Rate this post

Các ứng dụng của machine learning ngày càng được mở rộng trên nhiều ứng dụng, phần mềm và các ngành công nghiệp khác nhau. Hôm nay, các bạn hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về các ứng dụng được sử dụng machine learning trong thực tế. Chúng ta hãy xem xét các lĩnh vực mà Machine được sử dụng trong ngành công nghiệp.

Các bài viết liên quan:

Các ứng dụng của Machine Learning with Python

Virtual Personal Assistants

Những cái tên như Siri và Alexa gợi nhớ đến khả năng của trợ lý ảo. Chúng tôi có thể yêu cầu Siri thực hiện cuộc gọi cho bạn hoặc phát nhạc. Bạn có thể yêu cầu Alexa cho dự báo thời tiết hôm nay. Bạn thậm chí có thể đặt báo thức hoặc gửi tin nhắn SMS. Điều làm cho bạn dễ dàng hơn là bạn chỉ cần nói chuyện với nó và nó sẽ nghe lệnh của bạn. Điều này có ích cho những người có kinh nghiệm khác nhau. Những trợ lý như vậy sẽ lưu ý cách bạn tương tác với họ và sử dụng điều đó để làm cho trải nghiệm tiếp theo của bạn với họ tốt hơn.

Dịch vụ truyền thông xã hội

Bây giờ, bạn sẽ nhận thấy một số tính năng của Facebook – ‘Những người bạn có thể biết’ và ‘Nhận dạng khuôn mặt’. Nó sử dụng máy học để theo dõi hoạt động của bạn – những hồ sơ nào bạn truy cập, những người nào để gửi yêu cầu, những người bạn chấp nhận yêu cầu, những người bạn gắn thẻ, v.v. Với điều này, Facebook hy vọng sẽ cung cấp cho bạn trải nghiệm phong phú hơn trên nền tảng của mình để bạn sẽ sử dụng nó thường xuyên.

Bạn có biết lý do tại sao chúng ta nên học Python không

Xem thêm Data mining so với machine learning

Hỗ trợ khách hàng trực tuyến

Các trang web như nhà giáo dục và nền tảng mua sắm thường sẽ bật lên một cuộc trò chuyện trực tiếp để giúp bạn giải đáp thắc mắc của mình. Một khách truy cập với đầy những câu hỏi có nhiều khả năng rời đi hơn là ở lại và có thể mua hàng. Thay vào đó, một số trang web sử dụng chatbot để kéo thông tin đến trang web và cố gắng giải quyết các thắc mắc của khách hàng.

Phát hiện gian lận trực tuyến

Nếu bạn đã quen thuộc với PayPal, bạn sẽ nhận ra sự tin tưởng của mình đối với nó. Nó sử dụng máy học để bảo vệ chống lại các hành vi bất hợp pháp như rửa tiền. Bằng cách so sánh hàng triệu giao dịch, nó có thể tìm ra giao dịch nào là bất hợp pháp.

Đề xuất Sản phẩm

Các nền tảng mua sắm như Amazon và Jabong để ý những sản phẩm bạn xem và đề xuất những sản phẩm tương tự cho bạn. Nếu điều này khiến bạn có một sản phẩm yêu thích và dẫn đến việc bạn mua hàng với họ, thì đó là một chiến thắng dành cho họ. Đối với điều này, nó cũng sử dụng danh sách mong muốn và nội dung giỏ hàng của bạn.

Tinh chỉnh kết quả của công cụ tìm kiếm

Các tìm kiếm bạn thực hiện trong các công cụ tìm kiếm như Google sẽ giám sát phản hồi của bạn. Bạn có ghé thăm một danh sách hàng đầu và gắn bó một thời gian không? Bạn có đến trang thứ ba và rời đi mà không cần nhấp vào bất kỳ liên kết nào không? Google ghi nhận những phát hiện và nhằm mục đích cải thiện tìm kiếm của bạn vào lần sau.

