“Năm 2021 là thời điểm của những quyết định thông minh, để tin vào một bước nhảy vọt của niềm tin. Đây là thời của Học máy ”. 

Hơn một thập kỷ trước, chúng ta chủ yếu dựa vào các phương pháp truyền thống và cồng kềnh để thực hiện nhiệm vụ của mình. 

Nhưng giờ đây, để có được kết quả chính xác và tức thì vào thời gian, ML (máy học) sử dụng số liệu thống kê và dự đoán bất kỳ giả định nào dựa trên lịch sử, để cung cấp kết quả và chuyển đổi tốt hơn cho cuộc sống của chúng ta. 

Trong blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu các ví dụ thực tế về học máy và nhiều hơn nữa. 

Băt đâu nao!

Ví dụ thực tế tốt nhất về học máy

1. Nhận dạng hình ảnh

Tâm trí của chúng ta hoàn toàn biết và hiểu mọi thứ. Khi chúng ta nhìn vào những hình ảnh, tâm trí của chúng ta bắt đầu xử lý chúng và lưu trữ thông tin trong tiềm thức một thời gian dài. 

Nhưng với máy móc như máy tính, thật khó để hiểu được mọi thứ. Dữ liệu ở dạng thô và cần được xử lý bằng các thuật toán nâng cao. 

Ở đây nói đến vai trò của công nghệ học máy và các chiến thuật của nó. 

Các thuật toán ML được giám sát, phân mảnh hình ảnh thành các pixel nhỏ hơn hoặc các phần của quy trình. Dựa trên cường độ của pixel hoặc màu sắc của nó, máy tính xác định hình ảnh. 

Mặc dù điều này có thể mất một lượng lớn dữ liệu. Điều này rất quan trọng để tìm ra hình ảnh phù hợp từ số lượng lớn các hình ảnh. 

Google Lens là ví dụ tốt nhất về Nhận dạng hình ảnh, máy quét di động là một ví dụ khác. 

Lợi ích:

• Bản scan ghi chú viết tay.
• Chụp ảnh nhận dạng khuôn mặt bằng các bộ lọc như tên, địa điểm, v.v.
• Ô tô tự lái xác định bất kỳ hình ảnh chướng ngại vật nào bằng ML.
• Drone bắn trúng mục tiêu bằng cách sử dụng kỹ thuật này.
• Và như vậy.

2. Trợ lý thoại

Trợ lý giọng nói là một trong những ví dụ điển hình nhất của Học máy. Ví dụ: Google thực hiện hỗ trợ ảo bằng kỹ thuật nhận dạng giọng nói. Công cụ ảo này rất thông minh trong việc dự đoán chính xác giọng nói của con người. 

Bạn thậm chí có thể thực hiện các hoạt động hàng ngày của mình thông qua trợ lý này. Nếu bạn muốn thức dậy vào lúc 4 giờ sáng sớm hoặc muốn ghé thăm địa điểm yêu thích của mình vào lần tới hoặc mua một số cửa hàng thực phẩm từ chợ gần nhất, Google Assistance là nơi tất cả trong một giúp bạn điều hướng và thực hiện hoạt động của mình thời gian sớm nhất. 

ML giám sát mọi hoạt động và đảm bảo kết quả tốt nhất và chính xác về thời gian. Bài phát biểu được chia nhỏ theo cường độ của các dải thời gian khác nhau. 

Một số ví dụ khác để sử dụng trợ lý thông minh là Siri, Alexa, Echo, Google Home và các ứng dụng khác. Ngoài ra, các dòng TV thông minh như Samsung, Xiaomi đều chạy song song trợ lý ảo để thực hiện các hoạt động hàng ngày. 

3. Phân tích dự đoán

Đây còn được gọi là phân tích tình cảm. Phát triển dự đoán về tình cảm hoặc cảm xúc, bằng cách chia nhỏ từng phần và xử lý thông qua các thuật toán khai thác dữ liệu. 

Khai thác dữ liệu là một phần của Học máy, yêu cầu trích xuất dữ liệu thành các bit nhỏ hơn để xác định các cảm xúc như tích cực, tiêu cực hoặc cảm xúc trung tính.

Các ứng dụng như Saavn, Wynk, Hungama và nhiều ứng dụng khác đang chuyển sang ML để đề xuất các đề xuất và danh sách tốt hơn cho khán giả của họ. 

ML có một bộ não bên trong, nó thu thập thông tin và phân tích sự quan tâm và hành vi của người dùng. Dựa trên đó, ứng dụng giới thiệu các đề xuất danh sách nghe và hơn thế nữa cho người dùng để có trải nghiệm tuyệt vời.

Lợi ích:

• Nâng cao trải nghiệm lắng nghe của khách hàng.
• Xã hội hóa thương hiệu hiệu quả.
• Theo dõi tốt hơn phản hồi và lịch sử của khán giả.  

4. Chẩn đoán y tế

Phát hiện kho thuốc sớm, tự động cho nhà cung cấp thuốc.

Theo dõi dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân và ghi lại để chuẩn bị đơn thuốc trong trường hợp bệnh nhân đến khám lại để lấy các loại thuốc tương tự. 

Học máy giúp giải quyết vấn đề xử lý bất kỳ dữ liệu từng phần nào, giúp quản lý luồng dữ liệu liên tục của các đơn vị chăm sóc đặc biệt và mang lại các giải pháp hiệu quả cho bệnh nhân.

Lợi ích:

• Dự đoán sớm bất kỳ bệnh nào
• Lập kế hoạch hệ thống hỗ trợ nhanh chóng cho bệnh nhân cấp cứu
• Quản lý tốt hồ sơ bệnh nhân và bác sĩ 

5. Cảnh báo giao thông

Đã qua rồi cái thời chúng ta từng kẹt cứng giữa chốn không lối dẫn lối nào. Vì lý do đó, chúng tôi phải đợi trong giao thông, không có lựa chọn nào khác tốt hơn. 

Nhưng bây giờ thời thế đã thay đổi, các tính năng mới như Google Maps giúp người dùng của họ lập kế hoạch các tuyến đường tốt hơn với ít giao thông hơn, đề xuất giờ cao điểm để tránh đi bất cứ nơi nào bên ngoài, đề xuất sự xuất hiện của xe buýt và nhiều thứ khác. 

Có thể với công nghệ GPS thông minh của Google Maps, thu thập dữ liệu lịch sử của người dùng, quản lý giao thông, lưu vị trí cuối cùng của chúng tôi, đề xuất bạn đi với tốc độ nào để đến một điểm đến cụ thể, v.v.

Ngoài ra, một tính năng khác khi sử dụng Machine Learning là các ứng dụng dành cho du lịch được xây dựng với tính năng phát và nghe nhạc yêu thích của bạn mà thậm chí không cần chuyển sang bất kỳ ứng dụng nào. 

Các dịch vụ phát triển ML như Ola, Uber, dự đoán giá của lộ trình người dùng đi sớm hơn và ETA tại thời điểm đặt xe. 

6. Giám sát video

Công nghệ này được sử dụng một cách thông minh. Trong quá khứ, quân đội đã sử dụng giám sát để giám sát bất kỳ hoạt động nào hoạt động ở một số vùng khác của đất nước.

Nhưng bây giờ công nghệ này được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày để theo dõi bất kỳ hoạt động nghịch ngợm nào đang diễn ra ở phía sau. 

Các thiết bị dựa trên Máy học thu thập dữ liệu dưới dạng một đối tượng và dự đoán kết quả giám sát tốt hơn. Quá trình đào tạo và khai thác dữ liệu được sử dụng để thu được kết quả chính xác và nhắm mục tiêu hình ảnh. 

Đối với các tình huống an ninh và đáng báo động, việc giám sát là quan trọng. Các mục đích khác để giám sát video là:

• Bảo vệ trộm cắp.
• Giám sát giao thông.
• Dự đoán bất kỳ hoạt động hoặc sự kiện bất thường nào.
• Và nhiều người khác.

7. Chatbots để hỗ trợ

Mỗi khi bạn truy cập bất kỳ ứng dụng nào như ứng dụng truyền thông xã hội, ứng dụng ngân hàng hoặc ứng dụng thực phẩm hoặc bất kỳ loại ứng dụng thể dục nào, bạn phải nhận thấy rằng có một tùy chọn được gọi là 'trò chuyện với chúng tôi'. Nhiều người trong chúng tôi đã thử và hỏi truy vấn của họ về nó. 

Cách đây một thời gian, điều này nghe có vẻ kỳ lạ khi nói chuyện với bot, nhưng giờ đây nó là một loại trợ lý phải có để giải quyết truy vấn của chúng tôi.

Bots thực hiện câu trả lời của họ bằng cách sử dụng các thuật toán NLP thông minh và cây quyết định, nằm trong Ngôn ngữ máy. 

