Introduction à l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique peut être appelé application ou algorithme d'IA (intelligence artificielle) à l'aide de laquelle les applications logicielles doivent être plus précises sans être explicitement programmées. Il fournit également la capacité du système à apprendre et à s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience. Il est principalement utilisé pour créer des algorithmes qui peuvent recevoir des données d'entrée et utiliser une analyse statistique pour prédire la sortie. Dans l'apprentissage automatique, les processus sont également impliqués que l'exploration de données.
L'apprentissage automatique s'est principalement concentré sur le développement de programmes informatiques, qui est utilisé pour accéder aux données et apprendre. Le nom d'apprentissage automatique a vu le jour en 1959 et a été donné par Arthur Samuel. Il a principalement évolué l'étude des modèles, la théorie de l'apprentissage par calcul, l'analyse des données, l'analyse prédictive, etc. Il est largement utilisé dans les applications du monde d'aujourd'hui. Par exemple, le fil d'actualités est le meilleur exemple d'utilisation de l'apprentissage automatique pour personnaliser le flux de chaque utilisateur ou membre.
Utilisations de l'apprentissage automatique
Il existe des applications illimitées de l'apprentissage automatique et de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique sont disponibles pour apprendre. Ils sont disponibles sous toutes leurs formes, du plus simple au plus complexe. Les 10 principales utilisations du machine learning sont les suivantes:
- Reconnaissance d'image: La reconnaissance d'image est l'une des utilisations les plus courantes des applications d'apprentissage automatique. Il peut également être appelé une image numérique et pour ces images, la mesure décrit la sortie de chaque pixel d'une image. La reconnaissance faciale est également l'une des grandes fonctionnalités développées uniquement par machine learning. Il aide à reconnaître le visage et à envoyer les notifications liées aux personnes.
- Reconnaissance vocale: L' apprentissage automatique (ML) aide également à développer l'application de reconnaissance vocale. Il est également appelé assistant personnel virtuel (APV). Il vous aidera à trouver les informations lorsqu'on vous le demandera par la voix. Après votre question, cet assistant recherchera les données ou les informations que vous avez demandées et collectera les informations nécessaires pour vous fournir la meilleure réponse. Il existe de nombreux appareils disponibles dans le monde actuel de l'apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale qui est l'écho d'Amazon et la maison Google est les haut-parleurs intelligents. Il existe une application mobile appelée Google allo et les smartphones sont Samsung S8 et Bixby.
- Prédictions: L' apprentissage automatique aide à créer des applications qui prédisent le prix de la cabine ou du voyage pour une durée particulière et l'encombrement du trafic. Lors de la réservation du taxi et de l'application, le prix approximatif du voyage est estimé par l'utilisation de l'apprentissage automatique uniquement. Quand utilisons-nous le service GPS pour vérifier l'itinéraire de la source à la destination, l'application nous montrera les différentes façons d'aller et de vérifier le trafic à ce moment pour le moins de véhicules et où la congestion du trafic est plus importante que ce qui se fait ou récupéré par les utilisations de l'application d'apprentissage automatique.
- Vidéosurveillance: il permet de détecter le crime ou tout incident qui se produira avant qu'il ne se produise. Il aide à suivre le comportement inhabituel des gens comme faire la sieste sur les bancs et rester immobile depuis longtemps, trébucher, etc. et il créera une alerte automatique pour les gardes ou les personnes qui y sont tous postés et ils peuvent aider à éviter tout problème problèmes.
- Plates-formes de médias sociaux : les médias sociaux sont utilisés pour fournir de meilleurs flux de nouvelles et publicités, conformément à l'intérêt de l'utilisateur, principalement par le biais de l'apprentissage automatique. Il existe de nombreux exemples comme des suggestions d'amis, des suggestions de pages pour Facebook, des chansons et des suggestions de vidéos sur YouTube. L'apprentissage automatique fonctionne principalement sur le concept simple sur la base de l'expérience de l'utilisateur, avec laquelle ils se connectent et visitent très souvent les profils ou les sites Web, des suggestions sont fournies à l'utilisateur en conséquence. Il fournit également la technique pour extraire les informations utiles des images et des vidéos
- Spam et programmes malveillants: les clients de messagerie utilisent un certain nombre de filtres anti-spam et ces filtres anti-spam sont continuellement mis à jour et principalement par l'utilisation de l'apprentissage automatique. L'induction basée sur des règles, multicouche et arborescente sont quelques-unes des techniques fournies par l'apprentissage automatique. De même, un certain nombre de logiciels malveillants sont détectés et ceux-ci sont détectés principalement par les programmes de sécurité du système qui sont principalement aidés par l'apprentissage automatique uniquement.
- Support client: la plupart des entreprises réputées ou de nombreux sites Web offrent la possibilité de discuter avec un représentant du support client. Ainsi, après avoir posé une question par le client, il n'est pas obligatoire que la réponse soit donnée uniquement par l'homme, parfois les réponses sont données par le chatbot qui extrait les informations du site Web et fournit la réponse aux clients. Maintenant, ils sont meilleurs et comprennent les requêtes rapidement et plus rapidement et fournissent également un bon résultat en donnant un résultat approprié et cela se fait uniquement en utilisant l'apprentissage automatique.
- Moteur de recherche: Des moteurs de recherche sont disponibles pendant la recherche pour fournir les meilleurs résultats aux clients. Il existe de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique créés pour rechercher la requête utilisateur particulière, comme pour Google. Quelle que soit la page qui est ouverte par les utilisateurs pour le sujet particulier fréquemment, elle restera longtemps en haut de la page.
- Applications / Entreprises: Il existe de nombreuses applications et entreprises qui ont utilisé l'apprentissage automatique pour effectuer leur processus quotidien car il est plus précis et précis que les interventions manuelles. Ces sociétés sont Netflix, Facebook, Google Maps, Gmail, la recherche Google, etc.
- Fraude et préférence: l' apprentissage automatique est utilisé par les entreprises pour suivre le blanchiment d'argent comme Paypal. Il utilise l'ensemble d'outils pour les aider à vérifier ou à comparer les millions de transactions et à effectuer des transactions sécurisées.
Conclusion - Utilisations de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est considéré comme l'une des grandes choses dans le domaine de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique aide beaucoup à travailler dans votre vie quotidienne car il rend le travail plus facile et accessible. La plupart des organisations utilisent des applications d'apprentissage automatique et y investissent beaucoup d'argent pour rendre le processus plus rapide et plus fluide. C'est l'un des langages ou technologies les plus utilisés et adoptés dans le monde d'aujourd'hui.
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Cela a été un guide pour les utilisations de l'apprentissage automatique dans le monde réel. Ici, nous avons discuté des différentes applications de l'apprentissage automatique comme la prédiction, la reconnaissance d'image, la reconnaissance vocale, etc. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
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