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機械学習の応用

機械学習は今日のテクノロジーのバズワードであり、日に日に急速に成長しています。 Google マップ、Google アシスタント、Alexa など、私たちは日常生活で無意識に機械学習を使用しています。以下に、最もトレンドになっている現実世界の機械学習のアプリケーションをいくつか示します。

機械学習の応用

1. 画像認識:

画像認識は、機械学習の最も一般的なアプリケーションの 1 つです。物体、人、場所、デジタル画像などを識別するために使用されます。画像認識と顔検出の一般的な使用例は次のとおりです。 友達の自動タグ付け提案 :

Facebook は、友人の自動タグ付け提案機能を提供しています。 Facebook の友達と一緒に写真をアップロードすると、名前を含むタグ付けの提案が自動的に表示されます。この背後にあるテクノロジーは機械学習です。 顔検出 そして 認識アルゴリズム

これは、「」という名前の Facebook プロジェクトに基づいています。 ディープフェイス 」は、写真内の顔認識と個人識別を担当します。

2. 音声認識

Google を使用しているときに、「」というオプションが表示されます。 音声で検索 」 これは音声認識に分類され、機械学習の一般的なアプリケーションです。

音声認識は、音声指示をテキストに変換するプロセスであり、「」とも呼ばれます。 音声をテキストに変換 '、 または ' コンピュータ音声認識 。」現在、機械学習アルゴリズムは音声認識のさまざまなアプリケーションで広く使用されています。 Googleアシスタントシリコルタナ 、 そして アレクサ 音声認識技術を使用して音声指示に従います。

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3. 交通量予測:

新しい場所を訪れたいときは、最短ルートで正しい道を示し、交通状況を予測してくれる Google マップを利用します。

次の 2 つの方法を使用して、交通が解消されているか、動きが遅いか、または大渋滞しているかなどの交通状況を予測します。

    リアルタイムの位置情報Google マップ アプリとセンサーから車両の情報を取得平均所要時間過去の日の同じ時間に。

Google マップを使用しているすべての人が、このアプリの改善に協力しています。パフォーマンスを向上させるために、ユーザーから情報を取得してデータベースに送り返します。

4. 製品の推奨事項:

機械学習は、さまざまな電子商取引やエンターテイメント企業で広く使用されています。 アマゾンNetflix 、ユーザーへの商品の推奨など。 Amazon で何らかの製品を検索すると、同じブラウザでインターネット サーフィンをしているときに同じ製品の広告が表示されるようになりました。これは機械学習によるものです。

Google は、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用してユーザーの興味を理解し、顧客の興味に応じた製品を提案します。

同様に、Netflix を使用すると、エンターテイメント シリーズや映画などのおすすめが表示されますが、これも機械学習の助けを借りて行われます。

5. 自動運転車:

機械学習の最もエキサイティングなアプリケーションの 1 つは自動運転車です。機械学習は自動運転車において重要な役割を果たします。最も人気のある自動車製造会社であるテスラは、自動運転車の開発に取り組んでいます。教師なし学習手法を使用して、運転中に人や物体を検出するように自動車モデルをトレーニングします。

6. 電子メールのスパムとマルウェアのフィルタリング:

新しいメールを受信すると、重要、通常、スパムとして自動的にフィルタリングされます。私たちは常に重要なマークが付いた重要なメールを受信箱に受信し、迷惑メール ボックスにはスパム メールを受信します。これを支えるテクノロジーは機械学習です。 Gmail で使用されるスパム フィルターの一部を以下に示します。

  • コンテンツフィルター
  • ヘッダーフィルター
  • 一般的なブラックリストフィルター
  • ルールベースのフィルター
  • 許可フィルター

次のようないくつかの機械学習アルゴリズム 多層パーセプトロンデシジョンツリー 、 そして ナイーブベイズ分類器 電子メールのスパム フィルタリングとマルウェアの検出に使用されます。

7. 仮想パーソナルアシスタント:

などのさまざまな仮想パーソナルアシスタントを用意しています。 Googleアシスタントアレクサコルタナシリ 。名前が示すように、音声指示を使用して情報を見つけるのに役立ちます。これらのアシスタントは、音楽の再生、誰かに電話をかける、メールを開く、予定を立てるなど、音声指示だけでさまざまな方法で私たちを助けてくれます。

これらの仮想アシスタントは、重要な部分として機械学習アルゴリズムを使用します。

これらのアシスタントは音声指示を録音し、クラウド上のサーバー経由で送信し、ML アルゴリズムを使用してデコードして、それに応じて動作します。

8. オンライン詐欺の検出:

機械学習は、詐欺取引を検出することで、オンライン取引を安全かつ安全にしています。私たちがオンライン取引を実行するときは常に、次のようなさまざまな方法で不正取引が行われる可能性があります。 偽のアカウント偽のID 、 そして お金を盗む 取引の途中です。したがって、これを検出するには、 フィードフォワードニューラルネットワーク 本物の取引なのか詐欺的な取引なのかを確認するのに役立ちます。

本物のトランザクションごとに、出力がいくつかのハッシュ値に変換され、これらの値が次のラウンドの入力になります。本物の取引ごとに、詐欺取引の変更を取得する特定のパターンがあるため、詐欺取引を検出し、オンライン取引をより安全にします。

9. 株式市場取引:

機械学習は株式市場の取引で広く使用されています。株式市場では常に株価の上昇と下落のリスクが存在するため、この機械学習の 長短期記憶ニューラルネットワーク 株式市場の動向を予測するために使用されます。

10. 医学的診断:

医学では、機械学習は病気の診断に使用されます。これにより、医療技術は急速に成長し、脳内の病変の正確な位置を予測できる 3D モデルを構築できるようになりました。

脳腫瘍やその他の脳関連疾患を簡単に発見するのに役立ちます。

11. 自動言語翻訳:

今日では、新しい場所を訪れ、その言語がわからなくても、まったく問題ありません。これについても、機械学習がテキストを既知の言語に変換するのに役立ちます。 Google の GNMT (Google Neural Machine Translation) が提供するこの機能は、テキストを私たちの使い慣れた言語に翻訳するニューラル機械学習であり、自動翻訳と呼ばれます。

自動翻訳の背後にあるテクノロジーは、画像認識とともに使用され、テキストをある言語から別の言語に翻訳するシーケンスツーシーケンス学習アルゴリズムです。