Công ty phát triển ML sử dụng bot làm sự trợ giúp của bạn, để phân tích các truy vấn của bạn và dự đoán câu trả lời có liên quan. Bots đã được đào tạo với hàng triệu truy vấn trước khi được đặt tại giao diện ứng dụng.  

8. Trình dịch của Google

Mọi người đều không đủ thành thạo để hiểu các ngôn ngữ khác nhau. Có những lúc chúng ta cần phải đi du lịch một mình mà chỉ có kiến ​​thức về tiếng mẹ đẻ. Trong tình huống như vậy, chúng ta có thể gặp một câu đố để nhận ra ngôn ngữ của địa điểm cụ thể đó. 

Google Translator là một vị cứu tinh cho chúng ta trong những thời điểm quan trọng như vậy khi chúng ta thiếu thời gian và không có ai để hiểu ngôn ngữ. Nó có các thuật toán siêu NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để dịch ngôn ngữ thành các phân đoạn nhỏ và sau đó xử lý nó thành ngôn ngữ mà con người có thể hiểu được. 

Dịch liên quan đến khả năng hiểu từ, từ điển, ngôn ngữ hoặc phát hiện ngôn ngữ tự động. 

9. Phân tích thị trường chứng khoán 

Học máy có một vị trí tốt trong số các lĩnh vực khác nhau, vậy tại sao không tham gia vào thị trường chứng khoán. 

Sử dụng ML, các nhà đầu tư và chuyên gia thị trường có thể hiểu được đường cong dịch chuyển của thị trường và có thể đưa ra quyết định tốt nhất. 

Trong quá khứ, những kẻ buôn bán hàng giả đã hạn chế sự phát triển của thị trường và do đó đã tàn phá nền kinh tế thị trường đến những bãi rác. 

Nhưng giờ đây, các thuật toán ML đã được giới thiệu để đảm bảo rủi ro tài chính cho các nhà đầu tư để họ có thể nhận được kết quả tức thì và chính xác cho số tiền của mình. 

Các xu hướng và mô hình biểu đồ mang lại kết quả có ý nghĩa cho các nhà giao dịch và nhà đầu tư. 

10. Xe ô tô tự lái

Bạn đã nghe tên Tesla, một chiếc xe tự lái, được giới thiệu trên ML. Xe ô tô lái xe thông minh là sự thôi thúc của thời đại ngày nay. Đây là sự truyền bá của nhiều công nghệ như học sâu, học máy, trí tuệ nhân tạo, tự động hóa GPS và các công nghệ khác cho lái xe tự trị của chiếc xe ôtô. 

Các thuật toán phổ biến nhất để lái những chuyến đi thoải mái mà không cần sự can thiệp của con người là:

• TextonBoost
• AdaBoost
• Chuyển đổi đối tượng bất biến theo tỷ lệ (SIFT)
• Bạn chỉ nhìn một lần (YOLO)

Xe ô tô tự lái, tương lai của người Gen-Z. Nó sẽ thay đổi cách đi du lịch. 

11. Định giá theo thời gian thực

Các ứng dụng IRCTC đã giới thiệu cơ sở định giá động / thời gian thực để giảm thiểu việc hủy vé.  

Vào các thời điểm, các ứng dụng và công ty bán vé máy bay sử dụng các mô hình tăng giá để thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu và các phương tiện sẵn có. 

Nhà cung cấp dịch vụ học máy hiểu đạo đức và đưa ra danh sách các yếu tố ảnh hưởng đến giá vé. Một số trong số đó là thời tiết, nhu cầu cao, dịp, sự cạnh tranh của thị trường và các vấn đề địa phương.

Nhưng bây giờ một câu hỏi đã được đặt ra: các công ty này đã sử dụng kỹ thuật nào để hiển thị giá vé động. 

Câu trả lời rất đơn giản, AI, ML và phân tích dữ liệu cùng nhau giúp đưa ra mức giá tốt nhất cho người dùng và công ty. 

Kết thúc!

Về kết luận của mọi thứ từ đầu đến cuối, Học máy đang đóng vai trò chất xúc tác với sự kết hợp của các công nghệ khác. Điều đó hứa hẹn cho mỗi chúng ta một tương lai biến đổi. 

Công nghệ ML cung cấp cơ sở vật chất cho tất cả mọi người bao gồm các công ty, nhà khoa học, kỹ thuật viên, sinh viên và giảng viên.

Ngoài ra, đọc Cách sử dụng máy học cho thương mại điện tử

PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.

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