7 کاربرد واقعی یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی شبیه اختراع اخیر به نظر می رسد، اما بسیاری از صنایع قبلاً از آن برای سال ها استفاده کرده اند. در اینجا چند نمونه هستند.

یادگیری ماشینی یا ML، شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است و به دلیل ظهور ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT و DALL-E توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده است. این سیستم‌های رایانه‌ای را قادر می‌سازد تا تجارب را تطبیق داده و از آنها بیاموزند و آن را به مفهومی شناخته شده تبدیل می‌کند. در حالی که محبوبیت آن اخیراً افزایش یافته است، یادگیری ماشین در حال حاضر در بسیاری از سناریوهای زندگی واقعی رایج است.

در مورد کاربردهای روزمره آن کنجکاو هستید؟ بیایید به چند نمونه رایج از یادگیری ماشینی در عمل بپردازیم.

1. دستیاران شخصی و چت بات ها

یکی از کاربردی ترین کاربردهای یادگیری ماشینی در دستیاران شخصی هوش مصنوعی و چت بات ها دیده می شود. ابزارهای محبوبی مانند Alexa، Google Assistant و Siri به الگوریتم‌های ML متکی هستند که از پردازش زبان طبیعی (NLP—NLP چیست؟) و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای درک الگوهای زبان، لحن‌ها و زمینه استفاده می‌کنند. این آنها را قادر می سازد تا در گفتگوهای شبیه سازی شده با انسان ها شرکت کنند.

توانایی درک زبان انسان تعامل ما با سیستم های کامپیوتری را بسیار ساده می کند. با ارائه یک فرمان یا فرمان به یک ربات چت یا دستیار شخصی هوش مصنوعی، می تواند وظایف را با دقت انجام دهد یا پاسخ های مرتبط را ارائه دهد.

نمونه ای از ML در عمل استفاده از چت بات ها در خدمات مشتری است. بسیاری از فروشگاه‌های تجارت الکترونیک از این ویژگی استفاده می‌کنند و به مشتریان اجازه می‌دهند سؤال بپرسند و پاسخ‌های فوری از ربات‌ها دریافت کنند.

2. پاسخگویان خودکار ایمیل

یکی دیگر از کاربردهای رایج یادگیری ماشین در زندگی واقعی، پاسخ‌دهی خودکار ایمیل‌های مبتنی بر ML است. ممکن است متوجه شده باشید که وقتی ایمیلی در حساب جیمیل خود دریافت می کنید، گزینه های پاسخ دقیقی را بر اساس زمینه گفتگو پیشنهاد می کند. این قابلیت از طریق تکنیک های ML و NLP امکان پذیر شده است.

به طور مشابه، ایمیل هایی که بلافاصله پس از ثبت نام در خبرنامه، خرید یا حتی رها کردن سبد خرید دریافت می کنید، همگی خودکار هستند. این ایمیل‌ها توسط نرم‌افزاری تولید می‌شوند که از چنین مدل‌هایی استفاده می‌کنند و فقط زمانی که اقدامات خاصی انجام می‌شوند، ارسال می‌شوند. علاوه بر این، این نرم افزار پاسخگوی خودکار ایمیل، سفارشی سازی و شخصی سازی را در ایمیل ها تضمین می کند.

استفاده از نرم‌افزار خودکار برای پاسخ‌دهی به ایمیل چندین مزیت دارد، از جمله:

• بهره وری افزایش یافته است.
• خدمات به مشتریان بهبود یافته است.
• با یادگیری ترجیحات خود، تجربیات خود را شخصی سازی کنید.
• صرفه جویی در هزینه به عنوان ایمیل می تواند بدون دخالت انسان ارسال شود.

3. امور مالی و بانکداری شخصی

الگوریتم های یادگیری ماشینی نیز وارد بخش مالی و بانکی شده اند و کاربردهای ارزشمندی را ارائه می دهند. یکی از روش‌هایی که بانک‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML استفاده می‌کنند، تکنیک‌های پیشرفته تشخیص کلاهبرداری است که امنیت قوی برای دارایی‌های شما ارائه می‌دهد. مدل‌های ML برای کشف تقلب در بانکداری می‌توانند با استفاده از روش‌های تشخیص تصویر و متن برای یادگیری الگوها و شناسایی فعالیت‌های متقلبانه، بین معاملات قانونی و غیرقانونی تفاوت قائل شوند.

