“2021년은 믿음의 도약을 믿기 위해 현명한 결정을 내릴 때입니다. 지금은 머신러닝의 시대입니다.” 

XNUMX여 년 전만 해도 우리는 작업을 수행하기 위해 주로 전통적이고 번거로운 방법에 의존했습니다. 

그러나 이제 ML(머신 러닝)은 적시에 정확하고 즉각적인 결과를 얻기 위해 통계를 사용하고 기록을 기반으로 모든 가정을 예측하여 더 나은 결과와 우리 삶의 변화를 제공합니다. 

이 블로그에서는 실제 사례를 이해할 것입니다. 기계 학습 그리고 훨씬 더. 

시작하자!

머신 러닝의 최고의 실제 사례

1. 이미지 인식

우리의 마음은 모든 것을 완벽하게 알고 이해합니다. 우리가 이미지를 볼 때 우리의 마음은 그것을 처리하기 시작하고 정보를 잠재 의식 부분에 오랫동안 저장합니다. 

그러나 컴퓨터와 같은 기계로는 사물을 이해하기 어렵습니다. 데이터는 원시 형식이며 고급 알고리즘으로 처리해야 합니다. 

여기에 기계 학습 기술과 그 전술의 역할이 있습니다. 

ML 알고리즘은 감독되며 이미지를 더 작은 픽셀 또는 프로세스의 일부로 조각화합니다. 픽셀의 강도나 색상에 따라 컴퓨터가 이미지를 식별합니다. 

많은 양의 데이터가 필요할 수 있지만. 대량의 이미지에서 올바른 이미지를 찾는 것이 중요합니다. 

Google Lens는 이미지 인식의 가장 좋은 예이고 모바일 스캐너는 또 다른 예입니다. 

혜택 :

• 손으로 쓴 메모를 스캔합니다.
• 이름, 장소 등과 같은 필터를 사용하여 얼굴 식별 사진을 찍습니다.
• 자율주행차는 ML을 사용하여 장애물 이미지를 식별합니다.
• 드론은 이 기술을 사용하여 올바른 대상을 공격합니다.
• 등등.

2. 음성 도우미

음성 비서는 기계 학습의 가장 좋은 예 중 하나입니다. 예를 들어 Google은 음성 인식 기술을 사용하여 가상 지원을 수행합니다. 이 가상 도구는 사람의 정확한 목소리를 예측하는 데 똑똑합니다. 

이 도우미를 통해 일상 활동을 수행할 수도 있습니다. 새벽 4시에 일어나고 싶거나 다음에 좋아하는 곳을 방문하고 싶거나 가장 가까운 시장에서 식료품을 사고 싶을 때 Google 지원은 활동을 탐색하고 수행하는 데 도움이 되는 올인원 장소입니다. 초기에. 

ML은 모든 활동을 모니터링하고 적시에 최상의 정확한 결과를 보장합니다. 연설은 다른 시간대의 강도로 나뉩니다. 

사용하는 몇 가지 다른 예 똑똑한 조수 Siri, Alexa, Echo, Google Home 등이 있습니다. 또한 삼성, 샤오미 같은 스마트 TV는 가상 비서를 병렬로 실행하여 일상 활동을 수행합니다. 

3. 예측 분석

이를 감정 분석이라고도 합니다. 데이터 마이닝 알고리즘을 통해 각 부분과 프로세스를 분해하여 감정 또는 감정의 예측을 진화시킵니다. 

데이터 마이닝은 기계 학습의 일부이며 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정과 같은 감정을 식별하기 위해 데이터를 더 작은 비트로 추출해야 합니다.

Saavn, Wynk, Hungama 및 기타 많은 앱과 같은 앱이 ML을 사용하여 청중에게 더 나은 권장 사항과 목록을 제안합니다. 

ML에는 정보를 수집하고 정보를 수집하는 두뇌가 있습니다. 사용자의 관심과 행동을 분석. 이를 기반으로 앱은 사용자에게 훌륭한 경험을 제공하기 위해 청취 목록 제안 등을 보여줍니다.

혜택 :

• 고객의 청취 경험을 향상시켰습니다.
• 효과적인 브랜드 소셜라이징.
• 청중의 피드백 및 기록에 대한 더 나은 모니터링.  

4. 의료 진단

조기에 의약품 재고를 감지하여 의료 공급업체에 자동으로 의약품을 공급합니다.

환자의 건강 데이터를 추적하고 기록하여 동일한 약으로 환자를 재방문하는 경우 처방을 준비합니다. 

머신 러닝은 부분 데이터 처리 문제를 해결하는 데 도움이 되고, 중환자실에서 전달되는 지속적인 데이터를 관리하는 데 도움이 되며, 결과적으로 환자에게 효율적인 솔루션을 제공합니다.

혜택 :

• 모든 질병의 조기 예측
• 응급환자에 대한 신속한 지원체계 계획
• 환자 및 의사 기록을 잘 관리하십시오. 

5. 교통 경고

우리가 어떤 길로 인도된 장소의 한가운데에 갇히던 시대는 지났습니다. 그런 이유로 우리는 다른 더 좋은 선택이 없이 교통 체증에서 기다려야 했습니다. 

하지만 이제는 시대가 바뀌었고 Google 지도와 같은 새로운 기능을 통해 사용자는 교통량이 적고 더 나은 경로를 계획하고, 피크 시간을 제안하여 외부로 나가는 것을 피하고, 버스 도착을 제안하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 

Google 지도의 지능형 GPS 기술을 사용하면 사용자의 과거 데이터를 수집하고, 교통을 관리하고, 마지막 위치를 저장하고, 특정 목적지에 도달하기 위해 어느 속도로 여행할지 제안하는 등의 작업이 가능합니다.

