Robotar har ännu inte tagit över världen, trots vad sci-fi-popkulturen i slutet av 1900-talet lärde oss. Även om alla påståenden inte har gått i uppfyllelse är maskininlärning nu närvarande på nästan alla samhällsområden. I många olika branscher blir datorer och AI-system skickliga i ett brett spektrum av uppgifter - de sju maskininlärningsapplikationerna som vi behandlade i den här artikeln är bara toppen av isberget.
Bland många applikationer har maskininlärning visat sig vara fördelaktigt i:
Att hitta och diagnostisera sjukdomar som vanligtvis är svåra att diagnostisera är en av de viktigaste tillämpningarna av maskininlärning inom vården. Typiska exempel är genetiska sjukdomar och en mängd olika cancerformer som är svåra att upptäcka i sina tidiga skeden.
Till exempel den nu nedlagda IBM Watson Genomics-projekt erbjöd ett mycket bra exempel på hur kognitiv beräkning och genombaserad tumörsekvensering kan resultera i en mycket snabbare diagnos. I likhet med detta har Berg, ett välkänt biofarmaceutiskt företag, redan använt maskininlärning för att skapa behandlingar för en mängd olika tillstånd, inklusive onkologi.
Den Predict-programmet från P1Vital, som står för Predicting Response to Depression Treatment, är en annan utmärkt illustration av maskininlärningsapplikationer inom sjukvårdsbranschen.
Bildigenkänning är en vanlig praxis. Har du lagt märke till den automatiska scen- och ansiktsigenkänningsfunktionen i galleriappen på din smartphone? Maskininlärning användes för att åstadkomma detta. Detsamma gäller för sociala mediefunktioner som automatisk väntaggning.
Tänk på Facebooks DeepFace-teknik, vilket ger rekommendationer för vänner att taggas i bilder. Moderna hemliga övervakningssystem som används av vissa regeringar runt om i världen förlitar sig också på maskininlärningsassisterad bildigenkänning.
Maskininlärningsbaserad bildigenkänning har också användningsområden inom hälso- och sjukvården. Att sakna till och med en liten detalj under många behandlingsförfaranden kan ha katastrofala effekter. Bilddetektering kan användas i skanningar och röntgenbilder för att hitta även de minsta skillnaderna mellan två punkter. Denna metod är särskilt fördelaktig för att exakt spåra utvecklingen av en virusinfektion eller spridningen av en tumör.
Oavsett omständigheterna förväntas AI överträffa en mänsklig förare i autonoma fordon. Maskininlärningsalgoritmer är användbara i denna situation eftersom de gör det möjligt för autonoma fordon att fatta beslut direkt.
Den inbyggda datorn för självkörande bilar som Tesla Model S eller Ford F-150 använder maskininlärning för att bearbeta datainmatning från en mängd olika sensorer. Detta för att garantera att ADAS kan tolka miljön runt fordonet säkert och exakt. Denna dataström används av systemet för att reglera fordonets riktning och hastighet. Data behandlas också för andra viktiga uppgifter som objektdetektering och spårning, uppfattning och prognoser.
Maskininlärning blir mer och mer effektivt för att skydda våra onlinetransaktioner och upptäcka bedrägerier. Det fungerar särskilt bra för att upptäcka bedräglig aktivitet som involverar användning av phishing, falska konton, och ID.
För att föreslå riskregler tränas maskininlärningsalgoritmer i historiska data för bedrägeriupptäckt. Dessa regler kan användas för att förhindra användare från att vidta specifika åtgärder som har flaggats som misstänkta, till exempel obehöriga inloggningar, potentiell identitetsstöld, bedrägliga transaktioner och så vidare.
Datavetare tillhandahåller vanligtvis en enorm mängd register över tidigare bedrägerier och förfalskningar till maskininlärningsmodellen. För att minimera falska positiva resultat flaggar de också fall som inte är bedrägerier. Regelförslagen är vanligtvis mer exakta med mer data att arbeta med.
De främsta exemplen på maskininlärningsapplikationer i affärer är produktrekommendationer på e-handelswebbplatser och underhållningsplattformar. ”Rekommendationssystemen” som producerar och distribuerar dessa rekommendationer använder maskininlärningsalgoritmer för att dela upp kundbasen enligt användarinformation och beteendetrender. Webbhistoriken, gilla-markeringarna, delningarna och andra användaråtgärder används för att samla in användarinformation och beteendemönster.
IVA är datorbaserade system som använder maskininlärning för att förstå naturligt språk eller mänskligt språk och svara på lämpligt sätt. Varje fråga presenteras med ett flervalsval av svar från dessa smarta AI-assistenter. De kan också dechiffrera användarens avsikt från fritexten.
IVA, även kända som virtuella kundassistenter, används mer och mer i automatiserad kundsupport. Detta gör det möjligt för användare att uttrycka till maskinen även mycket specifika bekymmer på samma sätt som de skulle göra för en människa.
IVAs bör förstås skilja sig från chatbots. De är mycket mer intelligenta och kan förstå talat språk. Däremot engagerar majoriteten av chatbots användare genom att tillhandahålla enkla ja/nej-svarsalternativ.
Nu när produkter utan kod är vanligare kan du skapa IVA på så lite som 15 minuter.
Användningen av maskininlärning vid handel med aktier och kryptovalutor expanderar också. De interna beräkningarna och analyserna utförs av sofistikerade maskininlärningsalgoritmer. Uppgifterna som produceras hjälper handlare att göra kloka val.
Mer specifikt är maskininlärning användbart för att identifiera signaler i alternativa och ekonomiska data. Utveckling och backtesting av systematiska strategier kan sedan göras med hjälp av dessa signaler.
Tillämpningar av maskininlärning blir vanliga i många aspekter av vårt samhälle. Mycket mer än vad vi pratade om ovan, sentimentanalys, datainsamling och klassificering i kosmologi, marina livsstudier, teknik, militär intelligens och till och med digital konst är några ytterligare vanliga tillämpningar.
Varje dag, när artificiell intelligens expanderar, blir fler tekniska framsteg möjliga. Med tanke på vikten och relevansen av denna teknik är det vettigt för dig att utbilda dig själv om det - och utnyttja ML bra för dina företag.
Har du någonsin undrat hur Python blev så populärt? Plötsligt används detta programmeringsspråk överallt och efterfrågan på Python-utvecklare ökar för varje dag.
Läs mer
När det gäller webbutveckling finns det ett språk som ofta jonglerar både rampljuset och skuggorna - JavaScript. Dess uppfinning var ett avgörande ögonblick för interaktiv webbutveckling, en epok som outplånligt etsade sitt namn på pelarna på internet.
Läs mer
Det har pratats mycket om Rust och dess oslagbara prestanda, minnessäkerhet och samtidighet. Är detta helt enkelt en höjdflod av popularitet i den tekniska horisonten när fler och fler programmeringsspråk dyker upp eller är Rust framtidens programmeringsspråk?
Läs mer
