Den magiska touchen av mystisk vetenskap gör våra liv mer bekväma och att föredra än tidigare. I vår vardag är vetenskapens bidrag helt enkelt obestridligt. Vi kan inte förbise eller ignorera effekten av vetenskap på våra liv.
Eftersom vi för närvarande är vana vid Internet i många steg av vårt dagliga liv, dvs. att gå igenom en okänd väg nu använder vi en Google-karta, för att uttrycka våra tankar eller känslor med hjälp av sociala nätverk, eller för att dela vår kunskap använder bloggar, för att veta nyheterna vi använder online nyhetsportaler och så vidare.
Om vi försöker förstå effekten av vetenskap i våra liv exakt, kommer vi att märka att det faktiskt är resultatet av att använda tillämpningar för artificiell intelligens och maskininlärning.
I den här artikeln försöker vi fånga de fantastiska realtidsapplikationerna av Machine Learning, som kommer att göra vår uppfattning om livet mer digital.
Bästa AI- och maskininlärningsapplikationer
På senare tid har det skett en dramatisk ökning av intresset för Machine Learning-eran, och fler människor har blivit medvetna om omfattningen av nya applikationer som möjliggörs av Machine Learning-metoden.
Den bygger en färdplan för att kontakta enheten och gör enheten begriplig att svara på våra instruktioner och kommandon. Men de 20 användbara tillämpningarna av Machine Learning listas här.
1. Bildigenkänning
Bildigenkänning är ett av de viktigaste exemplen på maskininlärning och artificiell intelligens. Det är ett tillvägagångssätt för att identifiera och detektera en egenskap eller ett objekt i den digitala bilden. Dessutom kan denna teknik användas för ytterligare analys, såsom mönsterigenkänning, ansiktsdetektering, optisk teckenigenkänning, etc.
Även om flera tekniker är tillgängliga är det att föredra att använda en maskininlärningsmetod för bildigenkänning. En maskininlärningsmetod för bildigenkänning innebär att extrahera nyckelfunktionerna från bilden och därför mata in dessa funktioner i en maskininlärningsmodell.
—
2. Sentimentanalys
Sentimentanalys är en annan applikation för maskininlärning i realtid. Det hänvisar också till opinionsbrytning, sentimentklassificering, etc. Det är en process för att bestämma talarens eller författarens attityd eller åsikt. Med andra ord, det är processen att ta reda på känslan från texten.
Det främsta problemet med sentimentanalys är “Vad tycker andra människor?”. Anta att någon skriver: “Filmen är inte så bra.” Att ta reda på den faktiska tanken eller åsikten från texten (är den bra eller dålig) är sentimentanalysens uppgift.
Denna applikation för sentimentanalys kan också tillämpas på andra applikationer, såsom granskningsbaserade webbplatser och beslutsansökningar.
Denna maskininlärningsmetod är en disciplin som konstruerar ett system genom att extrahera kunskap från data. Dessutom kan detta tillvägagångssätt använda big data för att utveckla ett system. I maskininlärningsmetoden är två typer av maskininlärningsalgoritmer övervakade och oövervakade. Båda dessa kan användas för sentimentanalys.
3. Nyhetsklassificering
Nyhetsklassificering är en annan benchmark-applikation av en maskininlärningsmetod. Varför eller hur? Faktum är att mängden information på webben har vuxit enormt. Men varje person har sitt individuella intresse eller val. Så att välja eller samla in lämplig information blir en utmaning för användarna från havet av denna webb.
Att tillhandahålla den intressanta kategorin nyheter till målläsarna kommer säkerligen att öka acceptansen för nyhetssajter. Dessutom kan läsare eller användare söka efter specifika nyheter effektivt och effektivt.
Det finns flera metoder för maskininlärning för detta ändamål, t.ex. stöd för vektormaskin, naiva Bayes, k-närmaste granne, etc. Dessutom finns det flera “nyhetsklassificeringsprogram” tillgängliga.
4. Videoövervakning
En liten videofil innehåller mer information än textdokument och andra mediefiler, som ljud och bilder. Av denna anledning har utvinning av användbar information från video, det vill säga det automatiserade videoövervakningssystemet, blivit en het forskningsfråga. Med detta avseende är videoövervakning en av de avancerade tillämpningarna av en maskininlärningsmetod.
Närvaron av en människa i en annan bildruta i en video är ett vanligt scenario. I den säkerhetsbaserade applikationen är identifiering av människan från videorna en viktig fråga. Ansiktsmönstret är den mest använda parametern för att känna igen en person.
