Einführung in das maschinelle Lernen

Maschinelles Lernen kann als KI-Anwendung (Künstliche Intelligenz) oder Algorithmus bezeichnet werden, mit dessen Hilfe die Softwareanwendungen genauer sein können, ohne explizit programmiert zu werden. Es bietet dem System auch die Möglichkeit, aus der Erfahrung automatisch zu lernen und sich zu verbessern. Es wird hauptsächlich zum Erstellen von Algorithmen verwendet, die Eingabedaten empfangen und statistische Analysen verwenden können, um die Ausgabe vorherzusagen. Beim maschinellen Lernen sind die Prozesse ähnlich wie beim Data Mining beteiligt.

Das maschinelle Lernen konzentrierte sich hauptsächlich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, mit denen auf Daten zugegriffen und gelernt werden kann. Der Name für maschinelles Lernen wurde 1959 eingeführt und von Arthur Samuel vergeben. Es entwickelte sich hauptsächlich aus der Untersuchung von Mustern, der Berechnungstheorie, der Datenanalyse, der Vorhersageanalyse usw. Es wird in Anwendungen der heutigen Welt weit verbreitet verwendet. Das Beispiel lautet: Newsfeed ist das beste Beispiel für die Verwendung von maschinellem Lernen zur Personalisierung des Feeds jedes Benutzers oder Mitglieds.

Einsatz von maschinellem Lernen

Es gibt unbegrenzte Anwendungen des maschinellen Lernens und es stehen viele Algorithmen für das maschinelle Lernen zum Lernen zur Verfügung. Sie sind in jeder Form von einfach bis hochkomplex erhältlich. Die 10 häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens sind:

