机器学习的应用

机器学习是当今技术的流行语，并且每天都在快速增长。我们在日常生活中使用机器学习，即使不知道它，例如谷歌地图、谷歌助手、Alexa 等。 以下是机器学习的一些最流行的现实世界应用：

1.图像识别：

图像识别是机器学习最常见的应用之一。它用于识别物体、人物、地点、数字图像等。图像识别和人脸检测的流行用例是，自动好友标记建议：

Facebook 为我们提供了自动好友标记建议的功能。每当我们上传与 Facebook 好友的照片时，我们都会自动收到带有姓名的标记建议，这背后的技术是机器学习的人脸检测和识别算法。

它基于名为“ Deep Face ”的Facebook项目，负责图片中的人脸识别和人物识别。

2. 语音识别

在使用谷歌时，我们有一个“通过语音搜索”的选项，它属于语音识别，是机器学习的一个流行应用。

语音识别是将语音指令转化为文字的过程，也称为“语音转文字”，或“计算机语音识别”。目前，机器学习算法被各种语音识别应用广泛使用。谷歌助手、Siri、Cortana和Alexa正在使用语音识别技术来遵循语音指令。

3.交通预测：

如果我们想去一个新的地方，我们会借助谷歌地图，它会向我们显示最短路线的正确路径并预测交通状况。

它通过两种方式预测交通状况，例如交通是否畅通、缓慢行驶或严重拥堵：

• 车辆的实时位置来自谷歌地图应用程序和传感器

• 过去几天的平均时间同时发生。

每个使用谷歌地图的人都在帮助这个应用程序变得更好。它从用户那里获取信息并将其发送回其数据库以提高性能。

4.产品推荐：

机器学习被亚马逊、Netflix等各种电子商务和娱乐公司广泛用于向用户推荐产品。每当我们在亚马逊上搜索某种产品时，我们就会在同一浏览器上上网时收到同一产品的广告，这是因为机器学习。

谷歌使用各种机器学习算法了解用户的兴趣，并根据客户的兴趣推荐产品。

类似地，当我们使用 Netflix 时，我们会找到一些关于娱乐系列、电影等的推荐，这也是在机器学习的帮助下完成的。

5. 自动驾驶汽车：

机器学习最令人兴奋的应用之一是自动驾驶汽车。机器学习在自动驾驶汽车中发挥着重要作用。最受欢迎的汽车制造公司特斯拉正在开发自动驾驶汽车。它使用无监督学习方法训练汽车模型在驾驶时检测人和物体。

6. 垃圾邮件和恶意软件过滤：

每当我们收到一封新电子邮件时，它都会被自动过滤为重要邮件、正常邮件和垃圾邮件。我们总是会在收件箱中收到一封带有重要符号的重要邮件，垃圾邮件箱中也会有垃圾邮件，这背后的技术是机器学习。以下是 Gmail 使用的一些垃圾邮件过滤器：

• 内容过滤器

• 标题过滤器

• 常规黑名单过滤器

• 基于规则的过滤器

• 权限过滤器

一些机器学习算法，例如多层感知器、决策树和朴素贝叶斯分类器，用于电子邮件垃圾邮件过滤和恶意软件检测。

7. 虚拟个人助理：

我们有各种虚拟个人助理，例如Google 助理、Alexa、Cortana、Siri。顾名思义，它们可以帮助我们使用语音指令查找信息。这些助手可以通过我们的语音指令以各种方式帮助我们，例如播放音乐、打电话给某人、打开电子邮件、安排约会等。

这些虚拟助手使用机器学习算法作为重要组成部分。

这些助手记录我们的语音指令，通过云服务器将其发送，并使用 ML 算法对其进行解码并采取相应的行动。

8. 在线欺诈检测：

机器学习通过检测欺诈交易使我们的在线交易安全可靠。每当我们进行一些在线交易时，欺诈交易可能会以多种方式发生，例如假账户、假身份证和在交易过程中偷钱。因此，为了检测到这一点，前馈神经网络通过检查它是真实交易还是欺诈交易来帮助我们。

对于每笔真实的交易，输出都会转换成一些哈希值，这些值成为下一轮的输入。对于每笔真实交易，都有一个特定的模式可以改变欺诈交易，因此，它会检测到它并使我们的在线交易更加安全。

9. 股市交易：

机器学习广泛用于股票市场交易。在股票市场中，股票的涨跌风险总是存在的，因此对于这个机器学习的长短期记忆神经网络用于股票市场趋势的预测。

10. 医学诊断：

在医学科学中，机器学习用于疾病诊断。有了这个，医疗技术发展得非常快，并且能够建立可以预测大脑中病变的确切位置的 3D 模型。

它有助于轻松发现脑肿瘤和其他脑相关疾病。

11. 自动语言翻译：

如今，如果我们访问一个新地方并且我们不知道该语言，那么这根本不是问题，因为机器学习也通过将文本转换为我们已知的语言来帮助我们。谷歌的GNMT（谷歌神经机器翻译）提供了这个功能，这是一种将文本翻译成我们熟悉的语言的神经机器学习，称为自动翻译。

自动翻译背后的技术是一种序列到序列学习算法，它与图像识别一起使用并将文本从一种语言翻译成另一种语言。