7 Aplikácií strojového učenia v reálnom živote

Strojové učenie alebo ML je odnož umelej inteligencie (AI) a získalo veľkú pozornosť vďaka objaveniu sa nástrojov AI, ako sú ChatGPT a DALL-E. Umožňuje počítačovým systémom prispôsobiť sa a učiť sa zo skúseností, čo z neho robí všeobecne uznávaný koncept. Hoci jeho popularita v poslednej dobe vzrástla, strojové učenie už prevláda v mnohých scenároch skutočného života.

Zaujíma vás jeho každodenné použitie? Poďme sa ponoriť do niekoľkých bežných príkladov strojového učenia v praxi.

1. Osobní asistenti a chatboti

Jedna z najpraktickejších aplikácií strojového učenia je viditeľná v osobných asistentoch a chatbotoch AI. Populárne nástroje ako Alexa, Google Assistant a Siri sa spoliehajú na algoritmy ML, ktoré využívajú spracovanie prirodzeného jazyka (NLP –čo je NLP?) a techniky hlbokého učenia na pochopenie jazykových vzorcov, tónov a kontextu. To im umožňuje zapojiť sa do simulovaných rozhovorov s ľuďmi.

Schopnosť porozumieť ľudskej reči výrazne zjednodušuje našu interakciu s počítačovými systémami. Poskytnutím príkazu alebo výzvy chatbotovi alebo osobnému asistentovi AI môže presne vykonávať úlohy alebo poskytovať relevantné odpovede.

Príkladom ML v akcii je používanie chatbotov v zákazníckom servise. Mnoho obchodov s elektronickým obchodom používa túto funkciu, ktorá umožňuje zákazníkom klásť otázky a dostávať okamžité odpovede od robotov.

2. E-mailové automatické odpovede

Ďalšou bežnou aplikáciou strojového učenia v reálnom živote sú e-mailové automatické odpovede s podporou ML. Možno ste si všimli, že keď dostanete e-mail do svojho účtu Gmail, navrhne presné možnosti odpovede na základe kontextu konverzácie. Túto schopnosť umožňujú techniky ML a NLP.

Podobne sú automatizované aj e-maily, ktoré dostanete ihneď po prihlásení sa na odber noviniek, nákupe alebo dokonca opustení košíka. Tieto e-maily sú generované softvérom, ktorý využíva takéto modely, čo umožňuje ich odosielanie iba vtedy, keď sú spustené konkrétne akcie. Okrem toho tento softvér na automatickú odpoveď na e-maily zabezpečuje prispôsobenie a prispôsobenie e-mailov.

Používanie automatizovaného softvéru na e-mailové odpovede ponúka niekoľko výhod vrátane:

• Zvýšená účinnosť.
• Vylepšený zákaznícky servis.
• Personalizované zážitky na základe učenia sa vašim preferenciám.
• Úspora nákladov, pretože e-maily je možné odosielať bez ľudského zásahu.

3. Osobné financie a bankovníctvo

Algoritmy strojového učenia vstúpili aj do finančného a bankového sektora a poskytujú cenné aplikácie. Jeden z ako banky používajú algoritmy AI a ML sú pokročilé techniky detekcie podvodov, ktoré ponúkajú robustné zabezpečenie vášho majetku. Modely ML na odhaľovanie podvodov v bankovníctve dokážu rozlišovať medzi legálnymi a nelegálnymi transakciami využívaním metód rozpoznávania obrázkov a textu, aby sa naučili vzory a identifikovali podvodné aktivity.

Strojové učenie je prospešné aj v oblasti osobných financií, najmä pri správe portfólia. Online investičné platformy, ktoré vystupujú ako robo-poradcovia, využívajú ML na pomoc pri budovaní, monitorovaní a automatizácii správy diverzifikovaných portfólií. Tieto platformy sa dozvedia o vašich preferenciách pre konkrétne aktíva alebo riziká a pomôžu vám podľa toho zostaviť portfólio bez ľudského dohľadu.

Strojové učenie navyše umožňuje predpovedanie trhu v oblasti osobných financií. Algoritmy BL dokážu predpovedať ceny akcií a trendy na trhu analýzou historických údajov. Tento prehľad vám umožňuje rozvíjať efektívne obchodné stratégie a identifikovať priaznivé obchodné príležitosti.

4. Zdravotná starostlivosť a lekárska diagnostika

Strojové učenie sa tiež ukázalo ako kľúčový nástroj v odvetví zdravotnej starostlivosti, ktorý ponúka množstvo výhod pre lekársku diagnostiku, starostlivosť o pacienta a celkové výsledky. Spolupracuje s rôznymi zdravotnícke technológie, ktoré zlepšujú zdravie niekoľkými spôsobmi.

Tu je šesť kritických aplikácií strojového učenia v zdravotníctve:

1. Algoritmy strojového učenia analyzujú údaje o pacientoch vrátane symptómov, lekárskych záznamov, laboratórnych výsledkov a zobrazovacích skenov, aby pomohli pri presnej diagnóze a prognóze ochorenia.
2. Analýzou charakteristík pacienta, genetických informácií, histórie liečby a klinických údajov strojové učenie vytvára personalizované liečebné plány prispôsobené individuálnym potrebám.
3. Strojové učenie automaticky uľahčuje analýzu röntgenových lúčov, skenov MRI a patologických diapozitívov detekciu abnormalít, identifikáciu špecifických znakov a pomoc rádiológom pri diagnostike chorôb.
4. Modely ML optimalizujú procesy objavovania liekov tým, že umožňujú optimalizáciu klinických štúdií, nábor pacientov a identifikáciu vhodných kandidátov na špecifickú liečbu.
5. Strojové učenie optimalizuje operácie zdravotnej starostlivosti poskytovaním systémov riadenia dodávateľského reťazca, predpovedaním zlyhania zariadení a optimalizáciou prideľovania zdrojov.
6. Strojové učenie umožňuje predikčnú analytiku, prácu s nositeľnými zariadeniami internetu vecí (IoT) na monitorovanie pacientov a poskytovanie včasných varovaní.

