「2021年は、信仰の飛躍を信じるために、賢明な決断を下す時です。 これは機械学習の時代です。」 

XNUMX年以上前、私たちは主に従来の面倒な方法に依存してタスクを実行していました。 

しかし今では、正確で瞬時の結果を時間どおりに取得するために、ML（機械学習）は統計を使用し、履歴に基づいて仮定を予測して、より良い結果と私たちの生活への変革を提供します。 

このブログでは、実際の例を理解します。 機械学習 他 ご相談に対応 

始めましょう！

機械学習の実例のベスト

1.画像認識

私たちの心はすべてを完全に知っており、理解しています。 私たちが画像を見ると、私たちの心はそれらを処理し始め、情報を潜在意識の部分に長期間保存します。 

しかし、コンピューターのような機械では、物事を理解するのは難しいです。 データは生の形式であり、高度なアルゴリズムで処理する必要があります。 

ここに、機械学習テクノロジーの役割とその戦術があります。 

MLアルゴリズムが監視され、画像をプロセスの小さなピクセルまたはパーツに断片化します。 ピクセルの強度またはその色に基づいて、コンピューターは画像を識別します。 

これには大量のデータが必要になる可能性がありますが。 これは、大量の画像から適切な画像を見つけるために重要です。 

Googleレンズは画像認識の最良の例であり、モバイルスキャナーもそのような例です。 

利点：

• 手書きのメモをスキャンします。
• 名前、場所などのフィルターを使用した写真の顔識別。
• 自動運転車は、MLを使用して障害物の画像を識別します。
• ドローンは、この手法を使用して適切なターゲットに命中しました。
• のように。

2。 音声アシスタント

音声アシスタントは、機械学習の最良の例のXNUMXつです。 たとえば、Googleは音声認識技術を使用して仮想支援を行います。 この仮想ツールは、人間の正しい声を予測するのに賢いです。 

このアシスタントを介して日常の活動を行うこともできます。 早朝4時に起きたり、次回お気に入りの場所に行ったり、最寄りの市場から食料品を購入したりする場合は、Googleアシスタンスがナビゲートしてアクティビティを実行するのに役立つオールインワンの場所です。早くても。 

MLはすべてのアクティビティを監視し、時間どおりに最良かつ正確な結果を保証します。 スピーチは、さまざまな時間帯の強度によって分類されます。 

使用する他のいくつかの例 スマートアシスタント Siri、Alexa、Echo、GoogleHomeなどです。 さらに、SamsungやXiaomiなどのスマートTVは、仮想アシスタントを並行して実行して日常の活動を実行します。 

3。 予測分析

これは、感情分析とも呼ばれます。 データマイニングアルゴリズムを介して各部分とプロセスを分割することにより、感情または感情の予測を進化させます。 

データマイニングは機械学習の一部であり、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情などの感情を識別するために、データを小さなビットに抽出する必要があります。

Saavn、Wynk、Hungamaなどのアプリが MLは、視聴者により良い推奨事項とリストを提案します。 

MLには頭脳があり、情報を収集して ユーザーの関心と行動を分析します。 これに基づいて、アプリはリスニングリストの提案などをユーザーに紹介し、すばらしい体験を提供します。

利点：

• 顧客のリスニング体験を向上させました。
• 効果的なブランドの社交。
• フィードバックと聴衆の履歴のより良い監視。  

4。 医療診断

医療ベンダーへの医薬品の早期の自動スケジュールで医薬品の在庫を検出します。

患者の健康データを追跡し、それを記録して、同じ薬について患者を再訪する場合の処方箋を準備します。 

機械学習は、部分的なデータの処理の問題を解決するのに役立ち、集中治療室によって送られる継続的なデータを管理するのに役立ち、患者に効率的なソリューションをもたらします。

利点：

• あらゆる病気の早期予測
• 救急患者のための迅速なサポートシステムを計画する
• よく-患者と医師の記録を管理する 

5.交通警報

道に通じる場所の真ん中で立ち往生していた時代は終わりました。 そのため、他に良い選択肢はなく、交通渋滞で待たなければなりませんでした。 

しかし今では時代が変わり、Googleマップのような新機能は、ユーザーがより少ない交通量でより良いルートを計画したり、外に出ないようにピーク時間を提案したり、バスの到着を提案したりするのに役立ちます。 

GoogleマップのインテリジェントなGPSテクノロジーを使用すると、ユーザーの履歴データを収集したり、交通状況を管理したり、最後の場所を保存したり、特定の目的地に到達するためにどの速度で旅行するかを提案したりすることができます。

さらに、機械学習を使用するもうXNUMXつの機能は、旅行用アプリが、アプリに切り替えることなくお気に入りの音楽を再生および再生する機能を備えて構築されていることです。 