또한 Machine Learning을 사용하는 또 다른 기능은 여행 앱이 앱으로 전환하지 않고도 좋아하는 음악을 재생하고 들을 수 있는 기능으로 구축되었다는 것입니다. 

올라(Ola), 우버(Uber)와 같은 ML 개발 서비스는 예약 시 사용자가 이전에 이동한 경로와 ETA를 예측합니다. 

6. 비디오 감시

이 기술은 지능적으로 사용됩니다. 과거에 군대는 국가의 다른 지역에서 운영되는 모든 활동을 모니터링하기 위해 감시를 사용했습니다.

그러나 이제 이 기술은 일상 생활에서 뒤에서 뛰는 장난스러운 활동을 모니터링하는 데 사용됩니다. 

머신 러닝 기반 장치는 데이터를 객체로 수집하고 감시에 대한 더 나은 결과를 예측합니다. 데이터의 훈련 및 마이닝 프로세스는 정확한 결과를 얻고 이미지를 대상으로 지정하는 데 사용됩니다. 

보안 및 경보 상황에서는 감시가 중요합니다. 비디오 감시의 다른 목적은 다음과 같습니다.

• 도난 방지.
• 트래픽 모니터링.
• 비정상적인 활동이나 이벤트를 예측합니다.
• 그리고 많은 다른 사람들.

7. 지원용 챗봇

소셜 미디어 앱, 은행 앱, 음식 앱 또는 모든 종류의 피트니스 앱과 같은 앱을 방문할 때마다 '채팅하기'라는 옵션이 있다는 것을 눈치채셨을 것입니다. 우리 중 많은 사람들이 그것을 시도하고 질문했습니다. 

예전에는 봇과 대화하는 것이 이상하게 들릴 수 있었지만 이제는 쿼리를 해결하기 위해 꼭 필요한 유형의 비서입니다.

봇은 기계어에 속하는 지능형 NLP 알고리즘과 의사결정 트리를 사용하여 답변을 수행합니다. 

ML 개발 회사는 봇을 지원으로 사용하여 쿼리를 분석하고 관련 답변을 예측합니다. 봇은 앱 인터페이스에 배치되기 전에 수백만 개의 쿼리로 훈련되었습니다.  

8. 구글 번역기

모든 사람이 다른 언어를 이해할 만큼 능숙하지 않습니다. 우리는 모국어만 알고 혼자 여행해야 할 때가 있습니다. 그러한 상황에서 우리는 그 특정 장소의 언어를 인식하는 퍼즐을 얻을 수 있습니다. 

구글 번역기 우리에게 시간이 부족하고 언어를 이해할 수 있는 사람이 아무도 없는 중요한 시기에 우리를 위한 구세주입니다. 언어를 작은 세그먼트로 번역한 다음 인간이 이해할 수 있는 언어로 처리하는 슈퍼 NLP(자연어 처리) 알고리즘이 있습니다. 

번역에는 단어, 사전, 언어를 이해하거나 자동으로 언어를 감지하는 기능이 포함됩니다. 

9. 주식 시장 분석 

머신 러닝은 다양한 영역에서 적절한 위치를 차지하고 있으므로 주식 시장에서는 안 되는 이유가 무엇입니까? 

ML을 사용하여 투자자와 시장 전문가는 시장의 이동 곡선을 이해하고 최선의 결정을 내릴 수 있습니다. 

과거에는 가짜 거래자들이 시장의 성장을 제한했고 따라서 시장 경제를 매립지로 황폐화시켰습니다. 

그러나 이제 ML 알고리즘이 도입되어 투자자의 재정적 위험을 보장하여 돈에 대해 즉각적이고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 

그래프 추세와 패턴은 거래자와 투자자에게 의미 있는 결과를 제공합니다. 

10. 자율주행 자동차

ML에 등장하는 자율주행차 Tesla의 이름을 들어보셨을 것입니다. 스마트 드라이빙 카는 오늘날 시대의 요구 사항입니다. 이것은 딥 러닝, 머신 러닝, 인공 지능, GPS 자동화 등과 같은 많은 기술의 주입입니다. 자율 주행 차의. 

사람의 개입 없이 번거롭지 않은 라이드를 운전하기 위한 가장 일반적인 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 텍스톤부스트
• 에이다부스트
• 스케일 불변 특성 변환(SIFT)
• 넌 한 번만 봐 (YOLO)

자율주행차, Z세대의 미래. 여행의 방식이 바뀔 것입니다. 

11. 실시간 가격 책정

IRCTC 앱은 티켓 취소를 최소화하기 위해 실시간/동적 가격 책정 기능을 도입했습니다.  

경우에 따라 항공권 발권 회사와 앱은 수요와 사용 가능한 시설 간의 격차를 줄이기 위해 급증 가격 모델을 사용합니다. 

머신 러닝 서비스 제공자는 윤리를 이해하고 요금에 영향을 미치는 요소 목록을 제시합니다. 그 중 일부는 날씨, 높은 수요, 기회, 시장 경쟁 및 지역 문제입니다.

그러나 이제 한 가지 질문이 제기되었습니다. 이 회사들이 역동적인 요금을 표시하기 위해 어떤 기술을 사용했는지입니다. 

정답은 간단하다. AI, ML, 데이터 분석을 함께 하면 사용자와 기업 모두에게 최적의 가격을 제시할 수 있다. 

마무리!

결론부터 말하자면 머신 러닝은 다른 기술의 조합으로도 촉매 역할을 하고 있습니다. 그것은 우리 각자에게 변화하는 미래를 약속합니다. 

ML 기술은 기업, 과학자, 기술 관료, 학생 및 교수진을 포함한 모든 사람에게 시설을 제공합니다.

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출처: https://www.aiiottalk.com/machine-learning-examples-in-real-life/