7 aplikacij strojnega učenja v resničnem življenju

Strojno učenje ali ML je veja umetne inteligence (AI) in je pritegnila veliko pozornosti zaradi pojava orodij AI, kot sta ChatGPT in DALL-E. Omogoča računalniškim sistemom prilagajanje in učenje iz izkušenj, zaradi česar je splošno priznan koncept. Medtem ko je njegova priljubljenost nedavno narasla, strojno učenje že prevladuje v številnih scenarijih iz resničnega življenja.

Vas zanima njegova vsakodnevna uporaba? Poglobimo se v nekaj običajnih primerov strojnega učenja v akciji.

1. Osebni asistenti in klepetalni roboti

Ena najbolj praktičnih aplikacij strojnega učenja je vidna v osebnih pomočnikih z umetno inteligenco in chatbotih. Priljubljena orodja, kot so Alexa, Google Assistant in Siri, se opirajo na algoritme ML, ki uporabljajo obdelavo naravnega jezika (NLP—kaj je NLP?) in tehnike poglobljenega učenja za razumevanje jezikovnih vzorcev, tonov in konteksta. To jim omogoča, da sodelujejo v simuliranih pogovorih z ljudmi.

Sposobnost razumevanja človeškega jezika močno poenostavi naše interakcije z računalniškimi sistemi. Z zagotavljanjem ukaza ali poziva klepetalnemu robotu ali osebnemu pomočniku z umetno inteligenco lahko natančno izvaja naloge ali nudi ustrezne odgovore.

Primer ML v akciji je uporaba chatbotov v storitvah za stranke. Številne trgovine z e-trgovino uporabljajo to funkcijo, ki strankam omogoča, da postavljajo vprašanja in prejemajo takojšnje odgovore od botov.

2. E-poštni samodejni odzivniki

Druga običajna uporaba strojnega učenja v resničnem življenju so samodejni odzivniki e-pošte, ki jih poganja ML. Morda ste opazili, da ko prejmete e-pošto v svoj račun Gmail, predlaga natančne možnosti odgovora glede na kontekst pogovora. Ta zmožnost je omogočena s tehnikami ML in NLP.

Podobno so e-poštna sporočila, ki jih prejmete takoj po prijavi na glasilo, nakupu ali celo opustitvi košarice, avtomatizirana. Ta e-poštna sporočila ustvari programska oprema, ki uporablja takšne modele in omogoča njihovo pošiljanje le, ko se sprožijo določena dejanja. Poleg tega ta programska oprema za samodejni odziv na e-pošto zagotavlja prilagajanje in prilagajanje e-poštnih sporočil.

Uporaba avtomatizirane programske opreme za e-poštne odgovore nudi številne prednosti, vključno z:

• Izboljšana učinkovitost.
• Izboljšana storitev za stranke.
• Prilagojene izkušnje z učenjem vaših preferenc.
• Prihranek pri stroških, saj je e-pošto mogoče poslati brez človeškega posredovanja.

3. Osebne finance in bančništvo

Algoritmi strojnega učenja so vstopili tudi v finančni in bančni sektor ter zagotovili dragocene aplikacije. Eden izmed kako banke uporabljajo algoritme AI in ML je napredne tehnike odkrivanja goljufij, ki nudijo zanesljivo varnost za vaša sredstva. Modeli ML za odkrivanje goljufij v bančništvu lahko razlikujejo med zakonitimi in nezakonitimi transakcijami z uporabo metod prepoznavanja slik in besedila za učenje vzorcev in prepoznavanje goljufivih dejavnosti.

Strojno učenje je koristno tudi pri osebnih financah, zlasti pri upravljanju portfelja. Spletne naložbene platforme, ki delujejo kot robotski svetovalci, uporabljajo ML za pomoč pri gradnji, spremljanju in avtomatizaciji upravljanja raznolikih portfeljev. Te platforme izvejo o vaših željah za določena sredstva ali tveganja in pomagajo sestaviti vaš portfelj v skladu s tem brez človeškega nadzora.

Poleg tega strojno učenje omogoča tržno napovedovanje osebnih financ. Algoritmi BL lahko napovejo cene delnic in tržne trende z analizo preteklih podatkov. Ta vpogled vam omogoča, da razvijete učinkovite strategije trgovanja in prepoznate ugodne priložnosti trgovanja.

4. Zdravstvena nega in medicinska diagnoza

Strojno učenje se je pokazalo tudi kot ključno orodje v zdravstveni industriji, ki ponuja številne prednosti za medicinsko diagnozo, oskrbo bolnikov in splošne rezultate. Sodeluje z različnimi zdravstvene tehnologije, ki izboljšujejo dobro počutje na več načinov.

Tukaj je šest kritičnih aplikacij strojnega učenja v zdravstvu:

1. Algoritmi strojnega učenja analizirajo podatke o bolnikih, vključno s simptomi, zdravstvenimi kartotekami, laboratorijskimi rezultati in slikovnimi pregledi, da pomagajo pri natančni diagnozi in prognozi bolezni.
2. Z analizo značilnosti bolnikov, genetskih informacij, zgodovine zdravljenja in kliničnih podatkov strojno učenje razvije osebne načrte zdravljenja, prilagojene individualnim potrebam.
3. Strojno učenje omogoča samodejno analizo rentgenskih posnetkov, MRI skeniranja in patoloških diapozitivov odkrivanje nepravilnosti, prepoznavanje specifičnih značilnosti in pomoč radiologom pri diagnozi bolezni.
4. Modeli ML optimizirajo postopke odkrivanja zdravil z omogočanjem optimizacije kliničnih preskušanj, zaposlovanja bolnikov in identifikacije primernih kandidatov za določena zdravljenja.
5. Strojno učenje optimizira delovanje zdravstvenega varstva z zagotavljanjem sistemov za upravljanje dobavne verige, predvidevanjem okvar opreme in optimizacijo dodeljevanja virov.
6. Strojno učenje omogoča napovedno analitiko, delo z nosljivimi napravami interneta stvari (IoT) za spremljanje bolnikov in zagotavljanje zgodnjih opozoril.

