برترین کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای امروز

ممکن است این پرسش برای شما مطرح شود که کاربردهای یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین یک کلمه کلیدی اصلی برای فناوری امروز است و روز به روز با سرعت زیاد در حال رشد است. ما حتی بدون اینکه بدانیم از یادگیری ماشین در زندگی روزمره استفاده می‌کنیم. از جمله کاربردهای یادگیری ماشین می‌توان به Google Maps ،Google Assistant ، Alexa و غیره اشاره کرد.

هوش مصنوعی (AI) در همه جا وجود دارد. به احتمال نسبتا زیاد شما از طریقی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنید که ممکن است حتی در مورد نحوه استفاده از آن را هم ندانید. یکی از کاربردهای محبوب هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (ML) است که در آن رایانه ها، نرم افزار و دستگاه‌ها از طریق شناخت (بسیار شبیه به مغز انسان) انجام می‌دهند.

مطالعه بیشتر: هوش تجاری به چه معناست و چه کاربردهایی دارد؟

 کاربردهای یادگیری ماشین

برخی از کاربردهای یادگیری ماشین عبارتند از:

1.تشخیص تصویر

یکی از متداول‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین، تشخیص تصویر است. موقعیت‌های بسیاری وجود دارد که می‌توانید شیء را به عنوان یک تصویر دیجیتال طبقه بندی کنید. برای تصاویر دیجیتالی، اندازه گیری ها، خروجی‌های هر پیکسل در تصویر را توصیف می‌کند.

علاوه بر این‌ها می‌توان از تکنیک تخیص تصویر برای تجزیه و تحلیل بیشتر از جمله شناخت الگو، شناسایی چهره، تشخیص چهره، تشخیص بصری حروف (OCR) و موارد دیگر بسیاری نیز استفاده کرد.

2.تشخیص گفتار

تشخیص گفتار (SR) تبدیل کلمات گفتاری به متن است. همچنین به عنوان تشخیص خودکار گفتار (ASR) تشخیص گفتار رایانه” یا “گفتار به متن (STT) شناخته می‌شود.

یک برنامه نرم افزاری در تشخیص گفتار، کلمات گفتاری را تشخیص می‌دهد. اندازه گیری در این برنامه نرم افزاری ممکن است مجموعه‌ای از اعداد باشد که نشان دهنده سیگنال گفتار است. می‌توان سیگنال را به بخش‌هایی که حاوی کلمات متمایز یا واج‌ها هستند، تقسیم کرد. در هر بخش، می‌توان سیگنال گفتار را با شدت یا انرژی در باندهای مختلف فرکانس زمان نشان داد.

برنامه‌های تشخیص گفتار شامل رابط‌های کاربر صوتی است. رابط‌های کاربر صوتی مانند شماره گیری صوتی، مسیریابی تماس، کنترل لوازم خانگی می‌باشد. همچنین می‌تواند به عنوان ورود ساده داده ها، تهیه اسناد ساختاری، پردازش گفتار به متن و نظامی استفاده شود.

مطالعه بیشتر: مزایا هوش سازمانی در رقابت با سایر سازمان ها

3.تشخیص پزشکی

یکی از کاربردهای یادگیری ماشین تشخیص پزشکی است. یادگیری ماشین روش ها، تکنیک‌ها و ابزارهایی را ارائه می‌دهد که می‌تواند به حل مشکلات تشخیصی و پیش آگهی در حوزه‌های مختلف پزشکی کمک کند. برای تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی و مشتقات آن‌ها برای پیش آگهی استفاده می‌شود، به عنوان مثال: پیش‌بینی پیشرفت بیماری، برای استخراج دانش پزشکی برای تحقیقات نتایج، برای برنامه‌ریزی درمانی و حمایت، و برای مدیریت کلی بیمار استفاده می‌شود. از دیگر کاربردهای آن می‌توان به استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها، مانند تشخیص نظم در داده‌ها با برخورد مناسب با داده‌های ناقص، تفسیر داده‌های پیوسته مورد استفاده در بخش مراقبت‌های ویژه، و برای هشدارهای هوشمند که منجر به نظارت مؤثر و کارآمد می‌شود، اشاره کرد.

استدلال می‌شود که اجرای موفقیت‌آمیز روش‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین می‌تواند به ادغام سیستم‌های مبتنی بر رایانه در محیط مراقبت‌های بهداشتی کمک کند و فرصت‌هایی را برای تسهیل و ارتقای کار متخصصان پزشکی و در نهایت بهبود کارایی و کیفیت مراقبت‌های پزشکی فراهم کند.

