7 mašīnmācīšanās reālās dzīves pielietojumi

Mašīnmācība jeb ML ir mākslīgā intelekta (AI) atzars, un tā ir izpelnījusies ievērojamu uzmanību tādu AI rīku kā ChatGPT un DALL-E parādīšanās dēļ. Tas ļauj datorsistēmām pielāgoties un mācīties no pieredzes, padarot to par plaši atzītu jēdzienu. Lai gan tās popularitāte pēdējā laikā ir augusi, mašīnmācīšanās jau ir izplatīta daudzos reālās dzīves scenārijos.

Vai interesējaties par tā ikdienas lietojumiem? Iedziļināsimies dažos izplatītākos mašīnmācības piemēros.

1. Personīgie asistenti un tērzēšanas roboti

Viens no praktiskākajiem mašīnmācības pielietojumiem ir redzams AI personīgajos asistentos un tērzēšanas robotos. Populāri rīki, piemēram, Alexa, Google Assistant un Siri, paļaujas uz ML algoritmiem, kas izmanto dabiskās valodas apstrādi (NLP —kas ir NLP?) un dziļās mācīšanās metodes, lai izprastu valodas modeļus, toņus un kontekstu. Tas viņiem ļauj iesaistīties simulētās sarunās ar cilvēkiem.

Spēja saprast cilvēku valodu ievērojami vienkāršo mūsu mijiedarbību ar datorsistēmām. Sniedzot komandu vai uzvedni tērzēšanas robotam vai AI personīgajam asistentam, tas var precīzi veikt uzdevumus vai sniegt atbilstošas ​​atbildes.

ML darbības piemērs ir tērzēšanas robotu izmantošana klientu apkalpošanā. Daudzi e-komercijas veikali izmanto šo funkciju, ļaujot klientiem uzdot jautājumus un saņemt tūlītējas atbildes no robotprogrammatūrām.

2. E-pasta automātiskie atbildētāji

Vēl viena izplatīta mašīnmācības lietojumprogramma reālajā dzīvē ir ML darbināmi e-pasta automātiskie atbildētāji. Iespējams, esat pamanījis, ka, saņemot e-pasta ziņojumu savā Gmail kontā, tajā tiek ieteiktas precīzas atbildes iespējas, pamatojoties uz sarunas kontekstu. Šī iespēja ir iespējama, izmantojot ML un NLP metodes.

Tāpat arī e-pasta ziņojumi, ko saņemat uzreiz pēc reģistrēšanās biļetenam, pirkuma veikšanas vai pat groza atteikšanās, ir automatizēti. Šos e-pasta ziņojumus ģenerē programmatūra, kas izmanto šādus modeļus, ļaujot tos nosūtīt tikai tad, kad tiek aktivizētas noteiktas darbības. Turklāt šī e-pasta automātiskā atbildētāja programmatūra nodrošina e-pasta pielāgošanu un personalizēšanu.

Automatizētas programmatūras izmantošana e-pasta atbildēm sniedz vairākas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota efektivitāte.
• Uzlabota klientu apkalpošana.
• Personalizēta pieredze, apgūstot savas preferences.
• Izmaksu ietaupījumi, jo e-pastus var nosūtīt bez cilvēka iejaukšanās.

3. Personīgās finanses un banku darbība

Mašīnmācīšanās algoritmi ir ienākuši arī finanšu un banku sektorā, nodrošinot vērtīgas lietojumprogrammas. Viens no veidi, kā bankas izmanto AI un ML algoritmus ir uzlabotas krāpšanas atklāšanas metodes, kas piedāvā spēcīgu jūsu līdzekļu drošību. ML modeļi krāpšanas atklāšanai banku jomā var atšķirt legālus un nelikumīgus darījumus, izmantojot attēlu un teksta atpazīšanas metodes, lai uzzinātu modeļus un identificētu krāpnieciskas darbības.

Mašīnmācība ir noderīga arī personīgajās finansēs, jo īpaši portfeļa pārvaldībā. Tiešsaistes investīciju platformas, kas darbojas kā robo konsultanti, izmanto ML, lai palīdzētu veidot, uzraudzīt un automatizēt diversificētu portfeļu pārvaldību. Šīs platformas uzzina par jūsu vēlmēm attiecībā uz konkrētiem aktīviem vai riskiem un palīdz attiecīgi izveidot jūsu portfeli bez cilvēka uzraudzības.

