کاربردهای یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی فرآیند ایجاد الگوها و اصلاح آن الگوها با استفاده از الگوریتم ها است. برای تولید الگوها، به داده‌های غنی زیادی از همه جا نیاز دارید، زیرا داده‌ها باید تا حد امکان نتایج را هرچه بیشتر از شرایط قابل تصور منعکس کنند. مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باید در طول چرخه عمر خود به‌روزرسانی شوند تا بتوانند کاری را که برای آن طراحی شده‌اند انجام دهند.

یادگیری ماشینی یکی از هیجان‌انگیزترین نوآوری‌های تکنولوژیکی است که از عصر کلان داده‌ها بیرون آمده است و زندگی ما به عنوان شهروندان و مصرف‌کنندگان را تحت تأثیر قرار خواهد داد. برای اینکه یادگیری ماشین به طور موثر کار کند، برنامه ها به مقادیر زیادی داده برای ایجاد روابط و پیش بینی های دقیق نیاز دارند، اما برنامه ها اساساً بی حد و حصر هستند.

یادگیری ماشینی یکی از هیجان‌انگیزترین پیشرفت‌های فناوری در حال حاضر است و نقش مهمی در پیشرفت اقتصادی و اجتماعی خواهد داشت.

همه ما می دانیم که یادگیری ماشینی در قالب فناوری هوش مصنوعی همچنان در زندگی ما محبوبیت پیدا می کند. یادگیری ماشینی (ML) یک فناوری است که شامل گروهی از الگوریتم‌ها می‌شود که به سیستم‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، در پیش‌بینی نتایج دقیق‌ترشوند. به عبارت دیگر، در ML، الگوریتم‌ها داده‌های ورودی را دریافت می‌کنند و از تجزیه و تحلیل آماری برای پیش‌بینی نتیجه استفاده می‌کنند، بنابراین این توانایی را به رایانه می‌دهند که مانند انسان فکر کند. سناریوهای روزانه زیادی وجود دارد که شامل استفاده از ML در زندگی ما می شود. شاید ما به آن توجه نمی کنیم.

کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی

1. مراقبت های بهداشتی و تشخیص پزشکی

یادگیری ماشینی شامل ابزارها و تکنیک های مختلفی است که به حل مشکلات تشخیصی و پیش آگاهی در حوزه های مختلف پزشکی کمک می کند. پیش‌بینی پیشرفت بیماری، برای استخراج دانش پزشکی برای تحقیقات نتایج، برای درمان و برنامه‌ریزی و پشتیبانی، و مدیریت کلی بیمار نمونه‌هایی هستند که از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی استفاده می‌کنیم. ما همچنین از ML برای تجزیه و تحلیل داده‌های سوابق پزشکی مانند تشخیص نظم در داده‌ها، برخورد با داده‌های ناقص که داده‌های پیوسته تولید شده توسط بخش مراقبت‌های ویژه را تفسیر می‌کنند، و همچنین برای هشدارهای هوشمند که منجر به نظارت کارآمد و مؤثر می‌شود، استفاده می‌کنیم.

2. پیش بینی رفت و آمد

پیش بینی ترافیک : همه ما از خدمات GPS برای پیمایش در حین رانندگی استفاده می کنیم. ML در چنین سناریوهایی به ما در زندگی روزمره کمک می کند تا از ترافیک جلوگیری کنیم و به موقع به مقصد برسیم. GPS برنامه‌ریزی‌شده به گونه‌ای کار می‌کند که در حالی که از آن برای پیمایش استفاده می‌کنیم، مکان‌ها و سرعت‌های ما را در سرور مرکزی مدیریت ترافیک ذخیره می‌کند، که سپس برای ساختن نقشه ترافیک فعلی استفاده می‌شود. بنابراین ML تجزیه و تحلیل تراکم را انجام می دهد.

برنامه های حمل و نقل آنلاین: همه ما از برنامه های رزرو کابین مانند Uber، Ola و Lyft استفاده کرده ایم. همه این برنامه‌ها قیمت و ETA سفر را در زمان رزرو پیش‌بینی می‌کنند. الگوریتم‌های ML مکانیسم پشت چنین برنامه‌هایی را تعریف می‌کنند.

اکثر ما این روزها به شبکه های اجتماعی معتاد شده ایم و چرا اینگونه نباشیم؟ رسانه‌های اجتماعی سرگرم‌کننده و جذاب هستند، از آموزش کارهای DIY و چیزهای جدید از طریق ویدیو گرفته تا اخبار و شبکه‌سازی. فناوری ML نقش مهمی در توسعه وب سایت ها و برنامه های کاربردی رسانه های اجتماعی کاربر پسند ایفا می کند.

