10 اپلیکیشن Macine learning در دنیای واقعی

همه ما می دانیم که Machine Learning در قالب فناوری هوش مصنوعی همچنان به محبوبیت خود در زندگی ادامه می دهد. Machine Learning (ML) یک فناوری است که گروهی از الگوریتم ها را در بر می گیرد و به سیستم های نرم افزاری اجازه می دهد بدون پیش بینی صریح برنامه ریزی ، در پیش بینی نتایج دقیق تر و دقیق تر عمل کنند. به عبارت دیگر ، در ML ، الگوریتم ها داده های ورودی را دریافت می کنند و از آنالیز آماری برای پیش بینی نتیجه استفاده می کنند ، بنابراین به کامپیوتر امکان می دهند مانند انسان فکر کند. حالات روزمره بسیاری وجود دارد که شامل استفاده از ML در زندگی ما است. شاید ما به آن توجه نکنیم.

بگذارید اکنون ببینیم که چگونه ما از Machine Learning در زندگی واقعی ما استفاده می کنیم.

برنامه های یادگیری ماشین واقعی

1. بهداشت و تشخیص پزشکی

یادگیری ماشینی شامل انواع ابزار و تکنیک های مختلف است که به حل مشکلات تشخیصی و پیش آگهی در حوزه های مختلف پزشکی کمک می کند. پیش بینی پیشرفت بیماری ، برای استخراج دانش پزشکی برای تحقیقات نتایج ، برای درمان و برنامه ریزی و پشتیبانی و مدیریت کلی بیمار نمونه هایی است که در آن از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی استفاده می کنیم. ما همچنین از ML برای تجزیه و تحلیل داده های سوابق پزشکی از قبیل تشخیص منظم در داده ها ، برخورد با داده های ناقص تفسیر داده های مداوم تولید شده توسط واحد مراقبت های ویژه ، و همچنین برای هشدار هوشمندانه که منجر به نظارت مؤثر و کارآمد می شود ، استفاده می کنیم.

2. پیش بینی های رفت و آمد

پیش بینی ترافیک: همه ما از خدمات GPS برای حرکت در هنگام رانندگی استفاده می کنیم. ML چنین سناریوهایی به ما در زندگی روزمره کمک می کنند تا از ترافیک خودداری کنیم و به موقع به مقصد خود برسیم GPS. برنامه ریزی شده به گونه ای عمل می کند که در حالی که ما از آن برای پیمایش استفاده می کنیم ، مکانها و سرعتهای ما را در سرور مرکزی مدیریت ترافیک ذخیره می کند ، که سپس برای ساخت نقشه ترافیک فعلی استفاده می شود. بنابراین ML آنالیز تراکم انجام می دهد ، تنها نکته منفی این است که اگر تعداد کمی از اتومبیل ها هنگام رانندگی از GPS استفاده کنند ، نتایج نادرست خواهد بود.

برنامه های حمل و نقل آنلاین: همه ما از برنامه های رزرو کابین مانند Uber ، Ola و Lyft استفاده کرده ایم. همه برنامه های کاربردی قیمت و ETA سفر را در زمان رزرو خود پیش بینی می کنند. الگوریتم های ML مکانیسم چنین برنامه هایی را تعریف می کنند.

3. رسانه های اجتماعی

این روزها بیشتر ما به رسانه های اجتماعی معتاد هستیم . رسانه های اجتماعی از طریق فیلم به شما چیز های تازه یاد می دهند که می توانید خودتان آن ها را انجام دهید تا اخبار و شبکه را شامل می شوند و سرگرم کننده و جذاب هستند. فناوری ML نقش مهمی در توسعه وب سایت ها و برنامه های کاربردی رسانه های اجتماعی دوستانه دارد.

پیشنهاد دوستان: سایتهای شبکه های اجتماعی مانند فیس بوک دوستانی را که با آنها ارتباط برقرار می کنیم ، پروفایلهایی که به طور مکرر از آنها بازدید می کنیم ، گروههای مشترک ، علاقه ها و محل کار را پیگیری می کنند. بر اساس یادگیری مداوم ، فیس بوک افرادی را پیشنهاد می کند که با آنها دوست باشیم.

تشخیص چهره: وب سایت های اجتماعی و برنامه های کاربردی مانند فیس بوک و اینستاگرام لحظه ای که عکس را در رسانه بارگذاری می کنیم ، بلافاصله دوستان خود را تشخیص می دهند و شروع به اعلان برای برچسب گذاری آنها می کنند. اگرچه رابط کاربری کاملاً کاربرپسند است و front end راحت به نظر می رسد ، کل مراحل موجود در باطن کاملاً پیچیده است.

4. دستیار هوشمند

استفاده از دستیاران هوشمند کاری است که ما بطور شبانه روزی انجام می دهیم. همه ما از تلفنهای Siri ، Google Assistants ، Alexa و بسیاری موارد دیگر در تلفنهای هوشمند مانند Pixel و iPhone و بلندگوهای هوشمند مانند Echo و Google Home استفاده کرده ایم. علاوه بر این ، سامسونگ همچنین در حال راه اندازی تلویزیون هوشمند با دستیار مجازی خود به نام بیکسبی است. ، وظیفه "دستیاران" کمک به ما در کارهای روزمره است و تنها کاری که از سمت ما لازم است انجام شود، فعال کردن آنهاست.

