Реальные примеры машинного обучения

Машинное обучение – это одна из современных инноваций, которая помогла человеку улучшить не только многие производственные и профессиональные процессы, но и улучшить повседневную жизнь. Но что такое машинное обучение? Это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на использовании статистических методов для создания интеллектуальных компьютерных систем, чтобы учиться на доступных ему базах данных. В настоящее время машинное обучение используется во многих областях и отраслях. Например, медицинская диагностика, обработка изображений, прогнозирование, классификация, учебная ассоциация, регрессия и т. Д.

Интеллектуальные системы, построенные на алгоритмах машинного обучения, способны извлекать уроки из прошлого опыта или исторических данных. Приложения машинного обучения обеспечивают результаты на основе прошлого опыта. В этой статье мы обсудим 10 реальных примеров того, как машинное обучение помогает создавать более совершенные технологии для реализации современных идей.

Распознавание изображений

Распознавание изображений является одним из наиболее распространенных применений машинного обучения. Есть много ситуаций, когда вы можете классифицировать объект как цифровое изображение . Например, в случае черно-белого изображения интенсивность каждого пикселя служит одним из измерений. На цветных изображениях каждый пиксель обеспечивает 3 измерения интенсивности в трех разных цветах – красном, зеленом и синем (RGB).

Машинное обучение также может быть использовано для определения лица на изображении . Существует отдельная категория для каждого человека в базе данных из нескольких человек. Машинное обучение также используется для распознавания символов, чтобы различать рукописные и печатные буквы. Мы можем разделить фрагмент письма на меньшие изображени

Распознавание речи

Распознавание речи – это перевод произнесенных слов в текст. Это также известно как компьютерное распознавание речи или автоматическое распознавание речи. Здесь программное приложение может распознавать слова, произнесенные в аудиоклипе или файле, а затем впоследствии преобразовывать звук в текстовый файл. Измерение в этом приложении может быть набором чисел, которые представляют речевой сигнал. Мы также можем сегментировать речевой сигнал по интенсивностям в разных частотно-временных диапазонах.

Распознавание речи используется в таких приложениях, как голосовой интерфейс пользователя, голосовой поиск и многое другое. Голосовые пользовательские интерфейсы включают в себя голосовой набор, маршрутизацию вызовов и управление устройством. Также может быть использован простой ввод данных и подготовка структурированных документов.

Медицинский диагноз

Машинное обучение может быть использовано в методах и инструментах, которые могут помочь в диагностике заболеваний . Он используется для анализа клинических параметров и их комбинации для прогнозного примера прогнозирования прогрессирования заболевания для извлечения медицинских знаний для исследования результатов, для планирования терапии и мониторинга пациента. Это успешные реализации методов машинного обучения. Это может помочь в интеграции компьютерных систем в секторе здравоохранения.

Статистический арбитраж

В финансах арбитраж относится к автоматическим торговым стратегиям, которые имеют краткосрочный характер и включают большое количество ценных бумаг. В этих стратегиях пользователь фокусируется на реализации торгового алгоритма для набора ценных бумаг на основе таких величин, как исторические корреляции и общие экономические переменные. Методы машинного обучения применяются для получения стратегии индексного арбитража. Мы применяем линейную регрессию и метод опорных векторов к ценам потока акций.

Учебные ассоциации

Обучение ассоциациям – это процесс понимания различных ассоциаций между продуктами. Хорошим примером является то, как несвязанные продукты могут быть связаны друг с другом. Одним из применений машинного обучения является изучение связей между продуктами, которые покупают люди. Если человек покупает продукт, ему будут показаны похожие продукты, потому что между этими двумя продуктами есть связь. Когда на рынке появляются новые продукты, они ассоциируются со старыми для увеличения продаж.