Te aplikacije prikazujejo potencial strojnega učenja za revolucijo v zdravstvu, izboljšanje natančnosti diagnoze, učinkovitosti zdravljenja in splošne oskrbe bolnikov.

5. Samovozeči avtomobili

Strojno učenje igra pomembno vlogo pri razvoju sodobnih avtomobilov, pri čemer je Tesla izjemen primer. Teslini avtomobili se zanašajo na strojno opremo AI, ki jo zagotavlja NVIDIA in vključuje nenadzorovane modele ML, ki omogočajo samoučeče se prepoznavanje in zmogljivosti zaznavanja predmetov. Ampak ni samo Tesla s samovozečimi funkcijami.

Ti avtomobili zbirajo celovite informacije o svoji okolici in so opremljeni z različnimi senzorji, kot so kamere, LiDAR, radar in GPS. Ti podatki se nato obdelajo, da se zagotovi natančno zaznavanje in učinkovito odločanje. Samovozeči avtomobili uporabljajo tehnike hkratne lokalizacije in preslikave (SLAM), pri čemer izkoriščajo podatke senzorjev za ustvarjanje posodobljenih zemljevidov, ki pomagajo pri navigaciji.

Modeli ML dodatno prispevajo k samovozečim avtomobilom z določanjem optimalnih poti in pomočjo pri sprejemanju odločitev v realnem času. Ti modeli prav tako olajšajo razvoj prilagodljivih sistemov, ki so sposobni zaznati in predvideti morebitne okvare v vozilu.

Z integracijo strojnega učenja postajajo avtomobili bolj inteligentni, avtonomni in sposobni povečati varnost in učinkovitost v cestnem prometu.

6. Vožnja v službo in prevoz

Algoritmi strojnega učenja so celo dvignili naše standarde vožnje na delo in prevoz. Aplikacije za naročanje prevozov, kot je Uber, uporabljajo modele ML za avtomatizacijo funkcij, kot so cene prevozov, prevzemne lokacije, optimalne poti in predvideni čas prihoda, zaradi česar je naša vsakodnevna vožnja udobnejša.

Google Zemljevidi so še eno dragoceno orodje, ki izkorišča strojno učenje za izboljšanje naše vožnje v službo. Uporaba podatkov o lokaciji ponuja inteligentno navigacijo, napovedi prometa in prilagojena priporočila, kar zagotavlja učinkovito potovanje.

V letalski industriji algoritmi ML omogočajo sisteme avtopilota letal, vključno s komercialnimi leti. Ta integracija AI in ML zagotavlja varno in zanesljivo delovanje.

Poleg tega algoritmi ML prispevajo k razvoju pametnih sistemov za nadzor prometnih signalov. Ti sistemi analizirajo podatke o prometnem toku v realnem času in ustrezno prilagajajo čase signalov, s čimer zmanjšajo zastoje in čakalne dobe ter tako izboljšajo splošno izkušnjo vožnje v službo.

Algoritmi strojnega učenja se pogosto uporabljajo tudi na spletnih mestih za družabno mreženje, kjer so uvedli številne funkcije za izboljšanje uporabniške izkušnje. Poleg tega tudi mnoga podjetja za družbene medije uporabite AI in ML za odkrivanje in preprečevanje zlonamernih napadov. Tukaj je nekaj primerov:

• Številne priljubljene platforme za družabna omrežja, kot so Facebook, Instagram in Snapchat, vključujejo funkcije prepoznavanja obrazov za uporabo različnih filtrov.
• Spletna mesta družbenih medijev uporabljajo modele ML za personalizacijo objav na podlagi preferenc posameznika.
• Oglasi, prikazani na teh platformah, so prilagojeni interesom uporabnikov in priporočajo ustrezne izdelke in storitve.
• Družbena omrežja nudijo predloge za povezave in prijatelje na podlagi obstoječih omrežij uporabnikov.
• Tehnike analize čustev se uporabljajo za analizo čustev, ki jih prenašajo emojiji.

Te aplikacije algoritmov strojnega učenja na spletnih mestih za družabna omrežja prispevajo k izboljšanju uporabniško izkušnjo z zagotavljanjem prilagojene vsebine, ustreznih priporočil in izboljšanega socialnega omrežja povezave.

Pogled naprej v prihodnost ML

Trenutni trendi strojnega učenja kažejo na njegovo široko uporabnost v različnih panogah, kar omogoča avtomatizacijo sistema in izboljša uporabniško izkušnjo. Od zdravstva do financ strojno učenje spreminja naše življenje, delo in interakcijo s tehnologijo.

Če pogledamo naprej, ima prihodnost strojnega učenja ogromen potencial za še več prelomnih inovacij. Z vzponom orodij in programske opreme, ki temeljijo na AI, se pričakuje, da bodo algoritmi strojnega učenja še naprej igrali ključno vlogo. Njihova uporaba se razširi na katero koli domeno, ki zahteva analizo velikih podatkov, prepoznavanje vzorcev in implementacijo AI.

Ko strojno učenje napreduje, lahko pričakujemo nadaljnji napredek in odkritja, ki bodo oblikovala, kako bomo izkoristili to zmogljivo tehnologijo v različnih panogah in vidikih našega življenja.