Introduktion till maskininlärning

Maskininlärning kan kallas AI (artificiell intelligens) applikation eller algoritm med hjälp av vilka programvarorna ska vara mer exakta utan att uttryckligen programmeras. Det ger också systemets förmåga att automatiskt lära sig och förbättra av erfarenheten. Det används främst för att bygga algoritmer som kan ta emot inputdata och använda statistisk analys för att förutsäga utgången. I maskininlärning är processerna på liknande sätt involverade som datahantering.

Maskininlärning har huvudsakligen fokuserat på utveckling av datorprogram, som används för att få tillgång till data och lära sig. Maskininlärningens namn kom till 1959 och det gavs av Arthur Samuel. Den utvecklade huvudsakligen studiet av mönster, beräkningsteori, dataanalys, prediktiv analys osv. Det används allmänt i tillämpningar i dagens värld. Exemplet är, Nyhetsflöde är det främsta exemplet på att använda maskininlärning för att anpassa varje användares eller medlemsfoder.

Användning av maskininlärning

Det finns gränslösa tillämpningar av maskininlärning och det finns många maskininlärningsalgoritmer tillgängliga att lära sig. De finns i alla former från enkla till mycket komplexa. Topp 10 användningar av maskininlärning är följande:

  • Bildigenkänning: Bildigenkänningen är en av de vanligaste användningarna av maskininlärningsapplikationer. Det kan också kallas en digital bild och för dessa bilder beskriver mätningen utsignalen från varje pixel i en bild. Ansiktsigenkänningen är också en av de fantastiska funktionerna som endast har utvecklats av maskininlärning. Det hjälper till att känna igen ansiktet och skicka meddelanden relaterade till det till människor.
  • Röstigenkänning: Maskininlärning (ML) hjälper också till att utveckla applikationen för röstigenkänning. Det kallas också virtuella personliga assistenter (VPA). Det hjälper dig att hitta informationen när du blir frågad över rösten. Efter din fråga kommer assistenten att leta efter data eller information som du har ställt och samla in den information som krävs för att ge dig det bästa svaret. Det finns många enheter i dagens värld av maskininlärning för röstigenkänning som är Amazon-eko och googles hem är de smarta högtalarna. Det finns en mobilapp som heter Google allo och smartphones är Samsung S8 och Bixby.
  • Förutsägelser: Maskininlärning hjälper till att bygga de applikationer som förutsäger priset för hytt eller resa under särskild varaktighet och trafikbelastning där man hittar. När du bokar hytten och appen uppskattar det ungefärliga priset för resan som endast görs med användning av maskininlärning. När använder vi GPS-tjänster för att kontrollera rutten från källa till destination, kommer appen att visa oss olika sätt att gå och kontrollera trafiken i det ögonblicket för det mindre antalet fordon och var trafikbelastningen är mer som görs eller hämtas med användning av maskininlärningsprogram.
  • Videokontroll: Det hjälper till att upptäcka brottet eller misslyckanden som händer innan det händer. Det hjälper till att spåra det ovanliga beteendet hos människor som tupplur på bänkar och står still från en lång tid, snubblar etc. och det kommer att skapa en automatisk varning till vakterna eller personer som alla är upplagda där och de kan hjälpa till att undvika problem eller problem.
  • Sociala medier-plattformar: sociala medier används för att tillhandahålla bättre nyhetsflöde och reklam enligt användarens intresse görs främst genom användning av maskininlärning. Det finns många exempel som vänförslag, sidförslag för Facebook, sånger och videoförslag på YouTube. Maskininlärning fungerar huvudsakligen på det enkla konceptet på grundval av användarens upplevelse, med vilket de blir anslutna och besöker profilerna eller webbplatserna mycket ofta. Det ger också tekniken för att extrahera användbar information från bilder och videor
  • Skräppost och skadlig programvara: E-postklienter använder ett antal skräppostfiltrering och dessa skräppostfilter uppdateras kontinuerligt och dessa görs främst av användningen av maskininlärning. Regelbaserad, flerskiktsinduktion är några av de tekniker som tillhandahålls av maskininlärning. På samma sätt upptäcks ett antal skadliga program och dessa upptäcks huvudsakligen av systemsäkerhetsprogrammen som främst hjälps av maskininlärning.
  • Kundsupport: De flesta välrenommerade företag eller många webbplatser ger dig möjlighet att chatta med en kundtjänstrepresentant. Så efter att ha ställt någon fråga från kunden är det inte obligatoriskt att svaret endast ges av människan, ibland ges svaren av chatboten som extraherar informationen från webbplatsen och ger svaret till kunderna. Nu är de bättre och förstår frågorna snabbt och snabbare och ger också ett bra resultat genom att ge lämpligt resultat och det görs endast genom användning av maskininlärning.
  • Sökmotor: Det finns sökmotorer tillgängliga när du söker för att ge kunderna bästa resultat. Det finns många maskininlärningsalgoritmer skapade för att söka i den specifika användarfrågan som för Google. Oavsett vilken sida som öppnas av användarna för det specifika ämnet ofta som kommer att stanna överst på sidan under lång tid.
  • Applikationer / företag: Det finns många applikationer och företag som använde maskininlärning för att göra sin dagliga process eftersom det är mer exakt och exakt än manuella ingripanden. Dessa företag är Netflix, facebook, google maps, Gmail, Google search etc.
  • Bedrägeri och preferenser: Maskininlärning används av företagen för att hålla koll på penningtvätt som Paypal. Den använder uppsättningen verktyg för att hjälpa dem att kontrollera eller jämföra miljoner transaktioner och göra säkra transaktioner.

Slutsats - Användning av maskininlärning

Maskininlärning kallas en av de stora sakerna inom området konstgjord intelligens. Maskininlärning hjälper mycket att arbeta i ditt dagliga liv eftersom det gör arbetet lättare och tillgängligt. De flesta av organisationerna använder applikationer för maskininlärning och investerar mycket pengar i det för att göra processen snabbare och smidigare. Det är ett av det allmänt använda och antagna språket eller tekniken i dagens värld.

Rekommenderade artiklar:

Detta har varit en guide till användningar av maskininlärning i den verkliga världen. Här har vi diskuterat olika tillämpningar av maskininlärning som förutsägelse, bildigenkänning, röstigenkänning etc. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -

  1. Användningar av Angular JS
  2. 10 bästa användningarna av Photoshop i verkliga världen
  3. Användning av hallon Pi
  4. Topp 15 användbara användningar av Matlab i verkliga världen
  5. Matlab och Octave

Kategori:

Big Data