Ett system med möjlighet att samla information om närvaron av samma person i en annan bildruta i en video är mycket krävande. Det finns flera metoder för maskininlärningsalgoritmer för att spåra människors rörelser och identifiera dem.
5. E-postklassificering och skräppostfiltrering
För att klassificera e-post och filtrera spam på ett automatiskt sätt används en maskininlärningsalgoritm. Det finns många tekniker, t.ex. multi-layer perception och C4.5 beslutsträdsinduktion, som används för att filtrera spam. Regelbaserad skräppostfiltrering har vissa nackdelarmedan skräppostfiltrering med ML-metoden är mer effektiv.
6. Taligenkänning
Tal recognition är processen att omvandla talade ord till text. Det kallas dessutom automatisk taligenkänning, datortaligenkänning eller tal-till-text. Detta område har gynnats av maskininlärningsmetoden och framsteg med big data.
För närvarande använder alla kommersiella taligenkänningssystem en maskininlärningsmetod för att känna igen tal. Varför? Med en traditionell metod överträffar taligenkänningssystemet som använder maskininlärningsmetoden bättre än taligenkänningssystemet.
För i en maskininlärningsmetod tränas systemet innan det går för validering. I grund och botten fungerar maskininlärningsmjukvaran för taligenkänning i två inlärningsfaser: 1. Före köpet av programvara (träna programvaran i en oberoende högtalardomän) 2. Efter att användaren köpt programvaran (träna programvaran i en talarberoende domän) .
Denna applikation kan också användas för vidare analys, dvs sjukvård, utbildning och militär.
7. Online bedrägeriupptäckt
Online bedrägeriupptäckt är en avancerad tillämpning av en maskininlärningsalgoritm. Detta tillvägagångssätt är praktiskt och ger användarna cybersäkerhet på ett effektivt sätt. Nyligen har PayPal använt en maskininlärnings- och artificiell intelligensalgoritm för penningtvätt.
Detta avancerade exempel på maskininlärning och artificiell intelligens hjälper till att minska förlusten och maximera vinsten. Genom att använda maskininlärning i denna applikation blir detektionssystemet mer robust än något annat traditionellt regelbaserat system.
8. Klassificering
Klassificering eller kategorisering är processen att klassificera objekt eller instanser i en uppsättning fördefinierade klasser. Användningen av maskininlärningsmetoden gör ett klassificeringssystem mer dynamiskt. Målet med ML-metoden är att bygga en kortfattad modell. Detta tillvägagångssätt hjälper till att förbättra effektiviteten hos ett klassificeringssystem.
Varje instans i en datamängd som används av algoritmen för maskininlärning och artificiell intelligens representeras med samma uppsättning funktioner. Dessa instanser kan ha en känd etikett som kallas den övervakade maskininlärningsalgoritmen.
Däremot, om etiketterna är kända, kallas det oövervakat. Dessa två varianter av maskininlärningsmetoderna används för klassificeringsproblem.
9. Författaridentifiering
Med den snabba tillväxten av Internet har den illegala användningen av onlinemeddelanden för olämpliga eller olagliga ändamål blivit ett stort problem för samhället. För detta krävs författaridentifiering.
Författaridentifiering är också känd som författarskapsidentifiering. Författaridentifieringssystemet kan använda en mängd olika områden, såsom straffrätt, akademi och antropologi.
Dessutom använder organisationer som Thorn författaridentifiering för att hjälpa till att stoppa spridningen av material om sexuella övergrepp mot barn på webben och skapa rättvisa åt ett barn.
10. Förutsägelse
Förutsägelse är processen att säga något baserat på den tidigare historien. Det kan vara väderprognoser, trafikprognoser och många fler. Alla typer av prognoser kan göras med hjälp av en maskininlärningsmetod. Det finns flera metoder, som Hidden Markov-modellen, som kan användas för förutsägelse.
11. Regression
Regression är en annan tillämpning av maskininlärning. Det finns flera tekniker för regression tillgängliga.
Antag att X1, X2, X3 ,….Xn är indatavariablerna och Y är utdata. I det här fallet tillhandahåller maskininlärningsteknik utdata (y) baserat på indatavariablerna (x). En modell används för att precisera sambandet mellan flera parametrar enligt nedan:
Y=g(x)
Med hjälp av en maskininlärningsmetod i regression kan parametrarna optimeras.
12. Sociala mediers tjänster
Sociala medier använder metoden för maskininlärning för att skapa attraktiva och fantastiska funktioner, det vill säga personer du kanske känner, förslag och reaktionsalternativ för sina användare. Dessa funktioner är bara ett resultat av maskininlärningstekniken.
