Phenquestions
Stebuklingas paslaptingo mokslo prisilietimas daro mūsų gyvenimą patogesnį ir geresnį nei anksčiau. Kasdieniniame gyvenime mokslo indėlis yra tiesiog nenuginčijamas. Negalime nepastebėti ar nepaisyti mokslo poveikio mūsų gyvenime. Kadangi šiuo metu esame įpratę prie interneto daugeliu savo kasdienio gyvenimo etapų, t.e., norėdami pereiti nežinomą kelią, dabar mes naudojame „Google“ žemėlapį, norėdami išreikšti savo mintis ar jausmus naudodamiesi socialiniais tinklais arba dalintis savo žiniomis apie tinklaraščius, žinoti naujienas, kurias naudojame internetiniuose naujienų portaluose ir pan. Jei pabandysime tiksliai suprasti mokslo poveikį mūsų gyvenime, pastebėsime, kad iš tikrųjų tai yra dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programų naudojimas. Šiame straipsnyje mes stengiamės užfiksuoti nuostabias realaus laiko mašininio mokymosi programas, kurios mūsų gyvenimo suvokimą pavers skaitmeniškesniu.
Geriausios dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programos
Pastaruoju metu dramatiškai išaugo susidomėjimas mašininio mokymosi epocha, ir daugiau žmonių suprato naujų programų, kurias įgalina mašininio mokymosi metodas, apimtį. Tai sukuria planą susisiekti su įrenginiu ir padaryti jį suprantamą, kad jis reaguotų į mūsų nurodymus ir komandas. Tačiau čia išvardyta 20 geriausių mašininio mokymosi taikymo.
1. Vaizdo atpažinimas
Vaizdų atpažinimas yra vienas reikšmingiausių mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto pavyzdžių. Iš esmės tai yra būdas atpažinti ir aptikti skaitmeniniame vaizde esančią funkciją ar objektą. Be to, ši technika gali būti naudojama tolesnei analizei, tokiai kaip modelio atpažinimas, veido aptikimas, veido atpažinimas, optinis simbolių atpažinimas ir daug daugiau.
Nors yra keletas būdų, vaizdų atpažinimui geriau naudoti mašininio mokymosi metodą. Mašininis mokymosi būdas atpažinti vaizdą yra susijęs su pagrindinių vaizdų funkcijų išskyrimu ir todėl įtraukia šias funkcijas į mašininio mokymosi modelį.
2. Sentimentų analizė
Sentimentų analizė yra dar viena realaus laiko mašininio mokymosi programa. Taip pat kalbama apie nuomonės ieškojimą, nuomonių klasifikavimą ir kt. Tai procesas, kuriuo nustatomas kalbėtojo ar rašytojo požiūris ar nuomonė. Kitaip tariant, tai yra emocijos išsiaiškinimo iš teksto procesas.
Pagrindinis nuotaikų analizės rūpestis yra „ką mano kiti žmonės?“. Tarkime, kad kažkas rašo „filmas nėra toks geras.„Išsiaiškinti tikrąją mintį ar nuomonę iš teksto (ar ji gera, ar bloga) yra sentimentų analizės užduotis. Ši nuotaikų analizės programa taip pat gali būti taikoma kitoms programoms, tokioms kaip apžvalgos svetainėse, sprendimų priėmimo programose.
Mašininio mokymosi metodas yra disciplina, sukonstruojanti sistemą išgaunant žinias iš duomenų. Be to, taikant šį metodą sistemai sukurti gali būti naudojami didieji duomenys. Mašininio mokymosi požiūriu yra dviejų tipų mokymosi algoritmai, prižiūrimi ir neprižiūrimi. Juos abu galima panaudoti nuotaikos analizei.
3. Naujienų klasifikacija
Naujienų klasifikavimas yra dar vienas mašininio mokymosi metodo taikymas. Kodėl ar kaip? Tiesą sakant, dabar informacijos kiekis internete labai išaugo. Tačiau kiekvienas žmogus turi savo individualų susidomėjimą ar pasirinkimą. Taigi tinkamos informacijos rinkimas ar rinkimas tampa iššūkiu vartotojams iš šio interneto vandenyno.