Tieto aplikácie demonštrujú potenciál strojového učenia na revolúciu v zdravotníctve, zlepšenie presnosti diagnostiky, účinnosti liečby a celkovej starostlivosti o pacienta.

5. Samoriadiace autá

Strojové učenie hrá významnú úlohu pri vývoji moderných automobilov, pričom Tesla slúži ako prominentný príklad. Automobily Tesla sa spoliehajú na hardvér AI od spoločnosti NVIDIA, ktorý zahŕňa modely ML bez dozoru, ktoré umožňujú samoučiace sa rozpoznávanie a detekciu objektov. ale nie je to len Tesla so samojazdiacimi funkciami.

Tieto autá zbierajú komplexné informácie o svojom okolí a sú vybavené rôznymi senzormi, ako sú kamery, LiDAR, radar a GPS. Tieto údaje sú následne spracované, aby sa zabezpečilo presné vnímanie a efektívne rozhodovanie. Autonómne autá využívajú techniky simultánnej lokalizácie a mapovania (SLAM), ktoré využívajú údaje zo senzorov na vytváranie aktualizovaných máp, ktoré pomáhajú pri navigácii.

Modely ML ďalej prispievajú k autonómnym autám tým, že určujú optimálne trasy a pomáhajú pri rozhodovaní v reálnom čase. Tieto modely tiež uľahčujú vývoj adaptívnych systémov schopných odhaliť a predpovedať potenciálne poruchy vo vozidle.

Vďaka integrácii strojového učenia sa autá stávajú inteligentnejšími, autonómnejšími a schopnými zvyšovať bezpečnosť a efektivitu na cestách.

6. Dochádzanie a doprava

Algoritmy strojového učenia dokonca zvýšili naše štandardy dochádzania a dopravy. Aplikácie na privolanie jazdy, ako je Uber, využívajú modely ML na automatizáciu funkcií, ako sú ceny jázd, miesta vyzdvihnutia, optimálne trasy a odhadovaný čas príchodu, vďaka čomu je naše každodenné dochádzanie pohodlnejšie.

Mapy Google sú ďalším cenným nástrojom, ktorý využíva ML na zlepšenie nášho dochádzania. Využitie údajov o polohe ponúka inteligentnú navigáciu, predpovede premávky a prispôsobené odporúčania, čo zaisťuje efektívne cestovanie.

V leteckom priemysle umožňujú algoritmy ML systémy autopilota lietadiel vrátane komerčných letov. Táto integrácia AI a ML zaisťuje bezpečné a spoľahlivé operácie.

Algoritmy ML navyše prispievajú k vývoju inteligentných systémov riadenia dopravných signálov. Tieto systémy analyzujú údaje o dopravnom toku v reálnom čase a podľa toho upravujú načasovanie signálov, čím znižujú preťaženie a čakacie časy, aby sa zlepšil celkový zážitok z dochádzania.

Algoritmy strojového učenia sú tiež široko používané na stránkach sociálnych sietí, kde zaviedli množstvo funkcií na zlepšenie používateľského zážitku. Okrem toho aj mnoho spoločností pôsobiacich v oblasti sociálnych médií používať AI a ML na detekciu a prevenciu škodlivých útokov. Tu je niekoľko príkladov:

• Mnoho populárnych platforiem sociálnych sietí, ako sú Facebook, Instagram a Snapchat, obsahuje funkcie rozpoznávania tváre na použitie rôznych filtrov.
• Stránky sociálnych médií využívajú modely ML na prispôsobenie príspevkov na základe individuálnych preferencií používateľov.
• Reklamy zobrazené na týchto platformách sú prispôsobené záujmom používateľov a odporúčajú relevantné produkty a služby.
• Sociálne siete poskytujú návrhy spojení a priateľov na základe existujúcich sietí používateľov.
• Techniky analýzy emócií sa používajú na analýzu pocitov prenášaných emotikonmi.

Tieto aplikácie algoritmov strojového učenia na stránkach sociálnych sietí prispievajú k zlepšeniu používateľskú skúsenosť poskytovaním prispôsobeného obsahu, relevantných odporúčaní a vylepšených sociálnych sietí spojenia.

Pohľad dopredu na budúcnosť ML

Súčasné trendy strojového učenia naznačujú jeho širokú použiteľnosť v rôznych odvetviach, umožňujú automatizáciu systému a zlepšujú používateľské skúsenosti. Od zdravotníctva až po financie, strojové učenie mení spôsob, akým žijeme, pracujeme a komunikujeme s technológiami.

Pri pohľade do budúcnosti má budúcnosť strojového učenia obrovský potenciál pre ešte prevratnejšie inovácie. S nárastom nástrojov a softvéru na báze AI sa očakáva, že algoritmy strojového učenia budú naďalej zohrávať kľúčovú úlohu. Ich aplikácia sa rozširuje na akúkoľvek doménu, ktorá vyžaduje analýzu veľkých dát, rozpoznávanie vzorov a implementáciu AI.

Ako strojové učenie napreduje, môžeme predvídať ďalšie pokroky a objavy, ktoré budú formovať spôsob, akým využijeme túto výkonnú technológiu v rôznych odvetviach a aspektoch nášho života.