Inleiding tot machine learning
Machine learning kan worden aangeduid als de AI (kunstmatige intelligentie) applicatie of het algoritme met behulp waarvan de softwaretoepassingen nauwkeuriger kunnen zijn zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Het biedt ook het systeem de mogelijkheid om automatisch te leren en te verbeteren van de ervaring. Het wordt voornamelijk gebruikt om algoritmen te bouwen die invoergegevens kunnen ontvangen en statistische analyse gebruiken om de uitvoer te voorspellen. Bij Machine learning zijn de processen op dezelfde manier betrokken als datamining.
Machine learning heeft zich vooral gericht op de ontwikkeling van computerprogramma's, die worden gebruikt om toegang te krijgen tot de gegevens en te leren. De naam voor machinaal leren ontstond in 1959 en werd gegeven door Arthur Samuel. Het heeft vooral de studie van patronen, computertheorie, data-analyse, voorspellende analyse, etc. geëvolueerd. Het wordt veel gebruikt in toepassingen van de wereld van vandaag. Het voorbeeld is, de nieuwsfeed is het beste voorbeeld van het gebruik van machine learning om de feed van elke gebruiker of lid te personaliseren.
Gebruik van machine learning
Er zijn onbeperkte toepassingen van machine learning en er zijn veel machine learning algoritmen beschikbaar om te leren. Ze zijn beschikbaar in elke vorm, van eenvoudig tot zeer complex. Top 10 gebruik van machine learning is als volgt:
- Beeldherkenning: beeldherkenning is een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning-toepassingen. Het kan ook worden aangeduid als een digitale afbeelding en voor deze afbeeldingen beschrijft de meting de uitvoer van elke pixel in een afbeelding. De gezichtsherkenning is ook een van de geweldige functies die alleen door machine learning zijn ontwikkeld. Het helpt het gezicht te herkennen en de bijbehorende meldingen naar mensen te verzenden.
- Spraakherkenning: Machine learning (ML) helpt ook bij het ontwikkelen van de applicatie voor spraakherkenning. Het wordt ook wel virtuele persoonlijke assistenten (VPA) genoemd. Het zal u helpen om de informatie te vinden wanneer u via de stem wordt gevraagd. Na uw vraag zal die assistent uitkijken naar de gegevens of de informatie die door u is gevraagd en de vereiste informatie verzamelen om u het beste antwoord te geven. Er zijn veel apparaten beschikbaar in de hedendaagse wereld van Machine learning voor spraakherkenning, dat is Amazon echo en googles home is de slimme luidsprekers. Er is één mobiele app genaamd Google allo en smartphones zijn Samsung S8 en Bixby.
- Voorspellingen: machinaal leren helpt bij het bouwen van de applicaties die de prijs van een taxi of reis voorspellen voor een bepaalde duur en waar het verkeer kan worden gestoord. Tijdens het boeken van de taxi en de app schat de geschatte prijs van de reis die alleen wordt gedaan met behulp van machine learning. Wanneer gebruiken we de GPS-service om de route van bron naar bestemming te controleren, de app laat ons de verschillende manieren zien om op dat moment het verkeer te controleren op het kleinere aantal voertuigen en waar de congestie van het verkeer meer is dat wordt gedaan of opgehaald door het gebruik van machine learning applicatie.
- Videosurveillance: het helpt bij het detecteren van de misdaad of eventuele ongelukken die zullen gebeuren voordat het gebeurt. Het helpt bij het volgen van het ongebruikelijke gedrag van mensen zoals dutjes op banken en stilstaan van een lange tijd, struikelen enz. En het zal een automatische waarschuwing creëren voor de bewakers of mensen die allemaal daar zijn geplaatst en ze kunnen helpen om problemen of problemen.
- Sociale mediaplatforms : sociale media worden gebruikt voor het leveren van betere nieuwsfeeds en advertenties volgens de interesse van de gebruiker worden voornamelijk gedaan door alleen gebruik te maken van machine learning. Er zijn veel voorbeelden zoals vriendensuggesties, paginasuggesties voor Facebook, liedjes en videosuggesties op YouTube. Machine learning werkt hoofdzakelijk volgens het eenvoudige concept op basis van de ervaring van de gebruiker, waarmee ze in contact komen en de profielen of websites heel vaak bezoeken, suggesties worden dienovereenkomstig aan de gebruiker gegeven. Het biedt ook de techniek om nuttige informatie uit afbeeldingen en video's te extraheren
- Spam en malware: e-mailclients gebruiken een aantal spamfilters en deze spamfilters worden voortdurend bijgewerkt en deze worden voornamelijk gedaan door het gebruik van machine learning. Op regels gebaseerde, multi-layer en boominductie zijn enkele van de technieken die worden geboden door machine learning. Evenzo wordt een aantal malware gedetecteerd en deze worden voornamelijk gedetecteerd door de systeembeveiligingsprogramma's die voornamelijk worden geholpen door alleen machine learning.
- Klantondersteuning: de meeste gerenommeerde bedrijven of veel websites bieden de mogelijkheid om te chatten met een medewerker van de klantenservice. Dus, na het vragen van een vraag van de klant, is het niet verplicht dat het antwoord alleen door de mens wordt gegeven, soms worden de antwoorden gegeven door de chatbot die de informatie uit de website haalt en het antwoord aan klanten geeft. Nu zijn ze beter en begrijpen ze de vragen snel en sneller en leveren ze ook een goed resultaat op door een passend resultaat te geven. Dit gebeurt alleen met behulp van machine learning.
- Zoekmachine: er zijn zoekmachines beschikbaar tijdens het zoeken om klanten de beste resultaten te bieden. Er zijn veel algoritmen voor machinaal leren gemaakt voor het doorzoeken van de specifieke gebruikersquery zoals voor Google. Wat de pagina ook wordt geopend door de gebruikers voor het specifieke onderwerp, dat blijft lange tijd bovenaan de pagina staan.
- Toepassingen / bedrijven: er zijn veel toepassingen en bedrijven die machinaal leren gebruiken voor hun dagelijkse proces, omdat het nauwkeuriger en preciezer is dan handmatige interventies. Deze bedrijven zijn Netflix, Facebook, Google Maps, Gmail, Google Search etc.
- Fraude en voorkeur: Machine learning wordt door bedrijven gebruikt om het witwassen van geld zoals Paypal bij te houden. Het maakt gebruik van de set tools om hen te helpen de miljoenen transacties te controleren of te vergelijken en veilige transacties te maken.
Conclusie - gebruik van machine learning
Machine learning wordt een van de grote dingen op het gebied van kunstmatige intelligentie genoemd. Machine learning helpt veel in het dagelijks leven omdat het het werk gemakkelijker en toegankelijker maakt. De meeste organisaties gebruiken toepassingen van machine learning en investeren er veel geld in om het proces sneller en soepeler te laten verlopen. Het is een van de meest gebruikte en aangenomen taal of technologie in de wereld van vandaag.
Aanbevolen artikelen:
Dit is een gids voor het gebruik van machine learning in de echte wereld. Hier hebben we de verschillende toepassingen van machinaal leren besproken, zoals voorspelling, beeldherkenning, spraakherkenning, enz. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Gebruik van Angular JS
- 10 Beste toepassingen van Photoshop in de echte wereld
- Gebruik van Raspberry Pi
- Top 15 nuttig gebruik van Matlab in de echte wereld
- Matlab en Octave