9 примеров применения ML в реальной жизни

Машинное обучение применяется повсеместно: рекомендации продуктов, распознавание изображений и речи, виртуальные помощники, прогнозы в финансах и даже управление самоуправляемыми автомобилями. Технология учится на основе данных, предсказывая и принимая решения, делая нашу жизнь удобнее и эффективнее.

Изучите эти примеры машинного обучения в реальном мире, чтобы понять, как оно проявляется в нашей повседневной жизни.

Системы машинного обучения имитируют структуру и функции нейронных сетей в человеческом мозге. Чем больше данных потребляют алгоритмы машинного обучения (ML), тем точнее они становятся в своих прогнозах и процессах принятия решений. Технологии ML так тесно переплетены с нашей жизнью, что вы даже можете не заметить их присутствия в технологиях, которые мы используем каждый день. В следующей статье описаны несколько распространенных примеров машинного обучения, от стриминговых сервисов до социальных сетей и автомобилей с автопилотом.

Эти реальные примеры машинного обучения демонстрируют, как искусственный интеллект (ИИ) присутствует в нашей повседневной жизни.

1. Рекомендательные системы

Рекомендательные системы — это одно из самых популярных применений машинного обучения, поскольку рекомендации товаров встречаются на большинстве сайтов электронной торговли. Используя модели машинного обучения, сайты отслеживают ваше поведение, чтобы распознать закономерности в вашей истории просмотров, предыдущих покупках и активности в корзине. Этот сбор данных используется для распознавания образов, чтобы предсказать предпочтения пользователя.

Компании вроде Spotify и Netflix используют похожие алгоритмы машинного обучения, чтобы рекомендовать музыку или телешоу на основе вашей предыдущей истории прослушиваний и просмотров. Со временем и благодаря обучению эти алгоритмы стараются понять ваши предпочтения, чтобы точно предсказать, какие исполнители или фильмы вам могут понравиться.

2. Связи в социальных сетях

Ещё один пример похожего обучающего алгоритма — это функция "люди, которых вы можете знать" на социальных платформах вроде LinkedIn, Instagram, Facebook и X (ранее известном как Twitter). Основываясь на ваших контактах, комментариях, лайках или существующих связях, алгоритм предлагает вам знакомые лица из вашей реальной сети связей, с которыми вы, возможно, захотите связаться или на которых захотите подписаться.

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!

3. Распознавание образов

Распознавание изображений — ещё одна техника машинного обучения, которая встречается в нашей повседневной жизни. С помощью ML программы могут определить объект или человека на изображении на основе интенсивности пикселей. Такое распознавание лиц используется в методах защиты пароля, например, Face ID, и в правоохранительных органах. Фильтруя базу данных людей для выявления общих черт и сопоставления их с лицами, полицейские и следователи могут сузить список подозреваемых в преступлениях.

4. Обработка естественного языка (NLP)

Так же, как машинное обучение может распознавать изображения, модели языка тоже могут поддерживать и превращать речевые сигналы в команды и текст. Программное обеспечение, написанное с использованием ИИ, может превращать записанные и живые речи в текстовые файлы.

Голосовые технологии можно использовать в медицинских приложениях, например, помогая врачам извлекать важную медицинскую терминологию из разговора с пациентом. Хотя этот инструмент не настолько развит, чтобы принимать достоверные клинические решения, другие службы распознавания речи предоставляют пациентам напоминания о необходимости «принять лекарство», как будто у них дома есть помощник по здоровью.

5. Виртуальные персональные помощники

Виртуальные личные ассистенты — это устройства, которые у вас могут быть дома, например, Alexa от Amazon, Google Home или Siri в iPhone от Apple. Эти устройства используют комбинацию технологии распознавания речи и машинного обучения, чтобы собирать данные о том, что вы запрашиваете, и насколько часто устройство точно выполняет запрос. Они распознают, когда вы начинаете говорить, что вы говорите, и выполняют команду. Например, когда вы говорите: «Сири, какая сегодня погода?», Сири ищет в интернете прогноз погоды для вашего местоположения и предоставляет подробную информацию.

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. Прогнозы фондового рынка

Прогнозная аналитика и алгоритмическая торговля — это распространенные применения машинного обучения в таких отраслях, как финансы, недвижимость и разработка продуктов. Машинное обучение классифицирует данные на группы, а затем определяет их правилами, установленными аналитиками данных. После классификации аналитики могут рассчитать вероятность какого-либо действия.

Эти методы машинного обучения помогают предсказать, как будет вести себя фондовый рынок, на основе анализа данных за предыдущие годы. Используя модели машинного обучения для прогнозной аналитики, аналитики могут предсказать цену акций на 2025 год и дальше.

7. Обнаружение мошенничества с кредитными картами

Прогнозная аналитика может помочь определить, является ли транзакция по кредитной карте мошеннической или законной. Эксперты по борьбе с мошенничеством используют ИИ и машинное обучение для мониторинга переменных, которые были задействованы в прошлых случаях мошенничества. Они используют эти примеры для обучения, чтобы оценить вероятность того, что конкретное событие было мошеннической активностью.

8. Прогнозы движения

Когда вы используете Google Карты, чтобы проложить маршрут на работу или в новый ресторан в городе, они показывают предполагаемое время прибытия. Google использует машинное обучение, чтобы создать модели, которые показывают, сколько времени займет поездка, основываясь на исторических данных о движении (данные берутся из спутников). Затем, исходя из этих данных о вашей текущей поездке и уровне дорожного движения, предсказывается лучший маршрут с учетом этих факторов.

9. Технология самоуправляемых автомобилей

Один из часто используемых типов машинного обучения — это обучение с подкреплением, которое используется для создания технологии самоуправляемых автомобилей. Компания по производству таких автомобилей, Waymo, использует датчики машинного обучения для сбора данных о окружающей среде автомобиля в реальном времени. Эти данные помогают автомобилю принимать решения в различных ситуациях, будь то человек, переходящий дорогу, красный свет или другая машина на шоссе.

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.