Какво е Machine learning и за какво се използва?

Машинното обучение е една модерна иновация, която е помогнала на човека да подобри не само много индустриални и професионални процеси, но и да подобри ежедневния живот. Но какво е машинно обучение? Това е подмножество от изкуствен интелект, който се фокусира върху използването на статистически техники за изграждане на интелигентни компютърни системи, за да се учи от наличните за него бази данни. В момента машинното обучение се използва в множество области и индустрии.

Интелигентните системи, изградени върху алгоритми за машинно обучение, имат способността да се учат от минал опит или исторически данни. Приложенията за машинно обучение предоставят резултати въз основа на минал опит.

В тази статия ще обсъдим нагледни примери от реалния живот за това как машинното обучение помага за създаването на по-добри технологии за захранване на днешните идеи.


1. Разпознаване на изображения

Разпознаването на изображения е едно от най-честите употреби на машинното обучение. Има много ситуации, в които можете да класифицирате обекта като цифрово изображение. Машинното обучение може да се използва и за разпознаване на лица в изображение. Има отделна категория за всеки човек в база данни от няколко души.

Едно от тези приложения е именно автоматичните предложения за маркиране на приятели във Facebook или всяка друга платформа за социални медии. Facebook използва разпознаване на лица и разпознаване на изображения, за да намери автоматично лицето на лицето, чието съвпадение е в базата данни и следователно ни предлага да маркираме това лице въз основа на DeepFace.

2. Продуктови препоръки

Да предположим, че проверявате артикул в Amazon, но не го купувате тогава и там. Но на следващия ден гледате видео клипове в YouTube и изведнъж виждате реклама за същия артикул. Преминавате към Facebook, там също виждате същата реклама. И така, как става това? Е, това се случва, защото Google проследява вашата история на търсене и препоръчва реклами въз основа на вашата история на търсене. Това е едно от най-готините приложения на машинното обучение. Всъщност 35% от приходите на Amazon се генерират от препоръки за продукти.

3. Виртуални лични асистенти

Както подсказва името, виртуалните лични асистенти помагат при намирането на полезна информация, когато бъде поискана чрез текст или глас. Няколко от основните приложения на машинното обучение тук са:

-        Гласово разпознаване;

-        Преобразуване на говор в текст;

-        Обработка на естествен език;

-        Преобразуване на текст в говор.

Всичко, което трябва да направите, е да зададете прост въпрос като „Какъв е графикът ми за утре?“ или „Покажи предстоящите ми полети“. За да отговори, вашият личен асистент търси информация или си припомня свързаните ви запитвания, за да събира информация. Напоследък личните асистенти се използват в чатботи, които се внедряват в различни приложения за поръчка на храна, уебсайтове за онлайн обучение, а също и в приложения за пътуване до работното място.


4. Самоуправляващи се автомобили

Е, ето едно от най-вълнуващите приложения на машинното обучение. Машинното обучение играе много важна роля в самоуправляващите се автомобили и сме сигурни, че сте чували за Tesla. Лидерът в този бизнес и техният настоящ изкуствен интелект се управляват от производителя на хардуер NVIDIA, който се основава на алгоритъм за неконтролирано обучение.


5. Динамично ценообразуване

Определянето на правилната цена за стока или услуга е стар проблем в икономическата теория. Има огромно количество ценови стратегии, които зависят от търсената цел. Независимо дали става въпрос за билет за кино или самолетен билет, всичко е на динамична цена. През последните години изкуственият интелект даде възможност на ценообразуващите решения да проследяват тенденциите при закупуване и да определят по-конкурентни цени на продуктите.


6. Гугъл преводач

Спомнете си времето, когато сте пътували до ново място и ви е трудно да общувате с местните жители или да намерите местни места, където всичко е написано на различен език. Е, тези дни отминаха сега. GNMT (Google Neural Machine Translation) на Google е невронно машинно обучение, което работи на хиляди езици и речници, използва обработка на естествен език, за да осигури най-точния превод на всяко изречение или думи. Тъй като тонът на думите също има значение, той използва други техники като POS маркиране, NER (Разпознаване на именуван обект) и Chunking. Това е едно от най-добрите и най-използваните приложения на машинното обучение.


7. Онлайн поточно видео (Netflix)

С над 100 милиона абонати, няма съмнение, че Netflix е бащата на света на онлайн стрийминга. Бързото издигане на Netflix изненада всички филмови индустриалци – принуждавайки ги да се запитат: „Как е възможно, един-единствен уебсайт да превземе Холивуд?“. Отговорът е машинното обучение.
Алгоритъмът на Netflix постоянно събира огромни количества данни за дейностите на потребителите като:

-        Когато правите пауза, превъртате назад или напред;

-        В кой ден гледате съдържание (телевизионни предавания през делничните дни и филми през уикендите);

-        Датата и часът, които гледате;

-        Когато направите пауза и оставите съдържание (и ако някога се върнете);

-        Дадените оценки (около 4 милиона на ден);

-        Търсения (около 3 милиона на ден).

Те събират тези данни за всеки абонат, който имат, и използват своята система за препоръки и много приложения за машинно обучение. Ето защо те имат толкова голям процент на задържане на клиенти.


8. Медицинска диагностика

Машинното обучение може да се използва в техниките и инструментите, които могат да помогнат при диагностицирането на заболявания. Използва се за анализ на клиничните параметри и тяхната комбинация за прогноза, пример за прогнозиране на прогресията на заболяването за извличане на медицински знания за изследване на резултатите, за планиране на терапия и наблюдение на пациента. Това са успешните имплементации на методите за машинно обучение. Могат да помогнат при интегрирането на компютърно базирани системи в сектора на здравеопазването.

Накратко, можем да кажем, че машинното обучение е невероятен пробив в областта на изкуствения интелект. И докато машинното обучение има някои плашещи последици, тези приложения за машинно обучение са един от начините, чрез които технологиите могат да подобрят живота ни.

Ако и ти искаш да се потопиш в света на Machine learning и да превърнеш това вълнуващо поприще в перспективна професия, то може да поставиш основите чрез професионалният ни курс ОТ ТУК.