7 mašininio mokymosi taikymas realiame gyvenime

Mašinų mokymasis, arba ML, yra dirbtinio intelekto (AI) atšaka ir sulaukė didelio dėmesio dėl AI įrankių, tokių kaip ChatGPT ir DALL-E, atsiradimo. Tai leidžia kompiuterinėms sistemoms prisitaikyti ir mokytis iš patirties, todėl tai yra plačiai pripažinta koncepcija. Nors pastaruoju metu jo populiarumas išaugo, mašininis mokymasis jau paplitęs daugelyje realaus gyvenimo scenarijų.

Ar domitės jo kasdienėmis programomis? Pažvelkime į kai kuriuos įprastus mašininio mokymosi pavyzdžius.

1. Asmeniniai asistentai ir pokalbių robotai

Vienas iš praktiškiausių mašininio mokymosi pritaikymų yra AI asmeniniuose asistentuose ir pokalbių robotuose. Populiarūs įrankiai, tokie kaip „Alexa“, „Google Assistant“ ir „Siri“, remiasi ML algoritmais, kurie naudoja natūralios kalbos apdorojimą (NLP)kas yra NLP?) ir giluminio mokymosi metodai, skirti suprasti kalbos modelius, tonus ir kontekstą. Tai leidžia jiems įsitraukti į imituojamus pokalbius su žmonėmis.

Gebėjimas suprasti žmonių kalbą labai supaprastina mūsų sąveiką su kompiuterinėmis sistemomis. Pateikęs komandą ar raginimą pokalbių robotui arba AI asmeniniam asistentui, jis gali tiksliai atlikti užduotis arba pateikti atitinkamus atsakymus.

ML veikimo pavyzdys yra pokalbių robotų naudojimas klientų aptarnavimo srityje. Daugelis el. prekybos parduotuvių naudoja šią funkciją, todėl klientai gali užduoti klausimus ir gauti greitus atsakymus iš robotų.

2. Pašto automatiniai atsakikliai

Kitas įprastas mašininio mokymosi pritaikymas realiame gyvenime yra ML valdomi automatiniai el. pašto atsakikliai. Galbūt pastebėjote, kad gavus el. laišką į „Gmail“ paskyrą, jame pateikiamos tikslios atsakymo parinktys, atsižvelgiant į pokalbio kontekstą. Ši galimybė pasiekiama naudojant ML ir NLP metodus.

Panašiai ir el. laiškai, kuriuos gaunate iškart po to, kai užsiregistruojate gauti naujienlaiškį, įsigijote pirkinį ar net atsisakėte krepšelio, yra automatizuoti. Šiuos el. laiškus generuoja programinė įranga, kuri naudoja tokius modelius, todėl juos galima išsiųsti tik tada, kai suaktyvinami konkretūs veiksmai. Be to, ši el. pašto automatinio atsakiklio programinė įranga užtikrina el. laiškų pritaikymą ir suasmeninimą.

Automatinės programinės įrangos naudojimas el. pašto atsakymams suteikia keletą privalumų, įskaitant:

• Padidintas efektyvumas.
• Patobulintas klientų aptarnavimas.
• Suasmeninta patirtis išmokus jūsų pageidavimus.
• Sutaupoma lėšų, nes el. laiškai gali būti siunčiami be žmogaus įsikišimo.

3. Asmeniniai finansai ir bankininkystė

Mašininio mokymosi algoritmai taip pat pateko į finansų ir bankininkystės sektorių, teikdami vertingas programas. Vienas iš bankai naudoja AI ir ML algoritmus yra pažangi sukčiavimo aptikimo technika, užtikrinanti tvirtą jūsų turto apsaugą. Sukčiavimo bankininkystėje aptikimo ML modeliai gali atskirti legalias ir nelegalias operacijas, panaudodami vaizdo ir teksto atpažinimo metodus, kad išmoktų modelius ir nustatytų nesąžiningą veiklą.