Har du någonsin tänkt på hur de använder maskininlärningsmetoden för att engagera dig i ditt sociala konto?
Till exempel, Facebook upptäcker kontinuerligt dina aktiviteter, som vem du chattar med, dina likes, arbetsplats och studieplats. Och maskininlärning agerar alltid baserat på erfarenhet. Så, Facebook ger dig ett förslag baserat på dina aktiviteter.
13. Sjukvård
Maskininlärningsmetoder och verktyg används i stor utsträckning inom området för medicinskt relaterade problem. Att upptäcka en sjukdom, terapiplanering, medicinskt relaterad forskning och förutsägelse av sjukdomssituationen. Använda maskininlärningsbaserad programvara i sjukvårdsproblem ger ett genombrott i vår medicinska vetenskap.
14. Rekommendation för produkter och tjänster
Anta att vi köpte flera saker från en onlinebutik flera dagar innan. Efter ett par dagar kommer du att märka att relaterade shoppingwebbplatser eller tjänster rekommenderas.
Återigen, om du söker efter något på Google, rekommenderas en liknande typ av sak för dig efter din sökning. Denna rekommendation av produkter och tjänster är den avancerade tillämpningen av maskininlärningstekniken.
Flera metoder för maskininlärning, övervakad, semi-övervakad, oövervakad och förstärkning, används för att utveckla dessa produkters rekommendationsbaserade system. Denna typ av system byggdes också med inkorporering av big data och maskininlärningstekniker.
15. Online kundsupport
Nyligen tillåter nästan alla webbplatser kunder att chatta med webbplatsrepresentanter. Ingen webbplats har dock en chef. I grund och botten utvecklar de en chatbot för att chatta med kunden för att veta deras åsikt. Detta är endast möjligt för maskininlärningsmetoden. Det är bara det fina med maskininlärningsalgoritmer.
16. Identifiering av ålder/kön
Forensic-rupprymda uppgifter har nyligen bli en het forskningsfråga i forskningsvärlden. Många forskare arbetar för att få ett effektivt och effektivt system för att utveckla ett berikat system.
I detta sammanhang är ålders- eller könsidentifiering en viktig uppgift i många fall. Ålders- eller könsidentifiering kan göras med hjälp av en maskininlärnings- och AI-algoritm, dvs en SVM-klassificerare.
17. Språkidentifiering
Språkidentifiering (Language Guessing) är processen att identifiera typen av språk. Apache OpenNLP och Apache Tika är den språkidentifierande programvaran. Det finns flera sätt att identifiera språket. Bland dessa är tillvägagångssättet för maskininlärning och artificiell intelligens effektiva.
18. Informationssökning
Det viktigaste tillvägagångssättet för maskininlärning och AI är informationshämtning. Det är processen att extrahera kunskapen eller strukturerad data från den ostrukturerade datan. Sedan dess har tillgången på information för webbbloggar, webbplatser och sociala medier vuxit enormt.
Informationsinhämtning spelar en viktig roll inom big data-sektorn. I en maskininlärningsmetod tas en uppsättning ostrukturerad data för inmatning och kunskapen extraheras från datan.
19. Robotstyrning
En maskininlärningsalgoritm används i en mängd olika robotstyrsystem. Till exempel har flera typer av forskning nyligen arbetat för att få kontroll över stabil helikopterflygning och helikopterflygning.
En robot som körde över hundra mil i öknen vanns av en maskininlärningsrobot som förfinade sin förmåga att lägga märke till avlägsna objekt i en Darpa-sponsrad tävling.
20. Virtuell personlig assistent
En virtuell personlig assistent är en avancerad tillämpning av maskininlärning och artificiell intelligens. I maskininlärningstekniken fungerar detta system enligt följande: ett maskininlärningsbaserat system tar input, bearbetar input och ger resultatet. Tillvägagångssättet för maskininlärning är viktigt eftersom det agerar baserat på erfarenhet.
Olika virtuella personliga assistenter är smarta högtalare för Amazon Echo och Google Home, samt mobilappar från Google Assistant.
Avslutande tankar
Vårt expertteam har sammanställt en omfattande lista med exempel på maskininlärning och artificiell intelligens i dagens liv i den här artikeln. Den största skillnaden mellan traditionell och maskininlärningsbaserad programvara är att systemet tränas med en stor mängd data.
Dessutom agerar den baserat på erfarenhet. Så, maskininlärningsmetoden är effektivare än den traditionella metoden för problemlösning.