  • Bilderkennung : Die Bilderkennung ist eine der häufigsten Anwendungen für maschinelles Lernen. Es kann auch als digitales Bild bezeichnet werden, und für diese Bilder beschreibt die Messung die Ausgabe jedes Pixels in einem Bild. Die Gesichtserkennung ist auch eine der großartigen Funktionen, die nur durch maschinelles Lernen entwickelt wurden. Es hilft, das Gesicht zu erkennen und die damit verbundenen Benachrichtigungen an andere Personen zu senden.
  • Spracherkennung: Maschinelles Lernen (ML) hilft auch bei der Entwicklung der Anwendung für die Spracherkennung. Es wird auch als Virtual Personal Assistants (VPA) bezeichnet. Es wird Ihnen helfen, die Informationen zu finden, wenn Sie über die Stimme gefragt werden. Nach Ihrer Frage sucht dieser Assistent nach den von Ihnen angeforderten Daten oder Informationen und sammelt die erforderlichen Informationen, um Ihnen die beste Antwort zu geben. In der heutigen Welt des maschinellen Lernens stehen viele Geräte für die Spracherkennung zur Verfügung, bei denen es sich um Amazon Echo handelt und bei Google Home um die Smart-Lautsprecher. Es gibt eine mobile App namens Google Allo und Smartphones sind Samsung S8 und Bixby.
  • Vorhersagen: Maschinelles Lernen hilft bei der Erstellung von Anwendungen, mit denen der Preis für Taxis oder Fahrten für eine bestimmte Dauer und Staus vorhergesagt werden kann. Während der Buchung des Taxis und der App wird der ungefähre Preis für die Fahrt geschätzt, die nur durch maschinelles Lernen erzielt wird. Wenn wir den GPS-Dienst verwenden, um die Route von der Quelle zum Ziel zu überprüfen, zeigt uns die App die verschiedenen Möglichkeiten, um den Verkehr in diesem Moment für die geringere Anzahl von Fahrzeugen zu überprüfen und wo der Verkehrsstau mehr ist als getan oder durch die Verwendung von maschinellem Lernen Anwendung abgerufen.
  • Videoüberwachung: Es hilft, das Verbrechen oder Fehlverhalten zu erkennen, das passieren wird, bevor es passiert. Es hilft bei der Verfolgung des ungewöhnlichen Verhaltens von Menschen wie auf Bänken Nickerchen machen und aus einer langen Zeit still stehen, stolpern usw. und es wird eine automatische Warnung an die Wachen oder Personen, die alle dort postiert sind, und sie können helfen, Probleme zu vermeiden oder Probleme.
  • Social-Media-Plattformen: Social-Media-Plattformen werden verwendet, um einen besseren Nachrichten-Feed und Werbung bereitzustellen, da das Interesse des Benutzers hauptsächlich auf maschinellem Lernen beruht. Es gibt viele Beispiele wie Freundschaftsvorschläge, Seitenvorschläge für Facebook, Lieder und Videovorschläge auf YouTube. Maschinelles Lernen funktioniert in erster Linie nach dem einfachen Konzept auf der Grundlage der Erfahrungen des Benutzers, mit denen er sich verbindet und die Profile oder Websites sehr oft besucht. Vorschläge werden dem Benutzer dementsprechend bereitgestellt. Es bietet auch die Möglichkeit, nützliche Informationen aus Bildern und Videos zu extrahieren
  • Spam und Malware: E-Mail-Clients verwenden eine Reihe von Spam-Filtern, die ständig aktualisiert werden und hauptsächlich durch maschinelles Lernen erstellt werden. Regelbasierte, mehrschichtige und Bauminduktion sind einige der Techniken, die durch maschinelles Lernen bereitgestellt werden. In ähnlicher Weise wird eine Reihe von Malware erkannt, und diese werden hauptsächlich von den Systemsicherheitsprogrammen erkannt, die hauptsächlich durch maschinelles Lernen unterstützt werden.
  • Kundenbetreuung: Die meisten namhaften Unternehmen oder viele Websites bieten die Möglichkeit, mit einem Kundenbetreuer zu chatten. Nachdem der Kunde eine Frage gestellt hat, ist es nicht zwingend erforderlich, dass die Antwort nur vom Menschen gegeben wird. Manchmal werden die Antworten vom Chatbot gegeben, der die Informationen von der Website extrahiert und den Kunden antwortet. Jetzt sind sie besser und verstehen die Abfragen schnell und schneller und liefern auch ein gutes Ergebnis, indem sie ein geeignetes Ergebnis liefern. Dies wird nur durch maschinelles Lernen erreicht.
  • Suchmaschine: Während der Suche stehen Suchmaschinen zur Verfügung, um den Kunden die besten Ergebnisse zu bieten. Es gibt viele Algorithmen für maschinelles Lernen, die zum Durchsuchen der bestimmten Benutzerabfrage erstellt wurden, z. B. für Google. Unabhängig davon, welche Seite von den Benutzern für das jeweilige Thema häufig geöffnet wird, bleibt sie lange Zeit oben auf der Seite.
  • Anwendungen / Unternehmen: Es gibt viele Anwendungen und Unternehmen, die maschinelles Lernen für ihre täglichen Prozesse verwendet haben, da es genauer und präziser ist als manuelle Eingriffe. Diese Unternehmen sind Netflix, Facebook, Google Maps, Google Mail, Google-Suche usw.
  • Betrug und Präferenz: Maschinelles Lernen wird von den Unternehmen genutzt, um Geldwäsche wie Paypal im Auge zu behalten. Mithilfe dieser Tools können Millionen von Transaktionen überprüft oder verglichen und sichere Transaktionen durchgeführt werden.

Fazit - Einsatz von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen wird als eines der großen Dinge auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz bezeichnet. Maschinelles Lernen erleichtert und erleichtert die tägliche Arbeit erheblich. Die meisten Unternehmen verwenden Anwendungen des maschinellen Lernens und investieren viel Geld, um den Prozess schneller und reibungsloser zu gestalten. Es ist eine der verbreitetsten und am häufigsten verwendeten Sprachen oder Technologien in der heutigen Welt.

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Dies war ein Leitfaden für den Einsatz von maschinellem Lernen in der realen Welt. Hier haben wir die verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens wie Vorhersage, Bilderkennung, Spracherkennung usw. besprochen. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -

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