Mašininis mokymasis taip pat naudingas asmeniniams finansams, ypač portfelio valdymui. Internetinės investavimo platformos, veikiančios kaip robo konsultantai, naudoja ML, kad padėtų kurti, stebėti ir automatizuoti diversifikuotų portfelių valdymą. Šios platformos sužino apie jūsų pageidavimus dėl konkretaus turto ar rizikos ir padeda atitinkamai sukurti jūsų portfelį be žmogaus priežiūros.

Be to, mašininis mokymasis leidžia prognozuoti rinką asmeninių finansų srityje. BL algoritmai gali numatyti akcijų kainas ir rinkos tendencijas, analizuodami istorinius duomenis. Ši įžvalga įgalina kurti veiksmingas prekybos strategijas ir nustatyti palankias prekybos galimybes.

4. Sveikatos priežiūra ir medicininė diagnostika

Mašininis mokymasis taip pat tapo svarbia priemone sveikatos priežiūros pramonėje, teikiančia daug privalumų medicininei diagnostikai, pacientų priežiūrai ir bendriems rezultatams. Jis bendradarbiauja su įvairiais sveikatos priežiūros technologijas, kurios gerina savijautą keliais būdais.

Štai šešios svarbiausios mašininio mokymosi programos sveikatos priežiūros srityje:

1. Mašininio mokymosi algoritmai analizuoja paciento duomenis, įskaitant simptomus, medicininius įrašus, laboratorijos rezultatus ir vaizdo skenavimą, kad padėtų tiksliai diagnozuoti ir prognozuoti ligą.
2. Analizuodamas paciento charakteristikas, genetinę informaciją, gydymo istoriją ir klinikinius duomenis, mašininis mokymasis parengia individualizuotus gydymo planus, pritaikytus individualiems poreikiams.
3. Mašininis mokymasis palengvina rentgeno spindulių, MRT skenavimo ir patologijos skaidres analizę automatiškai aptikti anomalijas, nustatyti specifinius požymius ir padėti radiologams diagnozuoti ligą.
4. ML modeliai optimizuoja vaistų atradimo procesus, įgalindami klinikinių tyrimų optimizavimą, pacientų įdarbinimą ir identifikuodami tinkamus kandidatus konkretiems gydymo būdams.
5. Mašininis mokymasis optimizuoja sveikatos priežiūros operacijas, teikdamas tiekimo grandinės valdymo sistemas, numatydamas įrangos gedimus ir optimizuodamas išteklių paskirstymą.
6. Mašininis mokymasis įgalina nuspėjamą analizę, dirbant su daiktų interneto (IoT) nešiojamaisiais įrenginiais, kad būtų galima stebėti pacientus ir teikti išankstinius įspėjimus.

Šios programos parodo mašininio mokymosi potencialą pakeisti sveikatos priežiūrą, pagerinti diagnozės tikslumą, gydymo veiksmingumą ir bendrą pacientų priežiūrą.

5. Savarankiški automobiliai

Mašinų mokymasis vaidina svarbų vaidmenį kuriant šiuolaikinius automobilius, o Tesla yra puikus pavyzdys. „Tesla“ automobiliai remiasi NVIDIA teikiama AI aparatine įranga, apimančia neprižiūrėtus ML modelius, kurie suteikia galimybę savarankiškai mokytis objektų atpažinimo ir aptikimo. Bet tai ne tik „Tesla“ su savarankiško vairavimo funkcijomis.

Šie automobiliai renka išsamią informaciją apie aplinką ir yra aprūpinti įvairiais jutikliais, tokiais kaip kameros, LiDAR, radaras ir GPS. Tada šie duomenys apdorojami siekiant užtikrinti tikslų suvokimą ir veiksmingą sprendimų priėmimą. Savarankiškai važiuojantys automobiliai naudoja vienalaikio lokalizavimo ir žemėlapių sudarymo (SLAM) metodus, naudojančius jutiklių duomenis, kad sukurtų atnaujintus žemėlapius, kurie palengvintų navigaciją.

ML modeliai taip pat prisideda prie savarankiškai važiuojančių automobilių, nustatydami optimalius kelius ir padėdami priimti sprendimus realiuoju laiku. Šie modeliai taip pat palengvina adaptyvių sistemų, galinčių aptikti ir numatyti galimus transporto priemonės gedimus, kūrimą.

