سال‌های اخیر به شهودی عمده از استفاده‌ی یادگیری ماشینی و دیدگاه های مصنوعی انجامیده است که در نتیجه ی آن، تنوع وسیعی از کاربردها کشف شده است. این پیشرفت های نوآورانه نه تنها زندگی ما را ساده تر کرده است بلکه روشی کلیدی برای درک جهان به نحوی ایجاد کرده است.
1. تشخیص تصویر: دیدن ناپیدا
تشخیص تصویر نمونه ای برجسته از قدرت یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌ها، اشیاء و ویژگی های موجود در تصاویر دیجیتالی شناسایی و تشخیص داده میشوند. این فناوری در زمینه های مختلف از جمله تشخیص الگو، تشخیص چهره و تشخیص نوشتار اپتیکال بسیار کاربرد دارد.
2. درک احساسات: رمزگشایی احساسات
تجزیه و تحلیل احساسات یا همان معروف به تجزیه و تحلیل نظرات، یک برنامه ی واقعی زمانی یادگیری ماشینی است. این فرآیند شامل تفسیر احساسات و نگرش ها در پشت متن ها یا مکالمات نوشتاری است. این فرآیند به ما این امکان را می‌دهد تا احساسات عمومی نسبت به محصولات، فیلم‌ها یا هر موضوع دیگری را درک کنیم. تجزیه و تحلیل احساسات در صنعت تصمیم گیری و سایت‌های معرفی نقد و بررسی بسیار قابل استفاده است.
3. مرتب سازی اخبار: شخصی سازی اطلاعات
در دورانی که از سوی اطلاعات غرق شده‌ایم، الگوریتم های یادگیری ماشینی نقشی حیاتی در طبقه بندی اخبار دارند. این الگوریتم ها به سایت های خبری امکان می دهند به منافع فردی پاسخگو باشند و محتوا را به صورت دلخواه شخصی سازی کنند. با استفاده از روش های مانند ماشین های بردار پشتیبان و ناصور بیز، کاربران می توانند به طور موثری به جستجوی اخبار ویژه علاقه‌ی خود بپردازند.
4. نظارت هوشمند: تضمین امنیت
نظارت ویدئویی، به عنوان یک کاربرد قابل توجه یادگیری ماشینی، به استخراج بینش های ارزشمند از داده های ویدئویی کمک می کند. از طریق استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی، سیستم ها می توانند حرکت انسان ها را پیگیری کرده، افراد را شناسایی کرده و تدابیر امنیتی را تقویت کنند. به عنوان مثال، فناوری شناسایی چهره امکان شناسایی دقیق افراد در قاب های مختلف ویدئو را فراهم می کند.
5. مقابله با اسپم ایمیل: صندوق ورودی ایمن تر
طبقه بندی ایمیل و فیلتر کردن اسپم، زمینه ای است که الگوریتم های یادگیری ماشینی به طور گسترده استفاده می شوند. با استفاده از تکنیک هایی مانند شبکه های بیشینه لایه و استنتاج درخت تصمیم، ایمیل های اسپم به طور کارا فیلتر می شوند. نسبت به سامانه های قائم بر قوانین، یادگیری ماشینی دقت بالاتری ارائه می دهد و تشخیص اسپم بسیار کارآمدتری دارد.
6. تشخیص گفتار: بازکردن ارتباط بی درز
فناوری تشخیص گفتار با یادگیری ماشینی و داده های بزرگ توسعه چشمگیری داشته است. سیستم های تجاری تشخیص گفتار با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی بسیار دقیق شده‌اند. این سیستم ها قبل از اعتبارسنجی، آموزش دقیقی را تجربه می کنند تا عملکرد بهینه داشته باشند. این فناوری در بخش هایی از جمله بهداشت، آموزش و نیروی مسلح استفاده می شود.
7. مقابله با تقلب آنلاین
تشخیص تقلب آنلاین با ترکیب یادگیری ماشینی قوی و بهینه شده است. شرکت‌هایی مانند PayPal از الگوریتم های پیشرفته برای تشخیص و جلوگیری از پولشویی استفاده می کنند. استفاده از یادگیری ماشینی امکان سازگاری و واکنش سریع سامانه به الگوهای تقلبی در حال ظهور را فراهم می کند که باعث کاهش زیان و بیشینه شده سود می شود.
8. دسته بندی هوشمند: سازماندهی پیچیدگی
دسته بندی یا طبقه بندی استفاده مهمی از یادگیری ماشینی است که به سازماندهی اطلاعات پیچیده به کلاس های طبقه بندی شده برای آن اجازه می دهد. این فناوری از کاربردهای عملی متعددی برخوردار است، از تجزیه و تحلیل داده تا سیستم های توصیه و تقسیم بندی مشتریان.
در پایان، تأثیر تغییردهنده ی یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی بر جوانب مختلف زندگی ما را نمی توان نادیده گرفت. از تشخیص تصویر تا تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص تقلب، این کاربردها همچنان به دنیای ما را انقلابی می کنند و آن را هوشمندتر و کارآمدتر می سازند. پذیرفتن این پیشرفت ها امکانات نامحدودی را فراهم می کند و راه را برای یک آینده ای بر مبنای تصمیم گیری هوشمند و تجربه کاربری بهبود یافته روشن می کند.
The source of the article is from the blog foodnext.nl