پیشنهاد دوستان: سایت‌های شبکه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک دوستانی را که با آنها در ارتباط هستیم، نمایه‌هایی که مرتباً از آنها بازدید می‌کنیم، گروه‌های مشترک، علایق و محل کار را پیگیری می‌کنند. فیس بوک بر اساس یادگیری مداوم، افرادی را پیشنهاد می کند که بتوانیم با آنها دوست باشیم.

تشخیص چهره : وب‌سایت‌ها و برنامه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک و اینستاگرام بلافاصله دوستان ما را از لحظه آپلود عکس در رسانه شناسایی می‌کنند و شروع به دادن اعلان‌هایی برای تگ کردن آنها می‌کنیم. اگرچه رابط کاربری کاملا کاربرپسند است و در قسمت جلویی راحت به نظر می رسد، کل فرآیند در باطن کاملاً پیچیده است.

4. دستیاران هوشمند

استفاده از دستیارهای هوشمند کاری است که ما به صورت شبانه روزی انجام می دهیم. همه ما از سیری، دستیارهای گوگل، الکسا و بسیاری موارد دیگر در گوشی‌های هوشمندمان مانند پیکسل و آیفون و بلندگوهای هوشمند مانند اکو و گوگل هوم استفاده کرده‌ایم. علاوه بر این، سامسونگ با دستیار مجازی خود به نام بیکسبی نیز در حال راه اندازی یک تلویزیون هوشمند است. به عنوان «دستیاران»، وظیفه آنها کمک به ما در کارهای روزمره است، تنها چیزی که لازم است این است که آنها را فعال کنیم.

استفاده قابل توجه از دستیارها در زندگی روزمره ما شامل فعالیت‌هایی مانند تنظیم زنگ هشدار و یادآوری، به‌روزرسانی کاربر با اخبار زنده از طریق اعلان‌ها است. پاسخ به سوالاتی مانند “قیمت هتل ها در ژاپن چقدر است؟” یا “رستوران ایتالیایی نزدیک من؟” همچنین توسط این دستیاران هوشمند اداره می شود. این دستیارها می‌توانند به دنبال اطلاعات، پرسش‌های مربوط به یادآوری یا ارسال فرمان به منابع دیگر (در وب) برای جمع‌آوری اطلاعات و پاسخ به سؤالات کاربر بگردند.

5. بهینه سازی نتایج موتورهای جستجو

موتورهای جستجو مانند گوگل از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای بهبود نتایج جستجو استفاده می کنند. الگوریتم ها پاسخ ما به نتایج نشان داده شده به ما را پیگیری می کنند. به عنوان مثال، اگر نتایج تولید شده برای کاربر کارآمد و مفید باشد، کاربر برای مدت طولانی در صفحه وب باقی می ماند و این به موتورهای جستجو کمک می کند تا یاد بگیرند که نتایج تولید شده مطابق با پرس و جو هستند. برعکس، اگر نتایج مفید نباشند و کاربر به صفحه چهارم یا پنجم نتایج جستجو منتقل شود بدون اینکه هیچ صفحه وب را در بین آنها باز کند، الگوریتم جستجو متوجه می شود که نتایج کارآمد نبوده و هدف را دنبال نمی کند.

6. نظارت تصویری و امنیت

ردیابی صدها دوربین مداربسته توسط یک فرد یا حتی یک تیم کوچک امنیتی خسته کننده و همچنین آزاردهنده است. ML دوربین های نظارتی را آموزش داده است تا با شناسایی هر جرمی قبل از وقوع، این کار را آسان تر کند. دوربین‌ها طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که عموم مردم را زیر نظر داشته باشند و متوجه فعالیت‌های مشکوک شوند، در صورت وجود، برای مثال، اگر کسی برای مدت طولانی بی‌حرکت ایستاده باشد، یا شخصی اغلب از یک نقطه بازدید می‌کند تا آن را بررسی کند. دوربین‌های هوشمند در صورت پیش‌بینی هر گونه اتفاق ناگواری، به افراد متصدی اطلاع می‌دهند و در نتیجه جان بسیاری را نجات می‌دهند.

7. امنیت سایبری

در حال حاضر از یادگیری ماشینی برای کمک به تیم‌های امنیت سایبری برای جلوگیری از خطرات و پاسخگویی به حملات فعال در زمان واقعی استفاده می‌شود. همچنین به شرکت ها کمک می کند تا با کاهش زمان صرف شده برای کارهای عادی، از منابع خود به صورت استراتژیک تر استفاده کنند.