Ola、UberなどのML開発サービスは、ユーザーが以前に移動したルートの価格と、予約時にETAを予測します。 

6.ビデオ監視

このテクノロジーはインテリジェントに使用されます。 過去には、軍は監視を使用して、国の他の地域で行われている活動を監視していました。

しかし現在、このテクノロジーは日常生活で使用されており、背後で実行されるいたずら行為を監視しています。 

機械学習ベースのデバイスは、データをオブジェクトとして収集し、監視のためのより良い結果を予測します。 データのトレーニングとマイニングプロセスは、正確な結果を取得し、画像をターゲットにするために使用されます。 

セキュリティと警戒の状況では、監視が重要です。 ビデオ監視の他の目的は次のとおりです。

• 盗難防止。
• トラフィックの監視。
• 異常な活動やイベントを予測します。
• そして他にもたくさんあります。

7.サポートのためのチャットボット

ソーシャルメディアアプリ、銀行アプリ、食品アプリ、またはあらゆる種類のフィットネスアプリなどのアプリにアクセスするたびに、「チャット」というオプションがあることに気付いたはずです。 私たちの多くは、それについて彼らの質問を試みて尋ねました。 

少し前はボットと話すのは奇妙に聞こえるかもしれませんが、今ではクエリを解決するために必須のタイプのアシスタントになっています。

ボットは、機械語の下にあるインテリジェントなNLPアルゴリズムと決定木を使用して回答を行います。 

ML開発会社は、ボットを支援として使用して、クエリを分析し、関連する回答を予測します。 ボットは、アプリインターフェースに配置される前に、何百万ものクエリでトレーニングされています。  

8.Google翻訳者

誰もがさまざまな言語を理解するのに十分な能力を持っているわけではありません。 母国語の知識だけで一人旅をする必要がある時があります。 そのような状況では、その特定の場所の言語を認識するためのパズルを取得する可能性があります。 

Googleの翻訳 私たちが時間が足りず、言語を理解する人がいないような重要な時代に、私たちにとって救い主です。 言語を小さなセグメントに翻訳し、それを人間が理解できる言語に処理するためのスーパーNLP（自然言語処理）アルゴリズムを備えています。 

翻訳には、単語、辞書、言語を理解したり、言語を自動的に検出したりする機能が含まれます。 

9.株式市場分析 

機械学習はさまざまな分野で適切な位置を占めているので、株式市場に参入してみませんか。 

MLを使用すると、投資家と市場の専門家は市場のシフトカーブを理解し、最善の決定を下すことができます。 

過去には、偽の貿易業者は市場の成長を制限し、それ故に市場経済を埋め立て地に壊滅させました。 

しかし現在、投資家の経済的リスクを確保するためにMLアルゴリズムが導入されており、投資家は即座に正確な結果を得ることができます。 

グラフの傾向とパターンは、トレーダーと投資家に有意義な結果をもたらします。 

10.自動運転車

MLに登場する自動運転車「テスラ」の名前を聞いたことがあるでしょう。 スマートドライビングカーは、今日の時代の衝動です。 これは、ディープラーニング、機械学習、人工知能、GPS自動化など、多くのテクノロジーを取り入れたものです。 自動運転 車の。 

人間の介入なしに手間のかからない乗り物を運転するための最も一般的なアルゴリズムは次のとおりです。

• テキストンブースト
• アダブースト
• スケール不変特徴変換（SIFT）
• 一度だけ見る（YOLO）

自動運転車、Z世代の人々の未来。 旅の仕方が変わるでしょう。 

11.リアルタイムの価格設定

IRCTCアプリは、チケットのキャンセルを最小限に抑えるために、リアルタイム/動的価格設定機能を導入しました。  

時折、航空券の会社やアプリは急上昇価格モデルを使用して、需要と利用可能な施設の間のギャップを埋めます。 

機械学習サービスプロバイダーは倫理を理解し、運賃に影響を与える要因のリストを考え出します。 それらのいくつかは、天候、高い需要、機会、市場の競争、および地域の問題です。

しかし、今、XNUMXつの疑問が提起されています。それは、これらの企業がダイナミックな運賃を表示するためにどのような手法を使用してきたかということです。 

答えは簡単です。AI、ML、データ分析を組み合わせることで、ユーザーと企業に最高の価格を提供できます。 

まとめ！

結論として、機械学習は他のテクノロジーとの組み合わせでも触媒の役割を果たしています。 それは私たち一人一人に変革の未来を約束します。 

MLテクノロジーは、企業、科学者、テクノクラート、学生、教職員を含むすべての人に施設を提供します。

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PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典：https：//www.aiiottalk.com/machine-learning-examples-in-real-life/