Chống thư rác trên web

Nhiều ứng dụng email sử dụng tính năng lọc thư rác dựa trên quy tắc. Những kẻ gửi thư rác phát triển các thủ thuật mới để giải quyết vấn đề này. Vì vậy, các ứng dụng khách như Gmail sử dụng công nghệ máy học để luôn cập nhật bộ lọc thư rác của họ. Đây cũng là một vấn đề với kết quả tìm kiếm của Google và các công cụ tìm kiếm khác. Các kỹ thuật lọc thư rác phổ biến là Đa lớp Perceptron và C 4.5 Cảm ứng cây quyết định.

Xem thêm machine learning cho R – cách sử dụng pakage

Bản dịch tự động

Machine learning cho phép chúng tôi dịch văn bản sang ngôn ngữ khác. Thuật toán ML cho điều này xác định cách các từ khớp với nhau và sau đó sử dụng thông tin này để cải thiện chất lượng của bản dịch. Với điều này, chúng tôi cũng có thể dịch văn bản trên hình ảnh bằng cách sử dụng mạng nơ-ron để xác định các chữ cái.

Video theo dõi

Một số tội ác có thể tránh được bằng cách cảm nhận chúng trước khi chúng có thể xảy ra. Các hành vi, như đứng bất động, ngủ trưa trên băng ghế và theo dõi một cá nhân khác, có thể cảnh báo những người phục vụ là con người thông qua hệ thống giám sát video.

Dự đoán lựa chọn âm nhạc

Các sản phẩm như Genius của Apple Music giám sát những gì bạn nghe. Sau đó, nó có thể gợi ý cho bạn một danh sách các bài hát mà bạn có thể thích hơn. Nó cũng chọn các bài hát từ danh sách của bạn để tạo các thư viện có âm thanh tốt cùng nhau.

Khám phá thuốc và chẩn đoán bệnh

Với các thuật toán ML , chúng ta có thể thực hiện các tác vụ sau:

  • Kiểm tra ban đầu các hợp chất của thuốc.
  • Dự đoán tỷ lệ thành công dựa trên các yếu tố sinh học.
  • Các công nghệ R&D như Sắp xếp trình tự thế hệ tiếp theo.
  • Hiểu các quá trình bệnh.
  • Thiết kế các phương pháp điều trị bệnh hiệu quả.
  • Cá nhân hóa kết hợp thuốc.
  • Sản xuất thuốc rẻ hơn với khả năng nhân rộng được cải thiện.
  • Nghiên cứu và phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị bệnh.

Nhận dạng khuôn mặt

Các tiện ích như nhận diện khuôn mặt thường là thứ mà chúng ta thấy trên Facebook. Khi chúng ta muốn gắn thẻ cho một bức ảnh, Facebook sẽ tự động gợi ý cho chúng ta một vài cái tên. Hầu hết các lần, tên đầu tiên là chính xác cho khuôn mặt mà nó đã phát hiện. Điều này có công nghệ máy học.

Các gói định giá bảo hiểm

Machine learning có thể phát hiện xem người lái xe có khả năng gây ra trường hợp tổn thất lớn trong thời hạn bảo hiểm hay không. Điều này cho phép các công ty bảo hiểm định giá các kế hoạch bảo hiểm cho phù hợp.

Ô tô tự lái, tự lái

Những chiếc xe này nhận dữ liệu về các vật thể gần đó và kích thước cũng như tốc độ của chúng thông qua cảm biến. Dựa trên cách họ cư xử, nó phân loại các đối tượng là người đi xe đạp, người đi bộ và ô tô khác trong số những người khác. Nó sử dụng dữ liệu này để so sánh các bản đồ được lưu trữ với các điều kiện hiện tại. Những chiếc xe như vậy sử dụng thuật toán Tầm nhìn Máy.

Leave a Reply

Call now
%d bloggers like this: