9 مثال واقعی از یادگیری ماشینی

اصطلاح "یادگیری ماشین" باعث می شود که رایانه بدون راهنمایی زیاد انسان مشکلات را برای ما حل کند. ما هنوز کاملاً به آنجا نرسیده ایم اما، برخی از مشاغل جذاب راه را برای هوش مصنوعی هموار می کنند تا به همه ما در زندگی روزمره و محل کار کمک کند.

مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که متخصص یادگیری ماشین هستند در صنایع بسیار متنوعی مشغول به کار می شوند. این یکی از بهترین چیزها در مورد حرفه ای در برنامه نویسی یا علم داده است - شما می توانید این مهارت ها را تقریباً در هر کجا به دست آورید. همچنین به این معنی است که می توانید در زمینه ای فعالیت کنید که شما را هیجان زده می کند یا در زمینه ای احساس می کنید که مشارکت مثبتی دارید.

این مقاله نمونه هایی از یادگیری ماشین در عمل را به شما نشان می دهد. ما همچنین به شما کمک می کنیم تا بفهمید که یادگیری ماشینی برای چه مواردی استفاده می شود و چگونه می توانید مهارت های مورد نیاز برای عضویت در این صنعت هیجان انگیز را بیاموزید.

مقاله پیشنهادی: درخت جستجوی باینری چیست؟

# با این حال یادگیری ماشینی برای چه مواردی استفاده می شود؟

درک یادگیری ماشین آنقدرها که فکر می کنید سخت نیست. به طور خلاصه، شامل استفاده از نرم افزار تشخیص الگو برای یافتن روند در داده ها، ساختن مدل هایی که روندها/الگوها را توضیح می دهد، و سپس استفاده از مدل ها برای پیش بینی چیزی. هرچه یک برنامه کامپیوتری درباره مجموعه داده "یاد بگیرد" ، نتیجه مجموعه جدیدی از داده ها را بهتر پیش بینی می کند.

به عنوان مثال، اگر به الگوریتم یادگیری ماشینی تعدادی تصویر حاوی گل یا افراد بدهید، از داده های برچسب زده شده یاد می گیرد و می تواند تشخیص دهد که تصویر بعدی که پردازش شده گل است یا شخص. در واقع، هرچه بیشتر استفاده شود بهتر می شود زیرا هر قطعه داده جدید یک فرصت "یادگیری" برای دستگاه است.

در پست دیگری ، هیلاری گرین لرمن ، یکی از دانشمندان داده ما ، نگاه دقیق تری به یادگیری ماشینی دارد و توضیح می دهد که چگونه:

"یادگیری ماشین در مورد استفاده از داده هایی است که باید در حال حاضر برای پیش بینی داشته باشید. این بسیار عجیب به نظر می رسد ، اما بیشتر اوقات ،" پیش بینی "در واقع فقط یک برچسب است."

# 9 مثال از یادگیری ماشینی

مشاغل یادگیری ماشین در حال افزایش است، این فهرست مثالهای یادگیری ماشین به هیچ وجه کامل نیست. با این وجود، به شما اطلاعاتی در مورد برنامه های کاربردی این زمینه و آنچه مهندسان یادگیری ماشین انجام می دهند، می دهد.

مقاله پیشنهادی: داکر چیست و چطور آن را با پایتون به کار ببریم؟

1. تشخیص تصویر

همانطور که قبلاً توضیح دادیم، ما می توانیم از یادگیری ماشین برای آموزش نحوه تشخیص محتویات یک تصویر از رایانه استفاده کنیم. آیا می دانید وقتی از شما خواسته می شود تمام اتوبوس ها، گذرگاه ها یا چراغ های راهنمایی را در یک سری تصویر آنلاین پیدا کنید؟ شما فقط تأیید نمی کنید که "یک ربات نیستید"، بلکه در واقع با پاسخ های خود به آموزش الگوریتم یادگیری ماشین در تشخیص تصویر کمک می کنید.

2. تشخیص گفتار

تشخیص گفتار توسط الگوریتم های یادگیری ماشین نیز بهبود می یابد. تعداد برنامه هایی که از ورودی های گفتاری استفاده می کنند سرسام آور است. از پردازشگر کلمات گرفته تا بلندگوی هوشمند شما تا سیستم خودکار در مرکز تماس شرکت خدمات محلی، تشخیص صدا بسیار مهم است. این اصطکاک را برای کاربران کاهش می دهد و حتی دسترسی به جمعیت بیشتری را افزایش می دهد.

3. دستیاران مجازی شخصی

خواه با Siri ، Alexa یا Google صحبت می کنید، دستیارهای مجازی از یادگیری ماشینی برای بهتر پاسخ دادن به شما استفاده می کنند. این سرویس ها از فناوری تشخیص گفتار استفاده می کنند، اما از یادگیری ماشینی نیز برای جمع آوری داده ها در مورد آنچه شما درخواست می کنید، که چه زمان و چند بار آنها "درست" کار می کنند. یادگیری ماشین از همه این مجموعه داده ها برای بهبود خدمات ارائه شده استفاده می کند و به اطلاع رسانی و راهنمایی تصمیم گیری شرکت ها کمک می کند.

