Maschinelles Lernen ist ein Schlagwort für die heutige Technologie und es wächst von Tag zu Tag sehr schnell. Wir nutzen maschinelles Lernen in unserem täglichen Leben, auch ohne es zu wissen, z. B. Google Maps, Google Assistant, Alexa usw. Nachfolgend sind einige der angesagtesten realen Anwendungen von maschinellem Lernen aufgeführt:
1. Bilderkennung:
Bilderkennung ist eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens. Es wird verwendet, um Objekte, Personen, Orte, digitale Bilder usw. zu identifizieren. Der beliebte Anwendungsfall der Bilderkennung und Gesichtserkennung ist: Automatischer Tagging-Vorschlag für Freunde :
Facebook stellt uns eine Funktion zur automatischen Tag-Kennzeichnung von Freunden zur Verfügung. Immer wenn wir ein Foto mit unseren Facebook-Freunden hochladen, erhalten wir automatisch einen Tagging-Vorschlag mit Namen, und die Technologie dahinter ist maschinelles Lernen Gesichtserkennung Und Erkennungsalgorithmus .
Es basiert auf dem Facebook-Projekt namens „ Tiefes Gesicht ,‘ das für die Gesichtserkennung und Personenidentifikation im Bild zuständig ist.
2. Spracherkennung
Bei der Verwendung von Google erhalten wir die Option „ Suche per Sprache „Es fällt unter die Spracherkennung und ist eine beliebte Anwendung des maschinellen Lernens.
Spracherkennung ist ein Prozess der Umwandlung von Sprachanweisungen in Text und wird auch als „Spracherkennung“ bezeichnet. Rede zu Text ', oder ' Computer-Spracherkennung .' Derzeit werden maschinelle Lernalgorithmen häufig in verschiedenen Anwendungen der Spracherkennung eingesetzt. Google-Assistent , Siri , Cortana , Und Alexa verwenden Spracherkennungstechnologie, um den Sprachanweisungen zu folgen.
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3. Verkehrsvorhersage:
Wenn wir einen neuen Ort besuchen möchten, nutzen wir die Hilfe von Google Maps, das uns den richtigen Weg mit der kürzesten Route zeigt und die Verkehrslage vorhersagt.
Es prognostiziert die Verkehrsbedingungen, z. B. ob der Verkehr geräumt ist, sich langsam bewegt oder stark verstopft ist, und zwar mithilfe von zwei Methoden:
Jeder, der Google Map verwendet, trägt dazu bei, diese App zu verbessern. Es nimmt Informationen vom Benutzer entgegen und sendet sie an seine Datenbank zurück, um die Leistung zu verbessern.
4. Produktempfehlungen:
Maschinelles Lernen wird häufig von verschiedenen E-Commerce- und Unterhaltungsunternehmen eingesetzt, z Amazonas , Netflix usw., zur Produktempfehlung an den Benutzer. Immer wenn wir auf Amazon nach einem Produkt suchen, sehen wir Werbung für dasselbe Produkt, während wir mit demselben Browser im Internet surfen, und das ist auf maschinelles Lernen zurückzuführen.
Google versteht das Nutzerinteresse mithilfe verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen und schlägt das Produkt entsprechend dem Kundeninteresse vor.
Ebenso finden wir bei der Nutzung von Netflix einige Empfehlungen für Unterhaltungsserien, Filme etc., und dies geschieht ebenfalls mit Hilfe von maschinellem Lernen.
5. Selbstfahrende Autos:
Eine der aufregendsten Anwendungen des maschinellen Lernens sind selbstfahrende Autos. Maschinelles Lernen spielt bei selbstfahrenden Autos eine bedeutende Rolle. Tesla, der beliebteste Automobilhersteller, arbeitet an selbstfahrenden Autos. Es nutzt eine unbeaufsichtigte Lernmethode, um die Automodelle darauf zu trainieren, während der Fahrt Personen und Objekte zu erkennen.
