varianty přístupů strojového učení se používají pro klasifikační problémy.
9. Identifikace autora
S rychlým růstem internetu se nelegální používání online zpráv pro nevhodné nebo nelegální účely stalo hlavním problémem společnosti. Z tohoto důvodu je nutná identifikace autora.
Identifikace autora se také označuje jako identifikace autorství. Systém identifikace autora může využívat celou řadu oblastí, jako je trestní soudnictví, akademická obec a antropologie. Organizace jako Thorn navíc používají identifikaci autorů, aby pomohly ukončit šíření materiálu o pohlavním zneužívání dětí na webu a zajistit spravedlnost dítěti.
10. Předpověď
Predikce je proces, který říká něco na základě předchozí historie. Může to být předpověď počasí, předpověď provozu a mnoho dalších. Pomocí přístupu strojového učení lze provádět nejrůznější předpovědi. Existuje několik metod, jako je model Hidden Markov, které lze použít pro predikci.
11. Regrese
Regrese je další aplikací strojového učení. K dispozici je několik technik regrese.
Předpokládejme X1, X2, X3,… .Xn jsou vstupní proměnné a Y je výstup. V tomto případě pomocí technologie strojového učení poskytneme výstup (y) na myšlence vstupních proměnných (x). K upřesnění spojení mezi mnoha parametry se používá model, jak je uvedeno níže:
Y = g (x)
Pomocí přístupu strojového učení v regresi lze parametry optimalizovat.
12. Služby sociálních médií
Sociální média používají přístup strojového učení k vytváření atraktivních a skvělých funkcí, tj.E., lidé, které možná znáte, navrhujete, reagujte na možnosti svých uživatelů. Tyto funkce jsou pouze výsledkem techniky strojového učení.
Přemýšleli jste někdy o tom, jak používají přístup strojového učení, aby vás zapojili do vašeho sociálního účtu? Například Facebook si neustále všímá vašich aktivit, jako s kým chatujete, vašich lajků, pracoviště, studijního místa. A strojové učení vždy funguje na základě zkušeností. Facebook vám tedy dá návrh na základě vašich aktivit.
13. Zdravotní služby
Metody strojového učení, nástroje se hojně používají v oblasti lékařských problémů. K detekci nemoci, plánování terapie, lékařský výzkum, predikce situace nemoci. Používání softwaru založeného na strojovém učení ve zdravotním problému přináší průlom v naší lékařské vědě.
14. Doporučení pro produkty a služby
Předpokládejme, že; několik dní předtím jsme zakoupili několik věcí z online obchodu. Po několika dnech si všimnete, že související nákupní weby nebo služby jsou pro vás doporučeny.
Opět platí, že pokud něco hledáte na google, po hledání se vám doporučuje podobný typ věci. Toto doporučení produktů a služeb je pokročilá aplikace techniky strojového učení.
K vývoji systémů založených na doporučeních těchto produktů se používá několik metod strojového učení, jako je supervidovaný, částečně supervizovaný, nekontrolovaný, zesílení. Tento typ systému byl také postaven na začlenění velkých dat a technik strojového učení.
15. Online zákaznická podpora
V poslední době téměř všechny webové stránky umožňují zákazníkovi chatovat se zástupcem webových stránek. Avšak ne web má manažera. V zásadě vyvíjejí chatbota, který chatuje se zákazníkem, aby poznal jeho názor. To je možné pouze pro přístup strojového učení. Je to jen krása algoritmů strojového učení.
16. Věk / identifikace pohlaví
Nedávno forenzní úkol se stal horkým tématem výzkumu ve světě výzkumu. Mnoho vědců pracuje na zavedení účinného a efektivního systému pro vývoj obohaceného systému.
V této souvislosti je v mnoha případech důležitým úkolem identifikace podle věku nebo pohlaví. Identifikaci věku nebo pohlaví lze provést pomocí strojového učení a algoritmu AI, tj.E., pomocí klasifikátoru SVM.
17. Identifikace jazyka
Identifikace jazyka (Language Guessing) je proces identifikace typu jazyka. Apache OpenNLP, Apache Tika je software pro identifikaci jazyků. Existuje několik přístupů k identifikaci jazyka. Mezi nimi je efektivní přístup ke strojovému učení a umělé inteligenci.
18. Načítání informací
Nejvýznamnějším přístupem ke strojovému učení a AI je vyhledávání informací. Jedná se o proces extrakce znalostí nebo strukturovaných dat z nestrukturovaných dat. Od této doby se dostupnost informací pro webové blogy, weby a sociální média ohromně zvýšila.
Získávání informací hraje v sektoru velkých dat zásadní roli. V přístupu strojového učení je pro vstup brána sada nestrukturovaných dat, a proto z nich extrahuje znalosti.
19. Ovládání robota
Algoritmus strojového učení se používá v různých řídicích systémech robotů. Například v poslední době několik typů výzkumu pracuje na získání kontroly nad stabilním letem vrtulníku a akrobacii vrtulníků.
Robota, který v poušti řídil více než sto mil, vyhrál robot, který pomocí strojového učení vylepšil svou schopnost všímat si vzdálených předmětů v soutěži sponzorované Darpou.
20. Virtuální osobní asistent
Virtuální osobní asistent je pokročilá aplikace strojového učení a umělé inteligence. V technice strojového učení tento systém funguje následovně: systém založený na strojovém učení přijímá vstup a zpracovává vstup a poskytuje výsledný výstup. Přístup strojového učení je důležitý, protože jedná na základě zkušeností.
Různými virtuálními osobními asistenty jsou inteligentní reproduktory Amazon Echo a Google Home, mobilní aplikace Google Allo.
Končící myšlenky
Náš tým odborníků sestavil v tomto článku komplexní seznam příkladů strojového učení a umělé inteligence v dnešním životě. Hlavní rozdíl mezi tradičním softwarem a softwarem založeným na strojovém učení je v tom, že systém je trénován s velkým objemem dat. Také jedná na základě zkušeností. Přístup strojového učení je tedy efektivní než tradiční přístup k řešení problémů.