یادگیری ماشینی همچنین در امور مالی شخصی، به ویژه در مدیریت پورتفولیو، سودمند است. پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری آنلاین، که به عنوان مشاوران رباتیک عمل می‌کنند، از ML برای کمک به ایجاد، نظارت و خودکارسازی مدیریت پرتفوی‌های متنوع استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها در مورد اولویت‌های شما برای دارایی‌ها یا ریسک‌های خاص اطلاعات می‌گیرند و به ساختن پرتفوی شما بدون نظارت انسان کمک می‌کنند.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی پیش بینی بازار در امور مالی شخصی را امکان پذیر می کند. الگوریتم های BL می توانند قیمت سهام و روند بازار را با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی پیش بینی کنند. این بینش شما را قادر می سازد تا استراتژی های معاملاتی موثری را توسعه دهید و فرصت های تجاری مطلوب را شناسایی کنید.

4. مراقبت های بهداشتی و تشخیص پزشکی

یادگیری ماشینی همچنین به عنوان یک ابزار حیاتی در صنعت مراقبت های بهداشتی ظاهر شده است و مزایای متعددی را برای تشخیص پزشکی، مراقبت از بیمار و نتایج کلی ارائه می دهد. با فناوری‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی همکاری می‌کند که به طرق مختلف سلامتی را بهبود می‌بخشد.

در اینجا شش کاربرد مهم یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی آورده شده است:

1. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی داده‌های بیمار از جمله علائم، سوابق پزشکی، نتایج آزمایشگاهی و اسکن‌های تصویربرداری را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به تشخیص دقیق بیماری و پیش‌آگهی کمک کنند.
2. با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های بیمار، اطلاعات ژنتیکی، تاریخچه درمان و داده‌های بالینی، یادگیری ماشینی برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را متناسب با نیازهای فردی ایجاد می‌کند.
3. یادگیری ماشینی تجزیه و تحلیل اشعه ایکس، اسکن MRI و اسلایدهای آسیب شناسی را تسهیل می کند، به طور خودکار ناهنجاری ها را شناسایی می کند، ویژگی های خاص را شناسایی می کند و به رادیولوژیست ها در تشخیص بیماری کمک می کند.
4. مدل‌های ML فرآیندهای کشف دارو را با امکان بهینه‌سازی کارآزمایی بالینی، استخدام بیمار و شناسایی نامزدهای مناسب برای درمان‌های خاص بهینه می‌کنند.
5. یادگیری ماشینی با ارائه سیستم های مدیریت زنجیره تامین، پیش بینی خرابی تجهیزات و بهینه سازی تخصیص منابع، عملیات مراقبت های بهداشتی را بهینه می کند.
6. یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را قادر می‌سازد و با دستگاه‌های پوشیدنی اینترنت اشیا (IoT) برای نظارت بر بیماران و ارائه هشدارهای اولیه کار می‌کند.

این برنامه‌ها پتانسیل یادگیری ماشینی را برای متحول کردن مراقبت‌های بهداشتی، بهبود دقت تشخیص، کارایی درمان و مراقبت کلی از بیمار نشان می‌دهند.

5. اتومبیل های خودران

یادگیری ماشینی نقش مهمی در توسعه خودروهای مدرن ایفا می کند و تسلا به عنوان نمونه بارز آن است. خودروهای تسلا به سخت‌افزار هوش مصنوعی ارائه‌شده توسط NVIDIA متکی هستند و مدل‌های ML بدون نظارت را در خود جای داده‌اند که قابلیت‌های تشخیص و تشخیص اشیاء خودآموز را ممکن می‌سازد. اما این فقط تسلا با ویژگی های خودران نیست.

این خودروها اطلاعات جامعی از محیط اطراف خود جمع آوری می کنند و به حسگرهای مختلفی مانند دوربین، LiDAR، رادار و GPS مجهز هستند. سپس این داده ها برای اطمینان از درک دقیق و تصمیم گیری موثر پردازش می شوند. خودروهای خودران از تکنیک‌های محلی‌سازی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM) استفاده می‌کنند و از داده‌های حسگر برای ایجاد نقشه‌های به‌روز شده استفاده می‌کنند که به ناوبری کمک می‌کند.

مدل‌های ML با تعیین مسیرهای بهینه و کمک به تصمیم‌گیری در زمان واقعی به خودروهای خودران کمک می‌کنند. این مدل‌ها همچنین توسعه سیستم‌های تطبیقی ​​را تسهیل می‌کنند که قادر به تشخیص و پیش‌بینی نقص‌های احتمالی در خودرو هستند.

