O aprendizado de máquina é uma palavra da moda na tecnologia atual e está crescendo muito rapidamente a cada dia. Estamos usando o aprendizado de máquina em nossa vida diária, mesmo sem saber, como Google Maps, Google Assistant, Alexa, etc. Abaixo estão algumas das aplicações de aprendizado de máquina mais populares do mundo real:
1. Reconhecimento de imagem:
O reconhecimento de imagem é uma das aplicações mais comuns de aprendizado de máquina. É usado para identificar objetos, pessoas, lugares, imagens digitais, etc. O caso de uso popular de reconhecimento de imagem e detecção de rosto é, Sugestão automática de marcação de amigos :
O Facebook nos fornece um recurso de sugestão automática de marcação de amigos. Sempre que carregamos uma foto com nossos amigos do Facebook, recebemos automaticamente uma sugestão de marcação com nome, e a tecnologia por trás disso é o aprendizado de máquina detecção de rosto e algoritmo de reconhecimento .
É baseado no projeto do Facebook chamado ' Rosto Profundo ,' que é responsável pelo reconhecimento facial e identificação da pessoa na foto.
2. Reconhecimento de fala
Ao usar o Google, temos a opção de ' Pesquisa por voz ,' ele se enquadra no reconhecimento de fala e é uma aplicação popular de aprendizado de máquina.
O reconhecimento de fala é um processo de conversão de instruções de voz em texto e também é conhecido como ' Fala para texto ', ou ' Reconhecimento de fala de computador .' Atualmente, algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente utilizados por diversas aplicações de reconhecimento de fala. Assistente do Google , Siri , Cortana , e Alexa estão usando tecnologia de reconhecimento de fala para seguir as instruções de voz.
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3. Previsão de tráfego:
Se quisermos visitar um novo local, contamos com a ajuda do Google Maps, que nos mostra o caminho correto com o percurso mais curto e prevê as condições do trânsito.
Ele prevê as condições de tráfego, como se o tráfego está liberado, lento ou muito congestionado, com a ajuda de duas maneiras:
Todos que usam o Google Map estão ajudando este aplicativo a torná-lo melhor. Ele pega informações do usuário e as envia de volta ao seu banco de dados para melhorar o desempenho.
4. Recomendações de produtos:
O aprendizado de máquina é amplamente utilizado por várias empresas de comércio eletrônico e entretenimento, como Amazonas , Netflix , etc., para recomendação do produto ao usuário. Sempre que procuramos algum produto na Amazon, começamos a receber um anúncio do mesmo produto enquanto navegamos na Internet no mesmo navegador e isso se deve ao aprendizado de máquina.
O Google entende o interesse do usuário usando vários algoritmos de aprendizado de máquina e sugere o produto de acordo com o interesse do cliente.
Da mesma forma, quando usamos o Netflix, encontramos algumas recomendações de séries de entretenimento, filmes, etc., e isso também é feito com a ajuda do aprendizado de máquina.
5. Carros autônomos:
Uma das aplicações mais interessantes do aprendizado de máquina são os carros autônomos. O aprendizado de máquina desempenha um papel significativo nos carros autônomos. Tesla, a empresa fabricante de automóveis mais popular, está trabalhando em carros autônomos. Ele está usando um método de aprendizagem não supervisionado para treinar os modelos de carros para detectar pessoas e objetos durante a condução.
6. Filtragem de spam e malware de e-mail:
Sempre que recebemos um novo e-mail, ele é filtrado automaticamente como importante, normal e spam. Sempre recebemos um e-mail importante em nossa caixa de entrada com o símbolo importante e e-mails de spam em nossa caixa de spam, e a tecnologia por trás disso é o aprendizado de máquina. Abaixo estão alguns filtros de spam usados pelo Gmail:
- Filtro de conteúdo
- Filtro de cabeçalho
- Filtro geral de listas negras
- Filtros baseados em regras
- Filtros de permissão
Alguns algoritmos de aprendizado de máquina, como Perceptron multicamadas , Árvore de decisão , e Classificador Naïve Bayes são usados para filtragem de spam de e-mail e detecção de malware.
7. Assistente pessoal virtual:
Temos vários assistentes pessoais virtuais, como Assistente do Google , Alexa , Cortana , Siri . Como o nome sugere, eles nos ajudam a encontrar as informações usando nossas instruções de voz. Esses assistentes podem nos ajudar de várias maneiras apenas por meio de instruções de voz, como tocar música, ligar para alguém, abrir um e-mail, agendar um compromisso, etc.
Esses assistentes virtuais usam algoritmos de aprendizado de máquina como uma parte importante.
Esses assistentes gravam nossas instruções de voz, enviam-nas pelo servidor em uma nuvem e as decodificam usando algoritmos de ML e agem de acordo.
8. Detecção de fraude online:
O aprendizado de máquina está tornando nossas transações on-line seguras e protegidas, detectando transações fraudulentas. Sempre que realizamos alguma transação online, pode haver várias maneiras pelas quais uma transação fraudulenta pode ocorrer, como contas falsas , identidades falsas , e roubar dinheiro no meio de uma transação. Então, para detectar isso, Rede neural feed forward nos ajuda verificando se se trata de uma transação genuína ou fraudulenta.
Para cada transação genuína, a saída é convertida em alguns valores hash, e esses valores se tornam a entrada para a próxima rodada. Para cada transação genuína, existe um padrão específico que obtém troco para a transação fraudulenta, portanto, detecta-a e torna nossas transações online mais seguras.
9. Negociação no mercado de ações:
O aprendizado de máquina é amplamente utilizado nas negociações do mercado de ações. No mercado de ações, sempre existe o risco de altas e baixas nas ações, então para esse aprendizado de máquina rede neural de memória de longo curto prazo é usado para prever as tendências do mercado de ações.
10. Diagnóstico Médico:
Na ciência médica, o aprendizado de máquina é usado para diagnóstico de doenças. Com isso, a tecnologia médica cresce muito rapidamente e é capaz de construir modelos 3D que podem prever a posição exata das lesões no cérebro.
Ajuda a encontrar facilmente tumores cerebrais e outras doenças relacionadas ao cérebro.11. Tradução automática de idiomas:
Hoje em dia, se visitarmos um local novo e não tivermos conhecimento do idioma, não há problema algum, pois para isso também a aprendizagem automática nos ajuda, convertendo o texto para os nossos idiomas conhecidos. O GNMT (Google Neural Machine Translation) do Google fornece esse recurso, que é um Neural Machine Learning que traduz o texto para nosso idioma familiar, e é chamado de tradução automática.
A tecnologia por trás da tradução automática é um algoritmo de aprendizagem sequência a sequência, que é usado com reconhecimento de imagem e traduz o texto de um idioma para outro.