Turklāt mašīnmācīšanās ļauj prognozēt tirgus personīgo finanšu jomā. BL algoritmi var paredzēt akciju cenas un tirgus tendences, analizējot vēsturiskos datus. Šis ieskats dod jums iespēju izstrādāt efektīvas tirdzniecības stratēģijas un noteikt labvēlīgas tirdzniecības iespējas.

4. Veselības aprūpe un medicīniskā diagnostika

Mašīnmācība ir arī kļuvusi par būtisku instrumentu veselības aprūpes nozarē, piedāvājot daudzas priekšrocības medicīniskajai diagnostikai, pacientu aprūpei un vispārējiem rezultātiem. Tas sadarbojas ar dažādiem veselības aprūpes tehnoloģijas, kas uzlabo labsajūtu vairākos veidos.

Šeit ir seši kritiskie mašīnmācīšanās lietojumi veselības aprūpē:

1. Mašīnmācīšanās algoritmi analizē pacientu datus, tostarp simptomus, medicīniskos ierakstus, laboratorijas rezultātus un attēlveidošanas skenējumus, lai palīdzētu noteikt precīzu slimības diagnozi un prognozi.
2. Analizējot pacienta īpašības, ģenētisko informāciju, ārstēšanas vēsturi un klīniskos datus, mašīnmācība izstrādā personalizētus ārstēšanas plānus, kas pielāgoti individuālajām vajadzībām.
3. Mašīnmācīšanās atvieglo rentgenstaru, MRI skenēšanas un patoloģijas priekšmetstikliņu analīzi automātiski anomāliju noteikšana, specifisku pazīmju noteikšana un palīdzība radiologiem slimību diagnostikā.
4. ML modeļi optimizē zāļu atklāšanas procesus, ļaujot optimizēt klīniskos pētījumus, pieņemt darbā pacientus un identificēt piemērotus kandidātus specifiskām ārstēšanas metodēm.
5. Mašīnmācība optimizē veselības aprūpes darbības, nodrošinot piegādes ķēdes pārvaldības sistēmas, paredzot iekārtu kļūmes un optimizējot resursu piešķiršanu.
6. Mašīnmācīšanās nodrošina prognozējošu analīzi, strādājot ar lietiskā interneta (IoT) valkājamām ierīcēm, lai uzraudzītu pacientus un sniegtu agrīnus brīdinājumus.

Šīs lietojumprogrammas parāda mašīnmācības potenciālu, lai mainītu veselības aprūpi, uzlabotu diagnozes precizitāti, ārstēšanas efektivitāti un vispārējo pacientu aprūpi.

5. Pašbraucošās automašīnas

Mašīnmācībai ir nozīmīga loma mūsdienu automašīnu attīstībā, un Tesla ir izcils piemērs. Tesla automašīnas balstās uz NVIDIA nodrošināto mākslīgā intelekta aparatūru, kas ietver neuzraudzītus ML modeļus, kas nodrošina pašmācības objektu atpazīšanas un noteikšanas iespējas. Bet tā nav tikai Tesla ar pašbraukšanas funkcijām.

Šīs automašīnas apkopo visaptverošu informāciju par savu apkārtni un ir aprīkotas ar dažādiem sensoriem, piemēram, kamerām, LiDAR, radaru un GPS. Pēc tam šie dati tiek apstrādāti, lai nodrošinātu precīzu uztveri un efektīvu lēmumu pieņemšanu. Pašbraucošās automašīnas izmanto vienlaicīgas lokalizācijas un kartēšanas (SLAM) paņēmienus, izmantojot sensoru datus, lai izveidotu atjauninātas kartes, kas atvieglo navigāciju.

ML modeļi vēl vairāk veicina pašbraucošu automašīnu attīstību, nosakot optimālos ceļus un palīdzot pieņemt lēmumus reāllaikā. Šie modeļi arī veicina adaptīvu sistēmu izstrādi, kas spēj atklāt un paredzēt iespējamos transportlīdzekļa darbības traucējumus.