Pateikdami šią įdomią naujienų kategoriją tiksliniams skaitytojams, tikrai padidinsite naujienų svetainių priimtinumą. Be to, skaitytojai ar vartotojai gali efektyviai ir efektyviai ieškoti konkrečių naujienų.
Šiuo tikslu yra keli mašininio mokymosi metodai, t.e., palaikymo vektoriaus mašina, naivus Bayesas, k-artimiausias kaimynas ir kt. Be to, yra keletas „naujienų klasifikavimo programinės įrangos“.
4. Vaizdo stebėjimas
Nedideliame vaizdo faile yra daugiau informacijos nei tekstiniuose dokumentuose ir kituose medijos failuose, pavyzdžiui, garso ir vaizdo. Dėl šios priežasties naudingos informacijos išskyrimas iš vaizdo įrašų, t.e., automatinė vaizdo stebėjimo sistema tapo aktualia tyrimų tema. Šiuo atžvilgiu vaizdo stebėjimas yra viena iš pažangiausių mašininio mokymosi metodų taikymo.
Žmogaus buvimas kitame vaizdo įrašo kadre yra įprastas scenarijus. Saugumu pagrįstoje programoje žmogaus identifikavimas iš vaizdo įrašų yra svarbus klausimas. Veido modelis yra plačiausiai naudojamas parametras, atpažįstantis žmogų.
Sistema, turinti galimybę rinkti informaciją apie to paties asmens buvimą skirtingame vaizdo įrašo kadre, yra labai sudėtinga. Yra keli mašininio mokymosi algoritmų metodai, skirti stebėti žmonių judėjimą ir juos identifikuoti.
5. El. Pašto klasifikavimas ir šlamšto filtravimas
Norėdami klasifikuoti el. Paštą ir filtruoti šlamštą automatiniu būdu, naudojamas mašininio mokymosi algoritmas. Yra daugybė technikų, t.e., daugiasluoksnis suvokimas, C4.5 sprendimų medžio indukcija, naudojama šlamšto filtravimui. Taisyklėmis pagrįstas šlamšto filtravimas turi tam tikrų trūkumų filtruojant šlamštą, o šlamšto filtravimas naudojant ML metodą yra efektyvesnis.
6. Kalbos atpažinimas
Kalbos atpažinimas yra sakytinių žodžių transformavimo į tekstą procesas. Tai papildomai vadinama automatiniu kalbos atpažinimu, kompiuteriniu kalbos atpažinimu arba kalbos į tekstą. Šioje srityje naudinga tobulinant mašininio mokymosi metodą ir didelius duomenis.
Šiuo metu visos komercinės kalbos atpažinimo sistemos kalba atpažįstama naudojant mašininio mokymosi metodą. Kodėl? Taikant tradicinį metodą, kalbos atpažinimo sistema, naudojant mašininio mokymosi metodą, yra geresnė nei kalbos atpažinimo sistema.
Nes taikant mašininio mokymosi metodą, sistema yra apmokoma prieš ją patvirtinant. Iš esmės, kalbos atpažinimo mašininio mokymosi programinė įranga veikia dviem mokymosi etapais: 1. Prieš įsigydami programinę įrangą (mokykite programinę įrangą nepriklausomo garsiakalbio srityje) 2. Vartotojui įsigijus programinę įrangą (mokykite programinę įrangą nuo garsiakalbio priklausomame domene).
Ši programa taip pat gali būti naudojama tolesnei analizei, t.e., sveikatos, švietimo ir kariuomenės.
7. Internetinis sukčiavimo nustatymas
Sukčiavimo internete nustatymas yra pažangus mašininio mokymosi algoritmo taikymas. Šis požiūris yra praktiškas, kad vartotojams būtų užtikrintas efektyvus kibernetinis saugumas. Neseniai „PayPal“ pinigų plovimui naudoja mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto algoritmus. Šis pažangus mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto pavyzdys padeda sumažinti nuostolius ir padidinti pelną. Naudojant mašininį mokymąsi šioje programoje, aptikimo sistema tampa tvirta nei bet kuri kita tradicinė taisyklėmis paremta sistema.
