Makine öğrenimi günümüz teknolojisinin moda sözcüğüdür ve her geçen gün çok hızlı bir şekilde büyümektedir. Google Haritalar, Google asistanı, Alexa vb. gibi makine öğrenimini günlük hayatımızda bilmeden bile kullanıyoruz. Aşağıda Makine Öğreniminin gerçek dünyadaki en trend uygulamalarından bazıları yer almaktadır:
1. Görüntü Tanıma:
Görüntü tanıma, makine öğreniminin en yaygın uygulamalarından biridir. Nesneleri, kişileri, yerleri, dijital görüntüleri vb. tanımlamak için kullanılır. Görüntü tanıma ve yüz algılamanın popüler kullanım durumu şöyledir: Otomatik arkadaş etiketleme önerisi :
Facebook bize otomatik arkadaş etiketleme önerisi özelliği sunuyor. Facebook arkadaşlarımızla bir fotoğraf yüklediğimizde otomatik olarak isimle etiketleme önerisi alıyoruz ve bunun arkasındaki teknoloji de makine öğrenimi. yüz tanıma Ve tanıma algoritması .
' adlı Facebook projesine dayanmaktadır. Derin Yüz Resimdeki yüz tanıma ve kişi tanımlamadan sorumlu olan '.
2. Konuşma Tanıma
Google'ı kullanırken şu seçeneği görüyoruz: Sesle ara ,' konuşma tanıma kapsamına girer ve makine öğreniminin popüler bir uygulamasıdır.
Konuşma tanıma, sesli talimatları metne dönüştürme işlemidir ve '' olarak da bilinir. Konuşmadan yazıya ', veya ' Bilgisayar konuşma tanıma .' Şu anda, makine öğrenimi algoritmaları çeşitli konuşma tanıma uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Google asistanı , Siri , Cortana , Ve Alexa sesli talimatları takip etmek için konuşma tanıma teknolojisini kullanıyor.
postgres'te seri
3. Trafik tahmini:
Yeni bir yeri ziyaret etmek istiyorsak, bize en kısa rotayla doğru yolu gösteren ve trafik koşullarını tahmin eden Google Haritalar'dan yardım alırız.
Trafiğin temiz mi, yavaş mı hareket ettiği veya yoğun sıkışıklık mı olduğu gibi trafik koşullarını iki yol yardımıyla tahmin eder:
Google Harita'yı kullanan herkes bu uygulamanın daha iyi hale gelmesine yardımcı oluyor. Performansı artırmak için kullanıcıdan bilgi alır ve veritabanına geri gönderir.
4. Ürün önerileri:
Makine öğrenimi, çeşitli e-ticaret ve eğlence şirketleri tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Amazon , netflix Kullanıcıya ürün tavsiyesi için vb. Ne zaman Amazon'da bir ürün arasak, aynı tarayıcıda internette gezinirken aynı ürünün reklamını görmeye başladık ve bunun nedeni makine öğrenmesi.
Google, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak kullanıcının ilgisini anlar ve müşterinin ilgisine göre ürün önerir.
Benzer şekilde Netflix'i kullandığımızda eğlence dizileri, filmler vb. için bazı öneriler buluyoruz ve bu da makine öğrenimi yardımıyla yapılıyor.
5. Sürücüsüz arabalar:
Makine öğreniminin en heyecan verici uygulamalarından biri sürücüsüz arabalardır. Makine öğrenimi sürücüsüz otomobillerde önemli bir rol oynuyor. Dünyanın en popüler otomobil üreticisi Tesla, sürücüsüz otomobil üzerinde çalışıyor. Araba modellerini sürüş sırasında insanları ve nesneleri tespit edecek şekilde eğitmek için denetimsiz öğrenme yöntemini kullanıyor.