Выпуск Spotfire Cloud для аналитиков начинается с 125 долларов в месяц или 1250 долларов в год. Другие издания включают Business Author (65 долл. США в месяц или 650 долл. США в год), Consumer (25 долл. США в месяц или 250 долл. США в год), план только для зрителей, для которого требуется приобрести подписку Analyst или Business Author, и хранилище библиотеки (25 долл. США в год). месяц или 250 долларов в год). Услуги Spotfire для Amazon Cloud начинаются с 99 центов в час. Существуют также локальная платформа Spotfire и управляемое облачное корпоративное решение, по которому организации могут договариваться о ценах.

Поскольку тарифные планы настолько различны, организациям было бы целесообразно тщательно рассмотреть их общие затраты на пользователя, как только будут определены все необходимые им элементы аналитического приложения. Однако, похоже, что TIBCO Spotfire рассчитан на большее развертывание на предприятии, чем на Tableau, которая, похоже, разрабатывает свою модель лицензирования от отдельного пользователя. В зависимости от количества аналитиков и зрителей, которым необходим доступ к приложению, более простые предложения начального уровня от Tableau должны оказаться менее дорогими.

Классификация

Классификация – это процесс помещения каждого изучаемого человека во многие классы. Классификация помогает анализировать измерения объекта, чтобы определить категорию, к которой относится этот объект. Чтобы установить эффективную связь, аналитики используют данные. Например, прежде чем банк решит распределить кредиты, он оценивает клиентов на их способность платить кредиты. Учитывая такие факторы, как заработок клиента, сбережения и финансовая история, мы можем это сделать. Эта информация взята из прошлых данных о кредите.

Однако TIBCO Spotfire, возможно, немного более доступен для обычного конечного пользователя. В последнем выпуске TIBCO Spotfire также была проделана большая работа по добавлению естественного языка через партнерские отношения с другими поставщиками и собственные возможности искусственного интеллекта в контексте того, что TIBCO Software оценивает как A (X). Кроме того, в последнем выпуске TIBCO Spotfire X программное обеспечение TIBCO значительно улучшило процессы рабочих процессов, предназначенные для групп пользователей.

Прогнозирование

Машинное обучение также может быть использовано в системах прогнозирования. Рассматривая пример ссуды, чтобы вычислить вероятность ошибки, система должна будет классифицировать доступные данные по группам. Это определяется набором правил, предписанных аналитиками. Как только классификация сделана, мы можем вычислить вероятность ошибки.Эти вычисления могут вычисляться во всех секторах для различных целей.Прогнозирование – одно из лучших приложений для машинного обучения.

Экстракция

Извлечение информации является одним из лучших приложений машинного обучения . Это процесс извлечения структурированной информации из неструктурированных данных. Например, веб-страницы, статьи, блоги, бизнес-отчеты и электронные письма. Реляционная база данных поддерживает вывод, произведенный извлечением информации. Процесс извлечения принимает набор документов в качестве входных данных и выводит структурированные данные.

Регрессия

Мы также можем реализовать машинное обучение в регрессии. В регрессии мы можем использовать принцип машинного обучения для оптимизации параметров. Он также может быть использован для уменьшения ошибки аппроксимации и вычисления ближайшего возможного результата. Мы также можем использовать машинное обучение для оптимизации функций. Мы также можем изменить входные данные, чтобы получить максимально возможный результат.

Финансовые Услуги

Машинное обучение имеет большой потенциал в финансовом и банковском секторе . Это движущая сила популярности финансовых услуг. Машинное обучение может помочь банкам, финансовым учреждениям принимать более взвешенные решения. Машинное обучение может помочь финансовым службам определить закрытие счета до того, как оно произойдет. Он также может отслеживать структуру расходов клиентов. Машинное обучение также может выполнять анализ рынка. Умные машины могут быть обучены для отслеживания структуры расходов. Алгоритмы могут легко идентифицировать тенденции и реагировать в режиме реального времени.

Заключение

В двух словах, мы можем сказать, что машинное обучение – это невероятный прорыв в области искусственного интеллекта. И хотя машинное обучение имеет некоторые пугающие последствия, эти приложения машинного обучения являются одним из способов, с помощью которых технологии могут улучшить нашу жизнь.