4.آربیتراژ آماری

چهارمین کاربرد از کاربردهای یادگیری ماشین آربیتراژ آماری است. در امور مالی، آربیتراژ آماری به استراتژی‌های معاملاتی خودکاری اطلاق می‌شود که کوتاه مدت هستند و شامل تعداد زیادی اوراق بهادار می‌شوند. در چنین استراتژی هایی، کاربر سعی می‌کند یک الگوریتم معاملاتی را برای مجموعه‌ای از اوراق بهادار بر اساس مقادیری مانند همبستگی‌های تاریخی و متغیرهای کلی اقتصادی پیاده سازی کند. این اندازه‌گیری‌ها را می‌توان به عنوان یک مسئله طبقه‌بندی یا برآورد مطرح کرد. فرض اصلی این است که قیمت‌ها به سمت میانگین تاریخی حرکت خواهند کرد.

مطالعه بیشتر: مدیریت کسب و کار یا BPM به چه معناست؟

5.انجمن‌های یادگیری

یکی از کاربردهای یادگیری ماشین مطالعه ارتباط بین محصولاتی است که مردم می‌خرند و به عنوان تحلیل سبد نیز شناخته می‌شود. اگر خریدار «X» را بخرد، او مجبور به خرید «Y» می‌شود. به خاطر رابطه‌ای است که می‌تواند بین آن‌ها شناسایی شود. زمانی که محصولات جدید در بازار عرضه می‌شوند با دانستن این روابط، رابطه جدیدی ایجاد می‌شود. دانستن این روابط می‌تواند به پیشنهاد محصول مرتبط به مشتری کمک کند. برای احتمال بیشتر خرید مشتری، می‌تواند به بسته بندی بهتر محصولات کمک کند.

6.طبقه بندی

طبقه بندی یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین است. طبقه بندی فرایند طبقه بندی موضوعات به مجموعه‌ای از کلاس‌های از پیش تعریف شده است. استفاده از یادگیری ماشین سیستم طبقه بندی را پویا‌تر می‌کند. هدف از یادگیری ماشین ایجاد یک مدل مختصر است. از مزایای کاربردهای یادگیری ماشین این است که طبقه بندی به تحلیلگران کمک می‌کند تا از اندازه گیری‌های یک شی برای شناسایی دسته‌ای که آن شی به آن تعلق دارد استفاده کنند. برای ایجاد یک قانون کارآمد، تحلیلگران از داده‌ها استفاده می‌کنند. داده‌ها از نمونه‌های زیادی از اشیا با طبقه بندی صحیح آن‌ها تشکیل شده است.

درک این موضوع را با ذکر مثال شرح می‌دهیم. به عنوان مثال قبل از اینکه بانک تصمیم به پرداخت وام بگیرد، توانایی مشتریان را در بازپرداخت وام ارزیابی می‌کند. با در نظر گرفتن عواملی مانند درآمد مشتری، سن، پس‌انداز و سابقه مالی می‌توانیم این کار را انجام دهیم. این اطلاعات از داده‌های گذشته وام گرفته شده است. از این رو، جستجوگر برای ایجاد رابطه بین ویژگی‌های مشتری و ریسک‌های مرتبط استفاده می‌کند.

مطالعه بیشتر: هوش تصمیم گیری چه کاربردهایی دارد ؟

7.پیش بینی

پیش بینی از دیگر کاربردهای یادگیری ماشین است که درک آن را با مثال راحت‌تر می‌کنیم. بانکی را در نظر بگیرید که احتمال خطای هر یک از متقاضیان وام در بازپرداخت وام را محاسبه می‌کند. برای محاسبه احتمال خطا، سیستم ابتدا باید داده‌های موجود را در گروه‌های خاصی طبقه بندی کند که با مجموعه‌ای از قوانین تجویز شده توسط تحلیلگران توصیف می‌شود.

هنگامی که طبقه بندی را انجام دادیم، بنا به نیاز می‌توانیم احتمال را محاسبه کنیم. این محاسبات احتمالا می‌تواند در تمام بخش‌ها برای اهداف مختلف محاسبه شود.

پیش‌بینی فعلی یکی از داغ‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. بیایید نمونه‌ای از خرده فروشی را در نظر بگیریم، قبلاً می‌توانستیم بینش‌هایی مانند گزارش فروش ماه گذشته / سال / 5 سال و… را دریافت کنیم. به این نوع گزارش‌ها، گزارش‌های تاریخی می‌گویند. اما در حال حاضر کسب و کار بیشتر علاقه مند است که بداند فروش من در ماه / سال و غیره آینده چقدر خواهد بود به طوری که کسب و کار بتواند تصمیمات مورد نیاز (مربوط به خرید، سهام و غیره) را به موقع اتخاذ کند.

در پایان، یادگیری ماشینی یک پیشرفت باورنکردنی در زمینه هوش مصنوعی است. این کاربردهای یادگیری ماشینی چندین مورد از راه‌هایی هستند که این فناوری می‌تواند زندگی ما را بهبود بخشد.