6. E-posta Spam ve Kötü Amaçlı Yazılım Filtreleme:
Yeni bir e-posta aldığımızda, otomatik olarak önemli, normal ve spam olarak filtrelenir. Gelen kutumuza her zaman önemli sembolün bulunduğu önemli bir posta ve spam kutumuzdaki spam e-postaları alırız ve bunun arkasındaki teknoloji Makine öğrenimidir. Aşağıda Gmail tarafından kullanılan bazı spam filtreleri verilmiştir:
- İçerik filtresi
- Başlık filtresi
- Genel kara listeler filtresi
- Kural tabanlı filtreler
- İzin filtreleri
Bazı makine öğrenimi algoritmaları, örneğin Çok Katmanlı Perceptron , Karar ağacı , Ve Naïve Bayes sınıflandırıcısı E-posta spam filtrelemesi ve kötü amaçlı yazılım tespiti için kullanılır.
7. Sanal Kişisel Asistan:
Gibi çeşitli sanal kişisel asistanlarımız var Google asistanı , Alexa , Cortana , Siri . Adından da anlaşılacağı gibi sesli talimatımızı kullanarak bilgiyi bulmamıza yardımcı olurlar. Bu asistanlar, müzik çalma, birini arama, e-posta açma, randevu planlama vb. gibi yalnızca sesli talimatlarımız aracılığıyla bize çeşitli şekillerde yardımcı olabilir.
Bu sanal asistanlar, makine öğrenimi algoritmalarını önemli bir parça olarak kullanıyor.
Bu asistanlar sesli talimatlarımızı kaydedip bulut üzerindeki sunucuya gönderiyor ve ML algoritmalarını kullanarak kodunu çözüp ona göre hareket ediyor.
8. Çevrimiçi Dolandırıcılık Tespiti:
Makine öğrenimi, dolandırıcılık işlemlerini tespit ederek çevrimiçi işlemlerimizi güvenli ve emniyetli hale getiriyor. Çevrimiçi bir işlem gerçekleştirdiğimizde, hileli bir işlemin gerçekleştirilmesinin çeşitli yolları olabilir: sahte hesaplar , sahte kimlikler , Ve para çalmak bir işlemin ortasında. Yani bunu tespit etmek için, İleri Beslemeli Sinir ağı bunun gerçek bir işlem mi yoksa dolandırıcılık işlemi mi olduğunu kontrol ederek bize yardımcı olur.
Her gerçek işlem için çıktı bazı hash değerlerine dönüştürülür ve bu değerler bir sonraki turun girdisi olur. Her gerçek işlem için, dolandırıcılık işlemine ilişkin değişikliği alan, bunu tespit eden ve çevrimiçi işlemlerimizi daha güvenli hale getiren belirli bir kalıp vardır.
9. Hisse Senedi Piyasası işlemleri:
Makine öğrenimi borsa ticaretinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Borsada hisselerde her zaman iniş ve çıkış riski vardır, dolayısıyla bu makine öğrenimi için uzun kısa süreli hafızalı sinir ağı Borsa eğilimlerinin tahmin edilmesi için kullanılır.
10. Tıbbi Teşhis:
Tıp biliminde hastalık teşhisleri için makine öğrenimi kullanılmaktadır. Bununla birlikte tıp teknolojisi çok hızlı gelişiyor ve lezyonların beyindeki kesin konumunu tahmin edebilen 3 boyutlu modeller oluşturabiliyor.
Beyin tümörlerinin ve beyinle ilgili diğer hastalıkların kolaylıkla bulunmasına yardımcı olur.11. Otomatik Dil Çevirisi:
Günümüzde yeni bir yere gittiğimizde o dilin farkında değilsek bu hiç sorun değil çünkü makine öğrenimi de metni bildiğimiz dillere dönüştürerek bize yardımcı oluyor. Metni tanıdık dilimize çeviren bir Nöral Makine Öğrenimi olan ve otomatik çeviri olarak adlandırılan bu özelliği Google'ın GNMT'si (Google Neural Machine Translation) sağlar.
Otomatik çevirinin arkasındaki teknoloji, görüntü tanımayla kullanılan ve metni bir dilden başka bir dile çeviren sıralı öğrenme algoritmasıdır.