Introduksjon til maskinlæring

Læring av maskiner kan bli referert til som AI (kunstig intelligens) applikasjon eller algoritme ved hjelp av programvarene for å være mer nøyaktige uten å være eksplisitt programmert. Det gir også systemets evne til automatisk å lære og forbedre av opplevelsen. Den brukes hovedsakelig til å bygge algoritmer som kan motta inputdata og bruke statistisk analyse for å forutsi utgangen. I maskinlæring er prosessene involvert på samme måte som data mining.

Maskinlæring har hovedsakelig fokusert på utvikling av dataprogrammer, som brukes til å få tilgang til dataene og lære. Navnet på maskinlæringen ble til i 1959, og det ble gitt av Arthur Samuel. Det utviklet hovedsakelig studiet av mønstre, beregningslæringsteori, dataanalyse, prediktiv analyse, etc. Det blir mye brukt i applikasjoner i dagens verden. Eksemplet er, Nyhetsfeed er det viktigste eksemplet på å bruke maskinlæring for å tilpasse hver bruker eller medlems feed.

Bruk av maskinlæring

Det er ubegrensede bruksområder for maskinlæring, og det er mange maskinlæringsalgoritmer som er tilgjengelige for å lære. De er tilgjengelige i alle former, fra enkle til svært komplekse. Topp 10 bruk av maskinlæring er som følger:

  • Bildegjenkjenning: Bildegjenkjenning er en av de vanligste bruksområdene for maskinlæringsapplikasjoner. Det kan også bli referert til som et digitalt bilde, og for disse bildene beskriver målingen resultatet for hver piksel i et bilde. Ansiktsgjenkjenningen er også en av de store funksjonene som bare er utviklet av maskinlæring. Det hjelper deg med å gjenkjenne ansiktet og sende varslene relatert til det til folk.
  • Stemmegjenkjenning: Maskinlæring (ML) hjelper også med å utvikle applikasjonen for stemmegjenkjenning. Det omtales også som virtuelle personlige assistenter (VPA). Det vil hjelpe deg å finne informasjonen når du blir spurt over stemmen. Etter spørsmålet ditt, vil den assistenten se opp for dataene eller informasjonen som er stilt av deg og samle den nødvendige informasjonen for å gi deg det beste svaret. Det er mange enheter tilgjengelig i dagens verden av maskinlæring for stemmegjenkjenning som er Amazon-ekko og googles home er de smarte høyttalerne. Det er en mobilapp som heter Google allo og smarttelefoner er Samsung S8 og Bixby.
  • Forutsigelser: Læring av maskiner hjelper med å bygge applikasjoner som forutsier prisen på førerhus eller reise for bestemt varighet og trafikkstopp der du finner. Når du booker drosjen og appen, estimerer den omtrentlige prisen for turen som bare gjøres ved bruk av maskinlæring. Når bruker vi GPS-tjeneste for å sjekke ruten fra kilde til destinasjon, vil appen vise oss de forskjellige måtene å gå og sjekke trafikken på det øyeblikket for mindre antall biler, og hvor trafikkbelastningen er mer som gjøres eller hentet ved bruk av applikasjoner for maskinlæring.
  • Overvåkning av videoer: Det hjelper til med å oppdage forbrytelsen eller noen glipp som skal skje før det skjer. Det hjelper med å spore den uvanlige oppførselen til mennesker som å lure på benker og stå stille fra lang tid, snuble osv., Og det vil skape et automatisk varsel til vaktene eller folkene som alle er opptatt der, og de kan bidra til å unngå problemer eller problemer.
  • Sosiale medier-plattformer: sosiale medier brukes til å gi bedre nyhetsstrøm og reklame i henhold til brukerens interesse hovedsakelig gjøres ved bruk av maskinlæring. Det er mange eksempler som venneforslag, sideforslag for Facebook, sanger og videoforslag på YouTube. Maskinlæring fungerer hovedsakelig på det enkle konseptet på grunnlag av brukerens opplevelse, som de kobles sammen med og besøker profilene eller nettstedene veldig ofte, forslag gir brukeren deretter. Det gir også teknikken for å trekke ut nyttig informasjon fra bilder og videoer
  • Spam og skadelig programvare: E-postklienter bruker en rekke spamfiltrering, og disse spamfiltrene blir kontinuerlig oppdatert, og disse gjøres hovedsakelig ved bruk av maskinlæring. Regelbasert, flerlags og tre-induksjon er noen av teknikkene som tilbys ved maskinlæring. Tilsvarende oppdages et antall skadelig programvare, og disse oppdages hovedsakelig av systemsikkerhetsprogrammene som hovedsakelig hjelper kun med maskinlæring.
  • Kundestøtte: De fleste av de anerkjente selskapene eller mange nettsteder gir deg muligheten til å chatte med en kundesupportrepresentant. Så etter å ha stilt spørsmål fra kunden, er det ikke obligatorisk at svaret bare gis av den menneskelige, noen ganger blir svarene gitt av chatbot som trekker ut informasjonen fra nettstedet og gir svaret til kundene. Nå er de bedre og forstår spørsmålene raskt og raskere, og gir også et godt resultat ved å gi passende resultat, og det gjøres bare ved bruk av maskinlæring.
  • Søkemotor: Det er søkemotorer tilgjengelige mens du søker for å gi de beste resultatene til kundene. Det er mange maskinlæringsalgoritmer som er opprettet for å søke i den aktuelle brukerforespørselen som for Google. Uansett hva siden åpnes av brukerne for det aktuelle emnet ofte som vil forbli øverst på siden i lang tid.
  • Applikasjoner / selskaper: Det er mange applikasjoner og selskaper som brukte maskinlæring for å gjøre sin daglige prosess da det er å være mer nøyaktig og presist enn manuelle intervensjoner. Disse selskapene er Netflix, facebook, google maps, Gmail, Google search etc.
  • Bedrageri og preferanser: Maskinlæring brukes av selskapene for å holde oversikten over hvitvasking av penger som Paypal. Den bruker settet med verktøy for å hjelpe dem med å sjekke eller sammenligne millioner av transaksjoner og foreta sikre transaksjoner.

Konklusjon - bruk av maskinlæring

Læring av maskiner omtales som en av de store tingene innen kunstig intelligens. Maskinlæring hjelper mye til å jobbe i det daglige livet ditt, da det gjør arbeidet lettere og tilgjengelig. De fleste av organisasjonene bruker applikasjoner for maskinlæring og investerer mye penger for å gjøre prosessen raskere og smidigere. Det er et av det mye brukte og adopterte språket eller teknologien i dagens verden.

Anbefalte artikler:

Dette har vært en guide til bruk av maskinlæring i den virkelige verden. Her har vi diskutert de forskjellige bruksområdene for maskinlæring som forutsigelse, bildegjenkjenning, stemmegjenkjenning, etc. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -

  1. Bruk av Angular JS
  2. 10 beste bruk av Photoshop i ekte verden
  3. Bruker av bringebær Pi
  4. Topp 15 nyttige bruksområder for Matlab i ekte verden
  5. Matlab og Octave

Kategori:

Stor Data