مقاله پیشنهادی‌: چرا از rabbitmq استفاده کنیم؟

4. نمایندگان خدمات مشتری

وقتی دفعه بعد که آنلاین خرید می کنید جعبه چت کوچک ظاهر می شود، "شخصی" که پاسخ می دهد ممکن است اصلاً یک شخص نباشد. بسیاری از شرکت ها به استفاده از ربات های چت که از هوش مصنوعی مکالمه برای پاسخ به سوالات مشتریان استفاده می کنند، روی آورده اند. این هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی برای بهبود درک پاسخ ها و پاسخ های مشتریان استفاده می کند. چه ورودی صدا باشد چه متن، مهندسان یادگیری ماشین کارهای زیادی برای بهبود مکالمات ربات برای شرکت های سراسر جهان دارند.

5. الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی

این یکی احتمالاً تعجب آور نیست. مردم همیشه در مورد "الگوریتم" صحبت می کنند. به همه داده های ثبت شده در حساب رسانه اجتماعی خود فکر کنید - آنچه را دوست دارید، پست هایی که با آنها درگیر هستید، ساعاتی از روز که بیشترین فعالیت را دارید، روی چه تبلیغاتی کلیک می کنید و موارد دیگر. الگوریتم های یادگیری ماشین از تمام این اطلاعات برای سفارشی سازی فیدهای رسانه های اجتماعی شما و بازار بهتر برای شما استفاده می کنند.

6. تشخیص تقلب

هنگامی که استفاده از کارت اعتباری شما کمی متفاوت از معمول به نظر می رسد، یک الگوریتم یادگیری ماشین می تواند آن را برای شما نشان دهد. یادگیری ماشینی به جای این که افراد وقایع عجیب را به صورت دستی بررسی کنند، الگویی از هزینه های شما می سازد و حتی می تواند به طور موقت حساب ها را مسدود کند، در حالی که پیش بینی می کند شما کسی نیستید که هزینه ها را انجام می دهید.

7. توصیه‌های جریان

تا به حال به این فکر کرده اید که به نظر می رسد Netflix دقیقاً چه برنامه ای را پیشنهاد دهد؟ به این دلیل است که آنها نیز از یادگیری ماشینی برای پیشنهاد ساعتهای مکرر بعدی شما بر اساس سابقه تماشای قبلی شما استفاده می کنند. به طور مشابه، Spotify لیست های پخش پیشنهادی را بر اساس ترجیحات گوش دادن شما جمع می کند و YouTube ویدیوهای مرتبط را به ویدیویی که اخیراً تماشا کرده اید پیشنهاد می کند. در حالی که بیشتر آن می تواند بازاریابی باشد، اما تجربه مشتری را طراحی می کند و آن را برای همه بهتر می کند.

8. پیش بینی های ترافیکی

هر زمان که نقشه های گوگل (یا سیستم ناوبری دلخواه شما) زمان تقریبی ورود را به شما اعلام می کند، با استفاده از یادگیری ماشینی مدت زمان سفر خود را پیش بینی می کند. ابتدا، Google از یادگیری ماشینی برای ایجاد مدلی از مدت زمان سفرهای خاص بر اساس داده های ترافیک تاریخی استفاده می کند. سپس، از این داده ها بر اساس سفر فعلی و سطح ترافیک شما برای پیش بینی مدت زمان رسیدن به مقصد استفاده می کند. آنها حتی با DeepMind همکاری کرده اند تا شبکه های عصبی نمودار خود را بهبود بخشند.

9. تحلیل تصویرهای پزشکی

رادیولوژیست ها و پزشکان باید تعداد زیادی اسکن را تجزیه و تحلیل کنند. این اغلب آنها را خسته می کند، که گاهی اوقات می تواند منجر به خطا شود. خوشبختانه یادگیری ماشین می تواند کمک کننده باشد. دستگاه ها را می توان برای تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی (مانند سی تی اسکن و MRI) برای شناسایی هرگونه ناهنجاری آموزش دید. به عنوان مثال، فناوری توسعه یافته توسط Infervision از یادگیری ماشینی برای تشخیص دقیقتر سرطان در بیماران استفاده می کند. این یک روش موثر برای قرار دادن تشخیص تصویر در خدمت بهبود مراقبت های بهداشتی است.

دوره پیشنهادی: دوره آموزش پایتون (python)

# چطور شروع به یادگیری machine learning کنیم؟

بسته به آنچه می خواهید با مهارت های یادگیری ماشینی خود انجام دهید، می توانید چند روش یادگیری متفاوت را در پیش بگیرید. از آنجایی که یادگیری ماشین زیر شاخه ای از علم داده است، باید با یادگیری زبان های برنامه نویسی که در این زمینه مورد استفاده قرار می گیرد، شروع کنید. این زبانها شامل Python ، R و SQL است.