6. E-Mail-Spam- und Malware-Filterung:
Immer wenn wir eine neue E-Mail erhalten, wird diese automatisch als wichtig, normal und Spam gefiltert. Wir erhalten in unserem Posteingang immer eine wichtige E-Mail mit dem wichtigen Symbol und Spam-E-Mails in unserem Spam-Ordner. Die Technologie dahinter ist maschinelles Lernen. Nachfolgend sind einige von Gmail verwendete Spamfilter aufgeführt:
- Inhaltsfilter
- Header-Filter
- Allgemeiner Blacklist-Filter
- Regelbasierte Filter
- Berechtigungsfilter
Einige maschinelle Lernalgorithmen wie z Mehrschichtiges Perzeptron , Entscheidungsbaum , Und Naiver Bayes-Klassifikator werden zur E-Mail-Spam-Filterung und Malware-Erkennung verwendet.
7. Virtueller persönlicher Assistent:
Wir haben verschiedene virtuelle persönliche Assistenten wie z Google-Assistent , Alexa , Cortana , Siri . Wie der Name schon sagt, helfen sie uns mithilfe unserer Sprachanweisungen beim Auffinden der Informationen. Diese Assistenten können uns allein durch unsere Sprachanweisungen auf verschiedene Weise helfen, z. B. Musik abspielen, jemanden anrufen, eine E-Mail öffnen, einen Termin vereinbaren usw.
Diese virtuellen Assistenten nutzen als wichtigen Bestandteil maschinelle Lernalgorithmen.
Diese Assistenten zeichnen unsere Sprachanweisungen auf, senden sie über den Server in einer Cloud, entschlüsseln sie mithilfe von ML-Algorithmen und handeln entsprechend.
8. Online-Betrugserkennung:
Maschinelles Lernen macht unsere Online-Transaktionen sicher, indem es betrügerische Transaktionen erkennt. Wann immer wir eine Online-Transaktion durchführen, kann es auf verschiedene Weise zu einer betrügerischen Transaktion kommen, z gefälschte Konten , gefälschte Ausweise , Und Geld stehlen mitten in einer Transaktion. Um dies zu erkennen, Feed Forward Neuronales Netzwerk hilft uns, indem es prüft, ob es sich um eine echte Transaktion oder eine Betrugstransaktion handelt.
Für jede echte Transaktion wird die Ausgabe in einige Hash-Werte umgewandelt und diese Werte werden zur Eingabe für die nächste Runde. Für jede echte Transaktion gibt es ein spezifisches Muster, das sich an die Betrugstransaktion anpasst, diese erkennt und unsere Online-Transaktionen sicherer macht.
9. Börsenhandel:
Maschinelles Lernen wird im Börsenhandel häufig eingesetzt. An der Börse besteht immer das Risiko von Höhen und Tiefen bei Aktien, also für dieses maschinelle Lernen Langfristiges neuronales Netzwerk mit Kurzzeitgedächtnis wird zur Vorhersage von Börsentrends verwendet.
10. Medizinische Diagnose:
In der Medizin wird maschinelles Lernen zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt. Damit wächst die Medizintechnik sehr schnell und ist in der Lage, 3D-Modelle zu erstellen, die die genaue Position von Läsionen im Gehirn vorhersagen können.
Es hilft dabei, Hirntumoren und andere hirnbezogene Erkrankungen leicht zu finden.11. Automatische Sprachübersetzung:
Wenn wir heutzutage einen neuen Ort besuchen und uns der Sprache nicht bewusst sind, ist das überhaupt kein Problem, da uns dabei auch maschinelles Lernen hilft, indem es den Text in unsere bekannten Sprachen umwandelt. Googles GNMT (Google Neural Machine Translation) bietet diese Funktion, bei der es sich um ein neuronales maschinelles Lernen handelt, das den Text in unsere vertraute Sprache übersetzt und als automatische Übersetzung bezeichnet wird.
Die Technologie hinter der automatischen Übersetzung ist ein Sequenz-zu-Sequenz-Lernalgorithmus, der mit Bilderkennung verwendet wird und den Text von einer Sprache in eine andere übersetzt.