یادگیری ماشینی برای آسان‌تر کردن، فعال‌تر کردن، هزینه کمتر و موفقیت آمیزتر کردن امنیت سایبری استفاده می‌شود. با این حال، تنها در صورتی می‌تواند این کار را انجام دهد که داده‌های اساسی مورد استفاده برای هدایت یادگیری ماشین، دید کاملی از محیط ارائه دهد. از آنجایی که تهدیدات امنیت سایبری در قرن بیست و یکم همچنان در حال رشد هستند و استفاده از هوش مصنوعی برای دور زدن امنیت شبکه رایج‌تر می‌شود، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای یکسان کردن زمین بازی ضروری‌تر می‌شود.

یادگیری ماشینی بینش بالقوه ای را در جلوگیری از کلاهبرداری های پولی آنلاین ارائه می دهد و در نتیجه فضای مجازی را به مکانی امن برای تراکنش ها و بانکداری خالص تبدیل می کند. برنامه‌هایی مانند PayPal، GPay، Paytm دارای مجموعه‌ای از ابزارها هستند که به آنها کمک می‌کند تراکنش‌ها را پیگیری کنند و تراکنش‌های قانونی و غیرقانونی را تشخیص دهند، بنابراین از هرگونه تراکنش نادرست جلوگیری می‌کنند.

8. خدمات مشتری

آیا تا به حال دیده اید که هنگام بازدید از وب سایت های خاصی، یک جعبه چت ظاهر شود؟ احتمال زیادی وجود دارد که یک ربات چت برنامه ریزی شده ML باشد. آنها نقش نماینده مراقبت از مشتری را ایفا می کنند تا به کاربر در سوالات خود کمک کنند. ربات ها طوری برنامه ریزی شده اند که با استخراج اطلاعات از فروشگاه داده سایت به کاربر پاسخ دهند.

الگوریتم‌های ML توانایی ربات‌ها را برای پیشرفت در زمان با درک پرسش‌های کاربر و ارائه پاسخ‌های مناسب به آن‌ها افزایش می‌دهند.

9. هرزنامه ایمیل

چندین روش فیلتر هرزنامه این روزها توسط مشتریان ایمیل و سایر برنامه ها استفاده می شود. برای اطمینان از امنیت و اینکه این فیلترهای هرزنامه به طور مداوم به روز می شوند، آنها توسط الگوریتم های ML پشتیبانی می شوند. آخرین ترفند هرزنامه‌ها را می‌توان با مشاهده الگوهای خاص و با فیلتر کردن هرزنامه مبتنی بر قانون به راحتی شناسایی کرد.

10. توصیه محصول

سیستم توصیه محصول یک برنامه نرم افزاری است که برای چیزها یا محتوایی که کاربر معینی دوست دارد بخرد یا با آن درگیر شود، توصیه هایی را تولید و ارائه می کند. این سیستم با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌های متنوع در مورد محصولات خاص و مصرف‌کنندگان فردی، شبکه پیشرفته‌ای از ارتباطات پیچیده بین آن چیزها و آن افراد ایجاد می‌کند .

یک سیستم توصیه محصول با استفاده از یادگیری ماشینی سه نوع اتصال را ایجاد می کند. اولین مورد، تعاملات کاربر و محصول بر اساس ترجیحات محصول خاص کاربران است. دوم، اتصالات کاربر به کاربر است – بر اساس افراد قابل مقایسه (به عنوان مثال، افراد با سن مشابه، پیشینه، و غیره) که احتمالاً ترجیحات محصول مشابهی دارند. و سوم، پیوندهای محصول به محصول بر اساس موارد مشابه یا مکمل (مانند چاپگرها و کارتریج‌های جوهر) است که ممکن است در گروه‌های مرتبط طبقه‌بندی شوند.

در این واقعیت که خرید اینترنتی در چند سال گذشته بازار خرده فروشی را به خود اختصاص داده شکی نیست. خرید آنلاین یک تجربه عالی با گزینه های متنوع برای یک محصول خاص، تخفیف های رقابتی و همچنین با تسهیلات تحویل درب منزل ارائه می دهد. امروزه ممکن است متوجه شده باشید که اگر کاربر محصولی را از وب سایت یا اپلیکیشنی جستجو یا خریداری کند، در بازدید بعدی از اپلیکیشن، محصولات مشابه به کاربر پیشنهاد می شود. توصیه های محصول بر اساس رفتار وب سایت یا اپلیکیشن، خریدهای گذشته، موارد لایک شده یا لیست علاقه مندی ها و در نهایت اقلام خریداری شده انجام می شود. این تجربه خرید تصفیه شده به دلیل اجرای ML در باطن برنامه یا وب سایت ها است.

جدای از کاربردهای ذکر شده در بالا، بخش ها و حوزه های قابل توجه دیگری نیز وجود دارند که فناوری های ML را پیاده سازی می کنند.