8. klasifikacija
Klasifikavimas arba klasifikavimas yra objektų ar egzempliorių klasifikavimo į iš anksto nustatytų klasių rinkinį procesas. Mašininio mokymosi metodo naudojimas klasifikatorių sistemą daro dinamiškesnę. ML požiūrio tikslas yra sukurti glaustą modelį. Šis metodas turi padėti pagerinti klasifikatorių sistemos efektyvumą.
Kiekvienas mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto algoritmo naudojamo duomenų rinkinio egzempliorius vaizduojamas naudojant tą patį funkcijų rinkinį. Šiems atvejams gali būti žinoma etiketė; tai vadinama prižiūrimu mašininio mokymosi algoritmu. Priešingai, jei etiketės yra žinomos, tai vadinama neprižiūrima. Šie du mašininio mokymosi metodų variantai naudojami klasifikavimo problemoms spręsti.
9. Autoriaus identifikacija
Sparčiai augant internetui, neteisėtas internetinių pranešimų naudojimas netinkamais ar neteisėtais tikslais tapo dideliu visuomenės rūpesčiu. Šiuo atžvilgiu reikia identifikuoti autorių.
Autoriaus identifikavimas taip pat žinomas kaip autorystės identifikavimas. Autorių identifikavimo sistema gali naudoti įvairias sritis, tokias kaip baudžiamasis teisingumas, akademinė bendruomenė ir antropologija. Be to, tokios organizacijos kaip „Thorn“ naudoja autoriaus identifikavimą, kad padėtų nutraukti vaikų seksualinės prievartos medžiagos platinimą internete ir suteikti vaikui teisingumą.
10. Spėjimas
Spėjimas yra procesas, kai kažkas pasakoma remiantis ankstesne istorija. Tai gali būti orų prognozės, eismo prognozės ir daug daugiau. Naudojant mašininio mokymosi metodą, galima atlikti įvairiausias prognozes. Yra keli metodai, tokie kaip paslėptas Markovo modelis, kuriuos galima naudoti numatant.
11. Regresija
Regresija yra dar viena mašininio mokymosi programa. Yra keletas regresijos būdų.
Tarkime, X1, X2, X3,… .Xn yra įvesties kintamieji, o Y yra išvestis. Šiuo atveju, naudojant mašininio mokymosi technologiją, pateikiama įvesties kintamųjų (x) idėjos išvestis (y). Modelis naudojamas norint susieti daugelį parametrų, kaip nurodyta toliau:
Y = g (x)
Taikant mašininio mokymosi metodą regresijoje, parametrus galima optimizuoti.
12. Socialinės žiniasklaidos paslaugos
Socialinė žiniasklaida naudoja mašininio mokymosi metodą, kad sukurtų patrauklias ir puikias savybes, t.e., žmonių, kuriuos galbūt pažįstate, pasiūlymų, reagavimo galimybių savo vartotojams. Šios savybės yra tik mašininio mokymosi technikos rezultatas.
Ar kada pagalvoji, kaip jie naudojasi mašininio mokymosi metodu, kad įtrauktų tave į savo socialinę paskyrą? Pavyzdžiui, „Facebook“ nuolat pastebi jūsų veiklą, pvz., Su kuo kalbate, jūsų pomėgius, darbo vietą, studijų vietą. Mašininis mokymasis visada veikia remdamasis patirtimi. Taigi, „Facebook“ pateikia jums pasiūlymą, pagrįstą jūsų veikla.
13. Medicinos paslaugos
Mašinų mokymosi metodai ir priemonės yra plačiai naudojami su medicina susijusių problemų srityje. Norėdami nustatyti ligą, terapijos planavimą, su medicina susijusius tyrimus, ligos situacijos numatymą. Mašinų mokymu pagrįstos programinės įrangos naudojimas sveikatos priežiūros srityje atneša proveržį mūsų medicinos moksle.
14. Produktų ir paslaugų rekomendacija
Tarkime, kad; keletą dienų prieš internetinę parduotuvę įsigijome keletą dalykų. Po poros dienų pastebėsite, kad jums rekomenduojamos susijusios apsipirkimo svetainės ar paslaugos.
Vėlgi, jei ko nors ieškote „Google“, po paieškos jums rekomenduojamas panašus dalykas. Ši produktų ir paslaugų rekomendacija yra pažangus mašininio mokymosi technikos pritaikymas.
