Области применения машинного обучения

Машинное обучение применяется в технологиях Google, Amazon, Netflix для рекомендаций, защиты транзакций, распознавания речи, исследований мозга и беспилотных автомобилей. Технология позволяет улучшать безопасность, предсказывать тренды на фондовом рынке и облегчать перевод текстов между языками.

Машинное обучение – это модное слово в сегодняшних технологиях, и оно очень быстро развивается с каждым днем. Мы используем машинное обучение в повседневной жизни, даже не осознавая этого, например, в Google Maps, Google Assistant, Alexa и других. Ниже перечислены некоторые самые популярные реальные применения машинного обучения:

1. Распознавание изображений:

Распознавание изображений – одно из самых распространенных применений машинного обучения. Оно используется для идентификации объектов, людей, мест, цифровых изображений и т.д. Популярный пример использования распознавания изображений и обнаружения лиц – это автоматическое предложение тегов друзей:

Facebook предоставляет нам функцию автоматического предложения тегов друзей. Когда мы загружаем фото с нашими друзьями на Facebook, нам автоматически предлагается отметить их имена, и технология, стоящая за этим, – это алгоритм машинного обучения для обнаружения и распознавания лиц.

Эта функция основана на проекте Facebook под названием "Deep Face," который отвечает за распознавание лиц и идентификацию людей на фотографиях.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

2. Распознавание речи

Когда мы используем Google, у нас есть возможность "Поиск по голосу." Это относится к распознаванию речи и является популярным применением машинного обучения.

Распознавание речи – это процесс преобразования голосовых команд в текст, также известный как "Речь в текст" или "Компьютерное распознавание речи." В настоящее время алгоритмы машинного обучения широко используются в различных приложениях распознавания речи. Google Assistant, Siri, Cortana и Alexa используют технологию распознавания речи, чтобы выполнять голосовые команды.

3. Прогнозирование трафика:

Если мы хотим посетить новое место, мы обращаемся за помощью к Google Maps, который показывает нам правильный путь с самым коротким маршрутом и прогнозирует дорожную обстановку.

Он предсказывает дорожную обстановку, такую как свободное движение, медленное движение или сильные пробки, с помощью двух способов:

Реальное местоположения автомобиля из приложения Google Maps и датчиков.
Среднее время, затраченное в предыдущие дни в то же время.

Каждый, кто использует Google Maps, помогает этому приложению становиться лучше. Оно берет информацию от пользователей и отправляет её обратно в свою базу данных для улучшения работы.

4. Продуктовые рекомендации:

Машинное обучение широко используется различными компаниями в сфере электронной коммерции и развлечений, такими как Amazon и Netflix, для рекомендации продуктов пользователям. Когда мы ищем какой-то товар на Amazon, то начинаем видеть рекламу этого товара при серфинге в интернете в том же браузере, и это происходит благодаря машинному обучению.

Google понимает интересы пользователя с помощью различных алгоритмов машинного обучения и предлагает продукты в соответствии с этими интересами.

Точно так же, когда мы используем Netflix, мы видим рекомендации по сериалам, фильмам и другим развлекательным программам, и это тоже делается с помощью машинного обучения.

5. Беспилотные автомобили:

Одно из самых захватывающих применений машинного обучения – это автономные автомобили. Машинное обучение играет важную роль в самоуправляемых автомобилях. Tesla, одна из самых популярных автомобильных компаний, работает над созданием таких автомобилей. Она использует метод обучения без учителя, чтобы обучать модели автомобилей распознавать людей и объекты во время движения.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

6. Фильтрация спама и вредоносных программ по электронной почте:

Когда мы получаем новое письмо, оно автоматически фильтруется как важное, обычное или спам. Важные письма всегда приходят в наш почтовый ящик с пометкой "важное", а спам попадает в папку "спам". Технология, стоящая за этим, – это машинное обучение. Ниже приведены некоторые фильтры спама, используемые Gmail:

Фильтр содержимого
Фильтр заголовков
Фильтр общих черных списков
Фильтры на основе правил
Фильтры разрешений

Некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как многослойный перцептрон, дерево решений и наивный байесовский классификатор, используются для фильтрации спама и обнаружения вредоносных программ в электронных письмах.

7. Виртуальный персональный помощник:

У нас есть различные виртуальные помощники, такие как Google Assistant, Alexa, Cortana, Siri. Как следует из названия, они помогают нам находить информацию с помощью голосовых команд. Эти помощники могут выполнять различные задачи по нашим голосовым командам, такие как воспроизведение музыки, звонки, открытие электронной почты, планирование встреч и т.д.

Эти виртуальные помощники используют алгоритмы машинного обучения как важную часть своей работы.

Они записывают наши голосовые команды, отправляют их на сервер в облаке, где они расшифровываются с помощью алгоритмов машинного обучения и выполняются соответствующие действия.

8. Обнаружение мошенничества в Интернете:

Машинное обучение делает наши онлайн-транзакции безопасными, обнаруживая мошеннические операции. Когда мы совершаем онлайн-транзакцию, могут возникнуть различные способы мошенничества, такие как поддельные аккаунты, поддельные удостоверения личности и кража денег в процессе транзакции. Чтобы обнаружить это, нейронная сеть прямого распространения помогает нам проверять, является ли транзакция подлинной или мошеннической.

Для каждой подлинной транзакции результат преобразуется в хеш-значения, которые затем становятся входными данными для следующего этапа. У каждой подлинной транзакции есть определенный шаблон, который изменяется для мошеннической транзакции, поэтому система распознает это и делает наши онлайн-транзакции более безопасными.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

9. Торговля на фондовом рынке:

Машинное обучение широко используется в торговле на фондовом рынке. На фондовом рынке всегда есть риск изменений цен акций, поэтому для прогнозирования трендов на фондовом рынке используется нейронная сеть с долгосрочной и краткосрочной памятью (LSTM) машинного обучения.

10. Медицинская диагностика:

В медицине машинное обучение используется для диагностики болезней. Благодаря этому медицинская технология развивается очень быстро и может создавать трехмерные модели, которые точно предсказывают местоположение опухолей в мозге.

Это помогает легко находить опухоли мозга и другие заболевания, связанные с мозгом.

11. Автоматический синхронный перевод:

Сегодня, если мы посещаем новое место и не знаем язык, это не проблема, потому что машинное обучение помогает нам переводить текст на наш родной язык. Функцию автоматического перевода предоставляет GNMT (Google Neural Machine Translation) от Google. Это нейронная сеть машинного обучения, которая переводит текст на наш знакомый язык.

Технология автоматического перевода основана на алгоритме обучения последовательностей, который используется в распознавании изображений и переводит текст с одного языка на другой.