با ادغام یادگیری ماشینی، خودروها هوشمندتر، خودمختارتر می شوند و می توانند ایمنی و کارایی جاده را افزایش دهند.

6. رفت و آمد و حمل و نقل

الگوریتم های یادگیری ماشینی حتی استانداردهای رفت و آمد و حمل و نقل ما را نیز بالا برده است. برنامه‌های سواری مانند Uber از مدل‌های ML برای خودکارسازی ویژگی‌هایی مانند قیمت‌گذاری سواری، مکان‌های دریافت، مسیرهای بهینه و زمان تخمینی رسیدن استفاده می‌کنند و رفت‌وآمد روزانه ما را راحت‌تر می‌کنند.

Google Maps ابزار ارزشمند دیگری است که از ML برای بهبود رفت و آمد ما استفاده می کند. استفاده از داده‌های موقعیت مکانی، ناوبری هوشمند، پیش‌بینی ترافیک، و توصیه‌های شخصی‌سازی شده را ارائه می‌دهد و سفری کارآمد را تضمین می‌کند.

در صنعت هوانوردی، الگوریتم‌های ML سیستم‌های خلبان خودکار هواپیما از جمله پروازهای تجاری را فعال می‌کنند. این ادغام AI و ML عملیات ایمن و قابل اعتماد را تضمین می کند.

علاوه بر این، الگوریتم‌های ML به توسعه سیستم‌های کنترل سیگنال ترافیک هوشمند کمک می‌کنند. این سیستم‌ها داده‌های جریان ترافیک را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل می‌کنند و زمان‌بندی سیگنال را بر این اساس تنظیم می‌کنند، ازدحام و زمان انتظار را کاهش می‌دهند تا تجربیات کلی رفت و آمد را بهبود بخشند.

7. رسانه های اجتماعی

الگوریتم های یادگیری ماشین نیز به طور گسترده در سایت های شبکه های اجتماعی استفاده می شوند، جایی که آنها ویژگی های متعددی را برای بهبود تجربه کاربر معرفی کرده اند. علاوه بر این، بسیاری از شرکت های رسانه های اجتماعی نیز از هوش مصنوعی و ML برای شناسایی و جلوگیری از حملات مخرب استفاده می کنند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• بسیاری از پلتفرم های شبکه های اجتماعی محبوب مانند فیس بوک، اینستاگرام و اسنپ چت از ویژگی های تشخیص چهره برای اعمال فیلترهای مختلف استفاده می کنند.
• سایت های رسانه های اجتماعی از مدل های ML برای شخصی سازی پست ها بر اساس ترجیحات کاربر استفاده می کنند.
• تبلیغات نمایش داده شده در این پلتفرم ها با توجه به علایق کاربران، محصولات و خدمات مرتبط را توصیه می کنند.
• شبکه های اجتماعی بر اساس شبکه های موجود کاربران، پیشنهاداتی برای ارتباط و دوستان ارائه می دهند.
• تکنیک های تجزیه و تحلیل احساسات برای تجزیه و تحلیل احساسات منتقل شده توسط ایموجی ها استفاده می شود.

این برنامه‌های کاربردی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سایت‌های شبکه‌های اجتماعی با ارائه محتوای شخصی‌سازی‌شده، توصیه‌های مرتبط، و ارتباطات اجتماعی پیشرفته، به بهبود تجربه کاربر کمک می‌کنند.

نگاهی به آینده ML

روندهای فعلی در یادگیری ماشینی کاربرد گسترده آن را در صنایع مختلف نشان می دهد، که امکان اتوماسیون سیستم و افزایش تجربیات کاربر را فراهم می کند. از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی، یادگیری ماشینی نحوه زندگی، کار و تعامل ما با فناوری را تغییر می دهد.

با نگاهی به آینده، آینده یادگیری ماشین پتانسیل بسیار زیادی برای نوآوری های پیشگامانه تر دارد. با ظهور ابزارها و نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، انتظار می‌رود الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنان نقش مهمی ایفا کنند. کاربرد آنها به هر حوزه ای که نیاز به تجزیه و تحلیل کلان داده، تشخیص الگو و اجرای هوش مصنوعی دارد، گسترش می یابد.

با پیشرفت یادگیری ماشینی، می‌توانیم پیشرفت‌ها و اکتشافات بیشتری را پیش‌بینی کنیم که نحوه استفاده از این فناوری قدرتمند را در صنایع و جنبه‌های مختلف زندگی‌مان شکل می‌دهد.

منبع مقاله