Integrējot mašīnmācību, automašīnas kļūst viedākas, autonomākas un spēj uzlabot ceļu satiksmes drošību un efektivitāti.

6. Ceļošana uz darbu un transports

Mašīnmācīšanās algoritmi ir pat paaugstinājuši mūsu ikdienas un transporta standartus. Braukšanas lietotnēs, piemēram, Uber, tiek izmantoti ML modeļi, lai automatizētu tādas funkcijas kā brauciena cenas, saņemšanas vietas, optimālie maršruti un paredzamais ierašanās laiks, padarot mūsu ikdienas braucienus ērtākus.

Google Maps ir vēl viens vērtīgs rīks, kas izmanto ML, lai uzlabotu mūsu ikdienas braucienus. Atrašanās vietas datu izmantošana piedāvā viedu navigāciju, satiksmes prognozes un personalizētus ieteikumus, nodrošinot efektīvu ceļošanu.

Aviācijas nozarē ML algoritmi nodrošina lidmašīnu autopilota sistēmas, tostarp komerciālos lidojumus. Šī AI un ML integrācija nodrošina drošu un uzticamu darbību.

Turklāt ML algoritmi veicina viedo satiksmes signālu kontroles sistēmu izstrādi. Šīs sistēmas analizē reāllaika satiksmes plūsmas datus un attiecīgi pielāgo signālu laikus, samazinot sastrēgumus un gaidīšanas laikus, lai uzlabotu vispārējo pārvietošanās pieredzi.

Mašīnmācīšanās algoritmi tiek plaši izmantoti arī sociālo tīklu vietnēs, kur tie ir ieviesuši daudzas funkcijas, lai uzlabotu lietotāju pieredzi. Turklāt daudzi sociālo mediju uzņēmumi izmantojiet AI un ML, lai atklātu un novērstu ļaunprātīgus uzbrukumus. Šeit ir daži piemēri:

• Daudzās populārās sociālo tīklu platformās, piemēram, Facebook, Instagram un Snapchat, ir iekļautas sejas atpazīšanas funkcijas dažādu filtru pielietošanai.
• Sociālo mediju vietnes izmanto ML modeļus, lai personalizētu ziņas, pamatojoties uz individuālām lietotāju vēlmēm.
• Šajās platformās rādītās reklāmas ir pielāgotas lietotāju interesēm, iesakot atbilstošus produktus un pakalpojumus.
• Sociālie tīkli sniedz ieteikumus savienojumiem un draugiem, pamatojoties uz lietotāju esošajiem tīkliem.
• Emociju analīzes metodes tiek izmantotas, lai analizētu emocijas, ko rada emocijzīmes.

Šie mašīnmācīšanās algoritmu lietojumi sociālo tīklu vietnēs palīdz uzlabot lietotāja pieredzi, nodrošinot personalizētu saturu, atbilstošus ieteikumus un uzlabotu sociālo tīklu savienojumiem.

Skats uz priekšu ML nākotnē

Pašreizējās tendences mašīnmācībā liecina par tās plašo pielietojamību dažādās nozarēs, nodrošinot sistēmu automatizāciju un uzlabojot lietotāju pieredzi. Sākot ar veselības aprūpi un beidzot ar finansēm, mašīnmācība pārveido to, kā mēs dzīvojam, strādājam un mijiedarbojamies ar tehnoloģijām.

Raugoties nākotnē, mašīnmācīšanās nākotnē ir milzīgs potenciāls vēl vairāk revolucionāru inovāciju. Paredzams, ka, palielinoties uz AI balstītiem rīkiem un programmatūrai, mašīnmācīšanās algoritmiem arī turpmāk būs izšķiroša nozīme. To pielietojums attiecas uz jebkuru domēnu, kurā nepieciešama lielu datu analīze, modeļu atpazīšana un AI ieviešana.

Mašīnmācībai attīstoties, mēs varam paredzēt turpmākus sasniegumus un atklājumus, kas ietekmēs to, kā mēs izmantosim šo jaudīgo tehnoloģiju dažādās nozarēs un mūsu dzīves aspektos.