למידת מכונה היא מילת באז לטכנולוגיה של היום, והיא צומחת במהירות רבה מיום ליום. אנו משתמשים בלמידת מכונה בחיי היומיום שלנו אפילו מבלי לדעת זאת, כגון מפות Google, Google Assistant, Alexa וכו'. להלן כמה יישומים פופולריים בעולם האמיתי של Machine Learning:
1. זיהוי תמונה:
זיהוי תמונה הוא אחד היישומים הנפוצים ביותר של למידת מכונה. הוא משמש לזיהוי אובייקטים, אנשים, מקומות, תמונות דיגיטליות וכו'. מקרה השימוש הפופולרי של זיהוי תמונות וזיהוי פנים הוא, הצעה אוטומטית לתיוג חברים :
פייסבוק מספקת לנו תכונה של הצעה לתיוג חברים אוטומטי. בכל פעם שאנו מעלים תמונה עם חברינו בפייסבוק, אנו מקבלים אוטומטית הצעת תיוג עם שם, והטכנולוגיה מאחורי זה היא של למידת מכונה זיהוי פנים ו אלגוריתם זיהוי .
הוא מבוסס על פרויקט פייסבוק בשם ' פנים עמוקות ,' אשר אחראי על זיהוי פנים וזיהוי האדם בתמונה.
2. זיהוי דיבור
בזמן השימוש בגוגל, אנו מקבלים אפשרות של ' חפש בקול ,' זה מגיע תחת זיהוי דיבור, וזה יישום פופולרי של למידת מכונה.
זיהוי דיבור הוא תהליך של המרת הוראות קוליות לטקסט, והוא ידוע גם בשם ' דיבור לטקסט ', או ' זיהוי דיבור במחשב .' כיום, אלגוריתמי למידת מכונה נמצאים בשימוש נרחב ביישומים שונים של זיהוי דיבור. עוזר גוגל , סירי , קורטנה , ו אלכסה משתמשים בטכנולוגיית זיהוי דיבור כדי לבצע את ההוראות הקוליות.
ג'אווה אובייקטיבית
3. חיזוי תנועה:
אם אנחנו רוצים לבקר במקום חדש, נעזר בגוגל מפות, שמראה לנו את הנתיב הנכון עם המסלול הקצר ביותר ומנבא את תנאי התנועה.
הוא חוזה את תנאי התנועה, כגון אם התנועה מתפנה, נעה לאט או עמוסה בכבדות בעזרת שתי דרכים:
כל מי שמשתמש ב-Google Map עוזר לאפליקציה הזו לשפר אותה. הוא לוקח מידע מהמשתמש ושולח בחזרה למסד הנתונים שלו כדי לשפר את הביצועים.
4. המלצות למוצרים:
למידת מכונה נמצאת בשימוש נרחב על ידי חברות מסחר אלקטרוני ובידור שונות כגון אֲמָזוֹנָה , נטפליקס וכו' להמלצת המוצר למשתמש. בכל פעם שאנחנו מחפשים מוצר כלשהו באמזון, אז התחלנו לקבל פרסומת לאותו מוצר בזמן גלישה באינטרנט באותו דפדפן וזה בגלל למידת מכונה.
גוגל מבינה את עניין המשתמש באמצעות אלגוריתמים שונים של למידת מכונה ומציעה את המוצר בהתאם לעניין הלקוח.
כדומה, כאשר אנו משתמשים בנטפליקס, אנו מוצאים כמה המלצות לסדרות בידור, סרטים וכו', וגם זה נעשה בעזרת למידת מכונה.
5. מכוניות בנהיגה עצמית:
אחד היישומים המלהיבים ביותר של למידת מכונה הוא מכוניות בנהיגה עצמית. למידת מכונה משחקת תפקיד משמעותי במכוניות בנהיגה עצמית. טסלה, חברת ייצור הרכב הפופולרית ביותר, עובדת על מכוניות בנהיגה עצמית. הוא משתמש בשיטת למידה ללא פיקוח כדי לאמן את דגמי המכוניות לזהות אנשים וחפצים בזמן נהיגה.
6. דואר זבל וסינון תוכנות זדוניות:
בכל פעם שאנו מקבלים אימייל חדש, הוא מסונן אוטומטית כחשוב, רגיל וספאם. אנחנו תמיד מקבלים דואר חשוב בתיבת הדואר הנכנס שלנו עם הסמל החשוב והודעות דואר זבל בתיבת הספאם שלנו, והטכנולוגיה מאחורי זה היא למידת מכונה. להלן כמה מסנני ספאם המשמשים את Gmail:
- מסנן תוכן
- מסנן כותרות
- מסנן רשימות שחורות כלליות
- מסננים מבוססי כללים
- מסנני הרשאות
כמה אלגוריתמים של למידת מכונה כגון Perceptron רב שכבתי , עץ החלטות , ו מסווג בייס נאיבי משמשים לסינון דואר זבל וזיהוי תוכנות זדוניות.
7. עוזר אישי וירטואלי:
יש לנו עוזרים אישיים וירטואליים שונים כגון עוזר גוגל , אלכסה , קורטנה , סירי . כפי שהשם מרמז, הם עוזרים לנו למצוא את המידע באמצעות ההוראה הקולית שלנו. עוזרים אלו יכולים לעזור לנו בדרכים שונות רק על ידי ההנחיות הקוליות שלנו כמו השמעת מוזיקה, התקשר למישהו, פתיחת אימייל, קביעת פגישה וכו'.
עוזרים וירטואליים אלה משתמשים באלגוריתמים של למידת מכונה כחלק חשוב.
עוזרים אלו מקליטים את ההוראות הקוליות שלנו, שולחים אותן דרך השרת בענן ומפענחים אותן באמצעות אלגוריתמי ML ופועלים בהתאם.
8. זיהוי הונאה מקוון:
למידת מכונה הופכת את העסקה המקוונת שלנו לבטוחה ומאובטחת על ידי זיהוי עסקת הונאה. בכל פעם שאנו מבצעים עסקה מקוונת כלשהי, עשויות להיות דרכים שונות שבהן עסקת הונאה יכולה להתרחש כגון חשבונות מזויפים , תעודות זהות מזויפות , ו לגנוב כסף באמצע עסקה. אז כדי לזהות את זה, Feed Forward Neural Network עוזר לנו על ידי בדיקה אם מדובר בעסקה אמיתית או בעסקת הונאה.
עבור כל עסקה אמיתית, הפלט מומר לכמה ערכי hash, וערכים אלה הופכים לקלט לסיבוב הבא. עבור כל עסקה אמיתית, יש דפוס ספציפי שמקבל שינוי עבור עסקת ההונאה, ולכן הוא מזהה אותה והופך את העסקאות המקוונות שלנו לאבטחות יותר.
9. מסחר בבורסה:
למידת מכונה נמצאת בשימוש נרחב במסחר בבורסה. בבורסה, תמיד קיים סיכון של עליות וירידות במניות, אז למידת מכונה זו רשת עצבית לזיכרון לטווח קצר משמש לחיזוי מגמות בבורסה.
10. אבחון רפואי:
במדע הרפואה, למידת מכונה משמשת לאבחון מחלות. בכך, הטכנולוגיה הרפואית צומחת מהר מאוד ומסוגלת לבנות מודלים תלת מימדיים שיכולים לחזות את המיקום המדויק של הנגעים במוח.
זה עוזר למצוא בקלות גידולי מוח ומחלות אחרות הקשורות למוח.11. תרגום שפה אוטומטי:
כיום, אם אנחנו מבקרים במקום חדש ואנחנו לא מודעים לשפה אז זה בכלל לא בעיה, שכן גם למידת מכונה עוזרת לנו על ידי המרת הטקסט לשפות המוכרות שלנו. ה-GNMT של גוגל (תרגום מכונה עצבית של גוגל) מספק את התכונה הזו, שהיא לימוד מכונה עצבית שמתרגמת את הטקסט לשפה המוכרת שלנו, והיא נקראת תרגום אוטומטי.
הטכנולוגיה מאחורי התרגום האוטומטי היא רצף אלגוריתם למידת רצף, המשמש עם זיהוי תמונות ומתרגם את הטקסט משפה אחת לשפה אחרת.