 

استفاده چشمگیر از دستیاران در زندگی روزمره ما شامل فعالیتهایی مانند تنظیم هشدار و یادآوری ، به روزرسانی کاربر با اخبار زنده از طریق اعلان ها است. پاسخ دادن به سؤالاتی مانند "قیمت هتل های ژاپن چقدر است؟" یا "هر رستوران ایتالیایی در نزدیکی من؟" نیز توسط این دستیاران هوشمند انجام می شود. این دستیاران می توانند به دنبال اطلاعات باشند ، سؤالات مربوط را به یاد بیاورند یا برای جمع آوری اطلاعات و پاسخ به سوالات کاربر ، به منابع دیگر (در وب) ارسال مراجعه کنند.

5. بهینه سازی نتایج موتور جستجو

موتورهای جستجو مانند Google برای بهبود نتایج جستجو از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند. الگوریتم ها پاسخ ما را با نتایج نشان داده شده به ما پیگیری می کنند. به عنوان مثال ، اگر نتایج حاصل کارآمد و مفید برای کاربر باشد ، کاربر برای مدت طولانی در صفحه وب می ماند و این به موتورهای جستجوگر کمک می کند که نتایج تولید شده مطابق با پرس و جو باشند. در مقابل ، اگر نتایج مفید نباشند و کاربر بدون باز کردن صفحه وب ، به صفحه 4 یا 5 نتایج جستجو منتقل شود ، الگوریتم جستجو متوجه می شود که نتایج کارآمد نبوده.

6. نظارت ویدیویی و امنیت

ردیابی صدها دوربین نظارتی توسط یک فرد منفرد یا حتی یک تیم امنیتی کوچک ، خسته کننده و آزار دهنده است. ML دوربین های مداربسته را آموزش داده است تا با تشخیص هر نوع خلافی قبل از وقوع آن ، ردیابی را آسان تر کند. این دوربین ها طوری برنامه ریزی شده اند که به دقت فعالیت ها را رصد کند تا متوجه فعالیت های مشکوک شوند ، در صورت رخ دادن فعالیت مشکوکی ، به عنوان مثال ، اگر کسی هنوز برای مدت طولانی ایستاده است ، یا شخصی برای بازدید از آن اغلب به یک مکان مراجعه می کند، دوربین های هوشمند در صورت پیش بینی هرگونه اشتباهی ، به افراد مرتبط اطلاع می دهند ، بنابراین باعث نجات جان بسیاری از افراد می شود.

7. امنیت سایبری

Machine Learning بینش بالقوه ای را برای جلوگیری از کلاهبرداری پولی آنلاین ارائه می دهد و بدین ترتیب فضای سایبری را به مکانی مطمئن برای معاملات و بانکداری خالص تبدیل می کند. برنامه های کاربردی مانند PayPal ، GPay ، Paytm مجموعه ای از ابزارها را دارند که به آنها کمک می کند تا معاملات را پیگیری کنند و بین معاملات مشروع و نامشروع تمایز قایل شوند ، از این رو از هرگونه معاملات کاذب جلوگیری می شود.

8. خدمات به مشتری

آیا تا به حال مشاهده کرده اید که هنگام بازدید از وب سایت های خاص ، یک قسمت چت ظاهر می شود؟ این ها یک chatbot هستند که با ML برنامه ریزی شده اند. آنها نقش نماینده مراقبت از مشتری را برای کمک به کاربر در پرس و جوهای خود بازی می کنند.رباتها با استخراج اطلاعات از داده ها به کاربران فروشگاه پاسخ می دهند.

با گذشت زمان با الگوریتم های ML قابلیت ربات ها در درک سؤالات کاربر و ارائه یک پاسخ درست افزایش پیدا می کند.

9. اسپم ایمیل

چندین روش فیلتر کردن اسپم این روزها توسط مشتریان ایمیل و برنامه های دیگر استفاده می شود. برای اطمینان از امنیت و به روزرسانی مداوم این فیلترهای اسپم ، از الگوریتم های ML استفاده می شود. آخرین ترفند اسپم ها با رعایت الگوهای خاص و با فیلتر کردن اسپم های مبتنی بر قانون ، به راحتی قابل تشخیص است. نمونه هایی از برخی از تکنیک های فیلتر کردن اسپم عبارتند از: Perceptron و C 4.5

10. توصیه محصول

شکی نیست که خرید آنلاین در چند سال گذشته بازار خرده فروشی را به دست گرفته است. خرید آنلاین تجربه ای عالی با گزینه های مختلف برای یک محصول خاص ، تخفیف های رقابتی و همچنین با تسهیلات مختلف باعث تحویل می شود. امروزه شاید شما متوجه شده باشید که اگر کاربر محصولی را از وب سایت یا یک برنامه جستجو خریداری کند ، محصولات مشابه را در بازدید بعدی خود از برنامه به کاربر توصیه می کند. توصیه های محصولات بر اساس رفتار وب سایت یا برنامه ، خریدهای گذشته ، موارد مورد علاقه یا لیست دلخواه و در آخر مواردی که خریداری شده اند ساخته می شود. این تجربه خرید حاصل استفاده از ML در باطن برنامه یا وب سایت ها است.

در زندگی روزمره خود چقدر از یادگیری ماشین استفاده می کنید؟

جدا از کاربردهای گفته شده در بالا ، بخشهای قابل توجهی دیگر که فناوریهای ML را پیاده سازی می کنند وجود دارد که نحوه یادگیری ماشینی را تغییر می دهد و زندگی شما را راحت تر می کند.

نظر شما

0 نظر

نظری ثبت نشده است