Kuriant šių produktų rekomendacijomis pagrįstas sistemas, naudojami keli mašininio mokymo metodai, tokie kaip prižiūrimas, pusiau prižiūrimas, neprižiūrimas, sustiprinimas. Šio tipo sistemos taip pat buvo kuriamos įtraukiant didžiųjų duomenų ir mašininio mokymosi metodus.
15. Klientų palaikymas internete
Neseniai beveik visos svetainės leidžia klientui kalbėtis su svetainės atstovu. Tačiau ne svetainėje yra vykdomasis asmuo. Iš esmės jie sukuria pokalbių robotą, kad galėtų kalbėtis su klientu, kad sužinotų jų nuomonę. Tai įmanoma tik taikant mašininio mokymosi metodą. Tai tiesiog mašininio mokymosi algoritmų grožis.
16. Amžius / lytis
Neseniai su teismo ekspertize susijusi užduotis tapo aktualia mokslinių tyrimų tema tyrimų pasaulyje. Daugelis tyrėjų stengiasi sukurti veiksmingą ir efektyvią sistemą, kad sukurtų praturtintą sistemą.
Šiame kontekste amžiaus ar lyties nustatymas yra svarbi užduotis daugeliu atvejų. Amžius ar lytis gali būti nustatomi naudojant mašininį mokymąsi ir dirbtinio intelekto algoritmą, t.e., naudojant SVM klasifikatorių.
17. Kalbos identifikavimas
Kalbos atpažinimas (kalbos atspėjimas) yra kalbos tipo nustatymo procesas. „Apache OpenNLP“, „Apache Tika“ yra kalbos atpažinimo programinė įranga. Yra keletas būdų, kaip nustatyti kalbą. Tarp jų yra efektyvus mašininis mokymasis ir dirbtinio intelekto požiūris.
18. Informacijos paieška
Svarbiausias mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas yra informacijos paieška. Tai yra žinių ar struktūrizuotų duomenų išskyrimo iš nestruktūrizuotų duomenų procesas. Nuo šiol nepaprastai išaugo interneto tinklaraščių, svetainių ir socialinės žiniasklaidos informacijos prieinamumas.
Informacijos paieška vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį didžiųjų duomenų sektoriuje. Taikant mašininį mokymąsi, įvedant imamas nestruktūrizuotų duomenų rinkinys, todėl iš duomenų ištraukiamos žinios.
19. Robotų valdymas
Mašinų mokymosi algoritmas naudojamas įvairiose robotų valdymo sistemose. Pavyzdžiui, pastaruoju metu buvo atliekami keli mokslinių tyrimų tipai, siekiant kontroliuoti stabilų sraigtasparnio skrydį ir sraigtasparnio akrobatiką.
Robotas, važiavęs daugiau nei šimtą mylių dykumoje, laimėjo robotas, kuris mašinų mokymuisi patobulino savo sugebėjimą pastebėti tolimus objektus „Darpa“ remiamose varžybose.
20. Virtualus asmeninis asistentas
Virtualus asmeninis asistentas yra pažangus mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto pritaikymas. Mašinų mokymosi technikoje ši sistema veikia taip: mašininio mokymosi sistema ima indėlį, apdoroja įvestį ir duoda gautą rezultatą. Mašininio mokymosi metodas yra svarbus, nes jie veikia remdamiesi patirtimi.
Skirtingi virtualūs asmeniniai padėjėjai yra išmanieji „Amazon Echo“ ir „Google Home“ garsiakalbiai, „Google Allo“ mobiliosios programos.
Baigiančios mintys
Mūsų ekspertų komanda šiame straipsnyje sukūrė išsamų mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto pavyzdžių šiandieniniame gyvenime sąrašą. Pagrindinis skirtumas tarp tradicinės programinės įrangos ir mašininio mokymosi pagrįstos programinės įrangos yra tas, kad sistema mokoma naudojant didelį duomenų kiekį. Be to, jis veikia remdamasis patirtimi. Taigi mašininio mokymosi metodas yra veiksmingas nei tradicinis požiūris sprendžiant problemas.
