7 مورد از کاربردهای یادگیری ماشین

مارس 9, 2022

1- دستیار شخصی مجازی:

ما دستیارهای شخصی مجازی مختلفی مانند دستیار گوگل، الکسا، کورتانا، سیری داریم. همانطور که از نام آن‌ها پیداست، آنها به ما در یافتن اطلاعات با استفاده از آموزش صوتی کمک می‌کنند. این دستیارها فقط با دستورالعمل‌های صوتی مانند پخش موسیقی، تماس با کسی، باز کردن ایمیل، زمان‌بندی قرار و غیره می‌توانند به روش‌های مختلف به ما کمک کنند. اخیراً از دستیارهای شخصی در چت بات‌ها استفاده می‌شود که در برنامه‌های مختلف سفارش غذا، وب‌سایت‌های آموزشی آنلاین و همچنین در برنامه‌های رفت و آمد پیاده‌سازی می‌شوند. یادگیری ماشین بخش مهمی از این دستیاران شخصی است زیرا آن‌ها اطلاعات را بر اساس مشارکت قبلی کاربران با آنها جمع‌آوری و اصلاح می‌کنند. بعداً، از این مجموعه داده‌ها برای ارائه نتایجی که مطابق با ترجیحات کاربران هستند استفاده می‌شود.

دستیارهای مجازی با انواع پلتفرم ها ادغام شده‌اند. مثلا:

بلندگوهای هوشمند: Amazon Echo و Google Home

گوشی‌های هوشمند: Samsung Bixby در Samsung S8

برنامه‌های موبایل: Google Allo

2- حمل و نقل و رفت و آمد:

پیش بینی ترافیک: همه ما از خدمات ناوبری GPS استفاده کرده‌ایم. در حالی که ما این کار را انجام می‌دهیم، مکان‌ها و سرعت‌های فعلی ما در یک سرور مرکزی برای مدیریت ترافیک ذخیره می‌شوند. سپس از این داده‌ها برای ساختن نقشه‌ای از ترافیک فعلی استفاده می‌شود. یادگیری ماشین در چنین سناریوهایی به تخمین مناطقی که می‌توان ازدحام را بر اساس تجربیات روزانه یافت کمک می‌کند.

شبکه‌های حمل و نقل آنلاین: هنگام رزرو تاکسی، برنامه قیمت سفر را تخمین می‌زند. هنگام اشتراک‌گذاری این خدمات، چگونه انحرافات را به حداقل می‌رساند؟ پاسخ، یادگیری ماشین است. جف اشنایدر، مدیر مهندسی Uber ATC در مصاحبه‌ای فاش می‌کند که آنها از ML برای تعریف ساعات افزایش قیمت با پیش‌بینی تقاضای سوارکار استفاده می‌کنند. در کل چرخه خدمات، ML نقش اصلی را ایفا می‌کند.

3- طبقه بندی تصویر و تشخیص تصویر:

کسب‌وکارها همچنین به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی (مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی که برای تشخیص الگوها طراحی شده‌اند) روی می‌آورند تا به آن‌ها کمک کند تا تصاویر را درک کنند. تشخیص تصویر یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است که برای شناسایی اشیا، افراد، مکان‌ها، تصاویر دیجیتالی و غیره استفاده می‌شود. استفاده رایج از تشخیص تصویر و تشخیص چهره، پیشنهاد برچسب‌گذاری خودکار دوستان است. فیس بوک از تشخیص چهره و تشخیص تصویر برای یافتن خودکار چهره فردی که با پایگاه‌داده خود مطابقت دارد استفاده می‌کند و از این رو به ما پیشنهاد می‌کند آن شخص را بر اساس DeepFace برچسب‌گذاری کنیم.

پروژه یادگیری عمیق فیس‌بوک DeepFace مسئول تشخیص چهره‌ها و شناسایی افراد در تصویر است. همچنین تگ‌های Alt (برچسب های جایگزین) را برای تصاویری که قبلاً در فیس بوک آپلود شده‌اند فراهم می‌کند.

4- فیلتر هرزنامه و بدافزار ایمیل:

هر زمان که ایمیل جدیدی دریافت می‌کنیم، به طور خودکار به عنوان مهم، عادی و هرزنامه فیلتر می‌شود. ما همیشه یک نامه مهم در صندوق ورودی خود با نماد مهم و ایمیل‌های هرزنامه در جعبه هرزنامه خود دریافت می‌کنیم، و فناوری پشت آن یادگیری ماشین است. در زیر برخی از فیلترهای هرزنامه استفاده شده توسط Gmail آورده شده است:

فیلتر محتوا، فیلتر هدر، فیلتر لیست سیاه عمومی، فیلترهای مبتنی بر قوانین، فیلترهای مجوز، برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند پرسپترون چندلایه، درخت تصمیم و طبقه‌بندی کننده Naïve Bayes برای فیلتر کردن هرزنامه ایمیل و شناسایی بدافزار استفاده می‌شوند.