Integruojant mašinų mokymąsi, automobiliai tampa išmanesni, savarankiškesni ir gali pagerinti kelių saugumą ir efektyvumą.

6. Kelionė į darbą ir atgal bei transportas

Mašininio mokymosi algoritmai netgi padidino mūsų kasdienės kelionės į darbą ir atgal bei transporto standartus. Pavėžėjimo programos, tokios kaip „Uber“, naudoja ML modelius, kad automatizuotų tokias funkcijas kaip kelionės kainodara, paėmimo vietos, optimalūs maršrutai ir numatomas atvykimo laikas, todėl kasdienės kelionės į darbą ir atgal yra patogesnės.

„Google“ žemėlapiai yra dar vienas vertingas įrankis, kuris naudoja ML, kad pagerintų mūsų kasdienį darbą ir atgal. Vietos duomenų naudojimas siūlo išmaniąją navigaciją, eismo prognozes ir asmenines rekomendacijas, užtikrinančias efektyvias keliones.

Aviacijos pramonėje ML algoritmai įgalina lėktuvo autopiloto sistemas, įskaitant komercinius skrydžius. Ši AI ir ML integracija užtikrina saugias ir patikimas operacijas.

Be to, ML algoritmai prisideda prie išmaniųjų eismo signalų valdymo sistemų kūrimo. Šios sistemos analizuoja realaus laiko eismo srauto duomenis ir atitinkamai koreguoja signalo laiką, sumažindamos spūstis ir laukimo laiką, kad pagerintų bendrą kelionės į darbą ir atgal patirtį.

Mašininio mokymosi algoritmai taip pat plačiai naudojami socialinių tinklų svetainėse, kur jie įdiegė daugybę funkcijų, kad pagerintų vartotojo patirtį. Be to, daugelis socialinės žiniasklaidos įmonių naudokite AI ir ML, kad aptiktumėte ir užkirstumėte kelią kenkėjiškoms atakoms. Štai keletas pavyzdžių:

• Daugelyje populiarių socialinių tinklų platformų, tokių kaip „Facebook“, „Instagram“ ir „Snapchat“, yra veido atpažinimo funkcijos, skirtos įvairiems filtrams pritaikyti.
• Socialinės žiniasklaidos svetainės naudoja ML modelius, kad suasmenintų įrašus pagal individualius vartotojo pageidavimus.
• Šiose platformose rodomi skelbimai yra pritaikyti vartotojų pomėgiams, rekomenduojami atitinkami produktai ir paslaugos.
• Socialiniai tinklai teikia pasiūlymų užmegzti ryšius ir draugus pagal esamus vartotojų tinklus.
• Emocijų analizės metodai naudojami emocijų perteikiamiems jausmams analizuoti.

Šie mašininio mokymosi algoritmų taikymai socialinių tinklų svetainėse padeda pagerinti naudotojo patirtį teikiant suasmenintą turinį, atitinkamas rekomendacijas ir patobulintą socialinį tinklą jungtys.

Žvilgsnis į ML ateitį

Dabartinės mašininio mokymosi tendencijos rodo, kad jos plačiai taikomos įvairiose pramonės šakose, leidžiančios automatizuoti sistemas ir pagerinti vartotojų patirtį. Nuo sveikatos priežiūros iki finansų – mašininis mokymasis keičia mūsų gyvenimą, darbą ir sąveiką su technologijomis.

Žvelgiant į ateitį, mašininio mokymosi ateitis turi didžiulį potencialą dar daugiau novatoriškų naujovių. Didėjant dirbtiniu intelektu pagrįstiems įrankiams ir programinei įrangai, mašininio mokymosi algoritmai ir toliau vaidins lemiamą vaidmenį. Jų taikymas apima bet kurią sritį, kuriai reikalinga didelių duomenų analizė, modelių atpažinimas ir AI diegimas.

Tobulėjant mašininiam mokymuisi, galime numatyti tolesnę pažangą ir atradimus, kurie nulems, kaip panaudosime šią galingą technologiją įvairiose pramonės šakose ir mūsų gyvenimo srityse.