Il machine learning è un'innovazione moderna che ha aiutato l'uomo a migliorare non solo molti processi industriali e professionali, ma anche a far progredire la vita di tutti i giorni.
Ma cos'è l'apprendimento automatico?
È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, che si concentra sull'utilizzo di tecniche statistiche per costruire sistemi informatici intelligenti al fine di apprendere dai database a sua disposizione. Attualmente, l'apprendimento automatico è stato utilizzato in più campi e settori. Ad esempio, diagnosi medica, elaborazione di immagini, previsione, classificazione, associazione di apprendimento, regressione, ecc.
I sistemi intelligenti basati su algoritmi di apprendimento automatico hanno la capacità di apprendere dall'esperienza passata o dai dati storici. Le applicazioni di machine learning forniscono risultati sulla base dell'esperienza passata. In questo articolo, discuteremo 10 esempi di vita reale di come l'apprendimento automatico sta aiutando a creare una tecnologia migliore per alimentare le idee di oggi.
Esempio di Machine Learning 1) Riconoscimento delle immagini
Il riconoscimento delle immagini è uno degli usi più comuni del machine learning. Esistono molte situazioni in cui è possibile classificare l'oggetto come immagine digitale . Ad esempio, nel caso di un'immagine in bianco e nero, l'intensità di ciascun pixel viene utilizzata come una delle misurazioni. Nelle immagini a colori, ogni pixel fornisce 3 misurazioni di intensità in tre diversi colori: rosso, verde e blu (RGB).
L'apprendimento automatico può essere utilizzato anche per il rilevamento dei volti in un'immagine . C'è una categoria separata per ogni persona in un database di più persone. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per il riconoscimento dei caratteri per distinguere le lettere scritte a mano e quelle stampate. Possiamo segmentare un pezzo di scrittura in immagini più piccole, ciascuna contenente un singolo carattere.
Esempio di Machine Learning 2) Riconoscimento vocale
Il riconoscimento vocale è la traduzione delle parole pronunciate nel testo. È anche noto come riconoscimento vocale del computer o riconoscimento vocale automatico. Qui, un'applicazione software può riconoscere le parole pronunciate in una clip o file audio e quindi convertire l'audio in un file di testo. La misura in questa applicazione può essere un insieme di numeri che rappresentano il segnale vocale. Possiamo anche segmentare il segnale vocale per intensità in diverse bande tempo-frequenza.
Il riconoscimento vocale viene utilizzato in applicazioni come l'interfaccia utente vocale, le ricerche vocali e altro ancora. Le interfacce utente vocali includono la composizione vocale, l'instradamento delle chiamate e il controllo dell'appliance. Può essere utilizzato anche un semplice inserimento dati e la preparazione di documenti strutturati.
Esempio di Machine Learning 3) Diagnosi medica
L'apprendimento automatico può essere utilizzato nelle tecniche e negli strumenti che possono aiutare nella diagnosi delle malattie . Viene utilizzato per l'analisi dei parametri clinici e la loro combinazione per la previsione di esempio della prognosi della progressione della malattia per l'estrazione di conoscenze mediche per la ricerca dell'esito, per la pianificazione della terapia e il monitoraggio del paziente. Queste sono le implementazioni di successo dei metodi di apprendimento automatico. Può aiutare nell'integrazione di sistemi informatici nel settore sanitario.
Esempio di Machine Learning 4) Arbitraggio statistico
In finanza, l'arbitraggio si riferisce alle strategie di trading automatizzato che sono a breve termine e coinvolgono un gran numero di titoli. In queste strategie, l'utente si concentra sull'implementazione dell'algoritmo di negoziazione per un insieme di titoli sulla base di quantità come le correlazioni storiche e le variabili economiche generali. I metodi di apprendimento automatico vengono applicati per ottenere una strategia di arbitraggio dell'indice. Applichiamo la regressione lineare e la Support Vector Machine ai prezzi di un flusso di azioni.
Esempio di Machine Learning 5) Associazioni di apprendimento
Le associazioni di apprendimento sono il processo di sviluppo di intuizioni sulle varie associazioni tra i prodotti. Un buon esempio è come i prodotti non correlati possono essere associati tra loro. Una delle applicazioni del machine learning è studiare le associazioni tra i prodotti che le persone acquistano. Se una persona acquista un prodotto, gli verranno mostrati prodotti simili perché c'è una relazione tra i due prodotti. Quando nuovi prodotti vengono lanciati sul mercato, vengono associati a quelli vecchi per aumentarne le vendite.
Esempio di Machine Learning 6) Classificazione
Una classificazione è un processo di collocamento di ogni individuo sotto studio in molte classi. La classificazione aiuta ad analizzare le misurazioni di un oggetto per identificare la categoria a cui appartiene quell'oggetto. Per stabilire una relazione efficiente, gli analisti utilizzano i dati. Ad esempio, prima che una banca decida di erogare prestiti, valuta i clienti sulla loro capacità di pagare i prestiti. Considerando fattori come i guadagni, i risparmi e la storia finanziaria del cliente, possiamo farlo. Queste informazioni sono tratte dai dati passati sul prestito.
Esempio di Machine Learning 7) Predizione
L'apprendimento automatico può essere utilizzato anche nei sistemi di previsione. Considerando l'esempio del prestito, per calcolare la probabilità di un guasto, il sistema dovrà classificare i dati disponibili in gruppi. È definito da un insieme di regole prescritte dagli analisti. Una volta effettuata la classificazione, possiamo calcolare la probabilità del guasto. Questi calcoli possono essere eseguiti in tutti i settori per vari scopi. Fare previsioni è una delle migliori applicazioni di machine learning.
Esempio di Machine Learning 8) Estrazione
L'estrazione di informazioni è una delle migliori applicazioni del machine learning . È il processo di estrazione di informazioni strutturate dai dati non strutturati. Ad esempio, le pagine Web, gli articoli, i blog, i rapporti aziendali e le e-mail. Il database relazionale mantiene l'output prodotto dall'estrazione delle informazioni. Il processo di estrazione prende un insieme di documenti come input ed emette i dati strutturati.
Esempio di Machine Learning 9) Regressione
Possiamo anche implementare l'apprendimento automatico anche nella regressione. Nella regressione, possiamo utilizzare il principio dell'apprendimento automatico per ottimizzare i parametri. Può anche essere usato per diminuire l'errore di approssimazione e calcolare il risultato più vicino possibile. Possiamo anche utilizzare l'apprendimento automatico per l'ottimizzazione della funzione. Possiamo anche scegliere di modificare gli input per ottenere il risultato più vicino possibile.
Esempio di Machine Learning 10) Servizi finanziari
L'apprendimento automatico ha un grande potenziale nel settore finanziario e bancario . È la forza trainante della popolarità dei servizi finanziari. L'apprendimento automatico può aiutare le banche e gli istituti finanziari a prendere decisioni più intelligenti. L'apprendimento automatico può aiutare i servizi finanziari a individuare la chiusura di un conto prima che si verifichi. Può anche monitorare il modello di spesa dei clienti. L'apprendimento automatico può anche eseguire l'analisi di mercato. Le macchine intelligenti possono essere addestrate per monitorare i modelli di spesa. Gli algoritmi possono identificare facilmente le tende e possono reagire in tempo reale.
Conclusione
In poche parole, possiamo dire che l'apprendimento automatico è un'incredibile svolta nel campo dell'intelligenza artificiale. E mentre l'apprendimento automatico ha alcune implicazioni spaventose, queste applicazioni di apprendimento automatico sono uno dei modi attraverso i quali la tecnologia può migliorare le nostre vite.
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