روزانه بیش از 325000 بدافزار شناسایی می شود و هر کد 90 تا 98 درصد شبیه به نسخه‌های قبلی خود است. برنامه‌های امنیتی سیستم که با یادگیری ماشین طراحی می‌شوند، الگوی کدگذاری را درک می‌کنند. بنابراین، بدافزارهای جدید را با تغییرات 2 تا 10 درصدی به راحتی شناسایی کرده و در برابر آن‌ها محافظت می‌کنند.

5- تشخیص تقلب آنلاین:

یادگیری ماشین در حال اثبات پتانسیل خود برای تبدیل فضای مجازی به مکانی امن است و ردیابی کلاهبرداری‌های پولی آنلاین یکی از نمونه‌های آن است. تشخیص تقلب یکی از ضروری‌ترین کاربرد های یادگیری ماشینی است. هر زمان که یک مشتری تراکنشی را انجام می‌دهد – مدل یادگیری ماشین به طور کامل نمایه او را برای جستجوی الگوهای مشکوک عکسبرداری می‌کند. به عنوان مثال: Paypal از ML برای محافظت در برابر پولشویی استفاده می‌کند. این شرکت از مجموعه‌ای از ابزارها استفاده می‌کند که به آن‌ها کمک می‌کند میلیون‌ها تراکنش در حال انجام را مقایسه کنند و بین خریدار و فروشنده تمایز قائل شوند. در یادگیری ماشینی، مشکلاتی مانند تشخیص تقلب معمولاً به عنوان مشکلات طبقه بندی در نظر گرفته می‌شوند.

6- توصیه محصول:

یادگیری ماشین به طور گسترده توسط شرکت‌های مختلف تجارت الکترونیک و سرگرمی مانند آمازون، نتفلیکس و غیره برای توصیه محصول به کاربر استفاده می‌شود.فرض کنید کالایی را در آمازون بررسی می‌کنید، اما آن‌وقت و آنجا آن را نمی‌خرید. اما روز بعد، در حال تماشای ویدیوها در یوتیوب هستید و ناگهان تبلیغی برای همان مورد مشاهده می‌کنید. شما به فیس بوک سوئیچ می‌کنید، در آنجا نیز همان تبلیغ را می‌بینید. پس چگونه این اتفاق می افتد؟

خوب، این به این دلیل اتفاق می افتد که Google سابقه جستجوی شما را ردیابی می‌کند و تبلیغات را بر اساس سابقه جستجوی شما توصیه می‌کند. این یکی از جالب‌ترین برنامه‌های یادگیری ماشین است. در واقع، 35 درصد از درآمد آمازون توسط توصیه‌های محصول ایجاد می شود.

به همین ترتیب، وقتی از نتفلیکس استفاده می‌کنیم، توصیه‌هایی برای سریال‌های سرگرم‌کننده، فیلم‌ها و غیره پیدا می‌کنیم و این نیز با کمک یادگیری ماشین انجام می‌شود.

7- اتومبیل های خودران:

یکی از جالب‌ترین کاربردهای یادگیری ماشینی، ماشین های خودران است. این کاربردهای یادگیری ماشینی نقش مهمی در خودروهای خودران دارد. تسلا، محبوب‌ترین شرکت خودروسازی، در حال کار بر روی خودروهای خودران است. این از روش یادگیری بدون نظارت برای آموزش مدل های ماشین برای تشخیص افراد و اشیاء در حین رانندگی استفاده می کند

سخن آخر:

یادگیری ماشین علم ترکیب توسعه کد با داده‌ها است که در نتیجه مدل پیش‌بینی برای بدست آوردن خروجی یا کشف روندها تعریف می‌شود. هنگامی که ML با یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، بینایی کامپیوتر و کلان داده ترکیب می‌شود، پتانسیل فوق‌العاده‌ای برای تغییر هر بخش و افزایش تجربه مشتری دارد، بنابراین با توجه به موارد ذکر شده در این مقاله دریافتیم کاربردهای یادگیری ماشین سبب می شوند که یادگیری ماشین در زندگی روزمره انسان ها نقش بسیار مهمی پیدا کند؛ به گونه‌ای که بیشتر مواقع بدون آن که بدانیم از آن استفاده می‌کنیم.