L'apprendimento automatico è una parola d'ordine per la tecnologia odierna e sta crescendo molto rapidamente di giorno in giorno. Utilizziamo l'apprendimento automatico nella nostra vita quotidiana anche senza saperlo, come Google Maps, l'Assistente Google, Alexa, ecc. Di seguito sono elencate alcune delle applicazioni reali più di tendenza dell'apprendimento automatico:
1. Riconoscimento delle immagini:
Il riconoscimento delle immagini è una delle applicazioni più comuni dell’apprendimento automatico. Viene utilizzato per identificare oggetti, persone, luoghi, immagini digitali, ecc. Il caso d'uso più diffuso del riconoscimento delle immagini e del rilevamento dei volti è: Suggerimento automatico per taggare gli amici :
Facebook ci fornisce una funzionalità di suggerimento automatico del tagging degli amici. Ogni volta che carichiamo una foto con i nostri amici di Facebook, riceviamo automaticamente un suggerimento per taggare con il nome e la tecnologia alla base di questo è l'apprendimento automatico riconoscimento facciale E algoritmo di riconoscimento .
Si basa sul progetto Facebook denominato ' Volto profondo ,' che è responsabile del riconoscimento facciale e dell'identificazione della persona nell'immagine.
2. Riconoscimento vocale
Durante l'utilizzo di Google, abbiamo l'opzione ' Cerca con la voce ', rientra nel riconoscimento vocale ed è un'applicazione popolare dell'apprendimento automatico.
Il riconoscimento vocale è un processo di conversione delle istruzioni vocali in testo ed è noto anche come ' Discorso al testo ', O ' Riconoscimento vocale del computer .' Attualmente, gli algoritmi di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzati da varie applicazioni di riconoscimento vocale. Assistente Google , Siri , Cortana , E Alexa stanno utilizzando la tecnologia di riconoscimento vocale per seguire le istruzioni vocali.
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3. Previsione del traffico:
Se vogliamo visitare un posto nuovo ci aiutiamo con Google Maps, che ci indica il percorso corretto con il percorso più breve e prevede le condizioni del traffico.
Prevede le condizioni del traffico, ad esempio se il traffico è libero, lento o fortemente congestionato, con l'aiuto di due modi:
Tutti coloro che utilizzano Google Map aiutano questa app a migliorarla. Prende informazioni dall'utente e le rimanda al suo database per migliorare le prestazioni.
4. Consigli sul prodotto:
L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato da varie società di e-commerce e intrattenimento come Amazzonia , Netflix , ecc., per consigliare il prodotto all'utente. Ogni volta che cerchiamo un prodotto su Amazon, iniziamo a ricevere una pubblicità per lo stesso prodotto mentre navighiamo in Internet sullo stesso browser e questo è dovuto all'apprendimento automatico.
Google comprende l'interesse dell'utente utilizzando vari algoritmi di apprendimento automatico e suggerisce il prodotto in base all'interesse del cliente.
Allo stesso modo, quando utilizziamo Netflix, troviamo alcuni consigli per serie di intrattenimento, film, ecc., e questo avviene anche con l'aiuto dell'apprendimento automatico.
5. Auto a guida autonoma:
Una delle applicazioni più interessanti dell’apprendimento automatico sono le auto a guida autonoma. L’apprendimento automatico gioca un ruolo significativo nelle auto a guida autonoma. Tesla, l’azienda automobilistica più popolare, sta lavorando su un’auto a guida autonoma. Utilizza un metodo di apprendimento non supervisionato per addestrare i modelli di auto a rilevare persone e oggetti durante la guida.
6. Filtraggio antispam e malware tramite posta elettronica:
Ogni volta che riceviamo una nuova email, questa viene filtrata automaticamente come importante, normale e spam. Riceviamo sempre un'e-mail importante nella nostra casella di posta con il simbolo importante ed e-mail di spam nella nostra casella di spam e la tecnologia alla base di ciò è l'apprendimento automatico. Di seguito sono riportati alcuni filtri antispam utilizzati da Gmail:
- Filtro contenuti
- Filtro di intestazione
- Filtro generale per le liste nere
- Filtri basati su regole
- Filtri di autorizzazione
Alcuni algoritmi di apprendimento automatico come Percettrone multistrato , Albero decisionale , E Classificatore Naïve Bayes vengono utilizzati per il filtraggio dello spam e-mail e il rilevamento di malware.
7. Assistente personale virtuale:
Abbiamo vari assistenti personali virtuali come Assistente Google , Alexa , Cortana , Siri . Come suggerisce il nome, ci aiutano a trovare le informazioni utilizzando le nostre istruzioni vocali. Questi assistenti possono aiutarci in vari modi semplicemente tramite le nostre istruzioni vocali come riprodurre musica, chiamare qualcuno, aprire un'e-mail, pianificare un appuntamento, ecc.
Questi assistenti virtuali utilizzano gli algoritmi di apprendimento automatico come una parte importante.
Questi assistenti registrano le nostre istruzioni vocali, le inviano al server su un cloud, le decodificano utilizzando algoritmi ML e agiscono di conseguenza.
8. Rilevamento delle frodi online:
L'apprendimento automatico sta rendendo le nostre transazioni online sicure e protette rilevando le transazioni fraudolente. Ogni volta che eseguiamo una transazione online, potrebbero esserci vari modi in cui può avvenire una transazione fraudolenta, ad esempio account falsi , documenti d'identità falsi , E rubare i soldi nel mezzo di una transazione. Quindi, per rilevare questo, Rete neurale Feed Forward ci aiuta verificando se si tratta di una transazione autentica o di una transazione fraudolenta.
Per ogni transazione autentica, l'output viene convertito in alcuni valori hash e questi valori diventano l'input per il round successivo. Per ogni transazione autentica, esiste un modello specifico che ottiene il resto per la transazione fraudolenta, quindi lo rileva e rende le nostre transazioni online più sicure.
9. Negoziazione in Borsa:
L’apprendimento automatico è ampiamente utilizzato nel trading di borsa. Nel mercato azionario c'è sempre il rischio di alti e bassi delle azioni, quindi per questo l'apprendimento automatico Rete neurale della memoria a lungo e breve termine viene utilizzato per la previsione dell'andamento del mercato azionario.
10. Diagnosi medica:
Nella scienza medica, l’apprendimento automatico viene utilizzato per la diagnosi delle malattie. Grazie a ciò, la tecnologia medica sta crescendo molto rapidamente ed è in grado di costruire modelli 3D in grado di prevedere l’esatta posizione delle lesioni nel cervello.
Aiuta a trovare facilmente tumori al cervello e altre malattie correlate al cervello.11. Traduzione linguistica automatica:
Al giorno d'oggi, se visitiamo un posto nuovo e non conosciamo la lingua allora non è affatto un problema, perché anche in questo ci viene in aiuto il machine learning convertendo il testo nelle lingue che conosciamo. GNMT (Google Neural Machine Translation) di Google fornisce questa funzionalità, che è un apprendimento automatico neurale che traduce il testo nella nostra lingua familiare, chiamata traduzione automatica.
La tecnologia alla base della traduzione automatica è un algoritmo di apprendimento da sequenza a sequenza, che viene utilizzato con il riconoscimento delle immagini e traduce il testo da una lingua a un'altra lingua.