به لطف پیشرفت های انجام شده در قدرت محاسباتی و برنامه های یادگیری ماشین ، انسانها واقعاً در یک انقلاب جهانی فناوری زندگی می کنند. دو دهه اول قرن 21 شاهد پیشرفتهای چشمگیری در تحقیقات هوش مصنوعی (AI) بوده ایم. ثابت شده است که یادگیری ماشینی یکی از موفق ترین و گسترده ترین کاربردهای فناوری است که دامنه وسیعی از صنایع را تحت تأثیر قرار داده و میلیاردها کاربر را هر روز تحت تأثیر قرار می دهد. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که شامل مطالعه و استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای سیستم های رایانه ای برای انجام کارهای خاص بدون تعامل انسان است. استفاده از یادگیری ماشینی دریچه ای را برای فناوری های آینده گرایانه باز می کند که مردم در زندگی روزمره خود از آن استفاده می کنند.
دستیارهای صوتی در حال حاضر در همه جا حضور دارند. دستیارهای صوتی مشهوری مانند Apple’s Siri ، Google Assistant ، Amazon’s Alexa و … راه را برای بخشی از مکالمه عمومی افراد هموار می کنند. الگوریتم یادگیری ماشین در پشت همه این دستیارهای صوتی کار می کند تا گفتار را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) تشخیص دهد. سپس ، گفتار را با استفاده از یادگیری ماشین به اعداد تبدیل کرده و بر این اساس پاسخی را تنظیم می کند. همچنین از NLP برای ترجمه اطلاعات غیر قانونی لغات در قراردادها به زبان ساده برای تهیه اطلاعات استفاده می شود. محققان انتظار دارند با پیشرفت تکنیک های یادگیری ماشین ، این فناوری در آینده هوشمندانه تر شود.
فناوری در سیستم بازاریابی در حال بدست آوردن جایگاه خود است. با استفاده از ویژگی های یادگیری ماشینی ، صنعت بازاریابی مشتریان را بر اساس داده های رفتاری و مشخص تقسیم می کند. سیستم عامل های تبلیغات دیجیتال به بازاریابان اجازه می دهد تا بر روی مجموعه مخاطبان با تأثیر محصول مرتبط تمرکز کنند. آنها نیازهای مشتری را درک می کنند و بر این اساس با تبلیغات بهتر اقدام به فروش کالا و خدمت می کنند.
شرکت های بزرگی که درگیر تعاملات مالی و بانکی هستند از یادگیری ماشینی برای کشف تقلب و کلاهبرداری استفاده می کنند. این امر به شرکت ها کمک می کند تا مصرف کنندگان را در امان نگه دارند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند برای شرکتهایی که معاملات کارت اعتباری را انجام می دهند ارزشمند باشد. این فناوری برای پرچم گذاری معاملات که براساس قوانین خاص و بر طبق قوانین شرکت جعلی است ، آموزش دیده است. با شناسایی چنین امور بعد می توان جلوی گرفتار شدن شرکت ها در برابر ضرر بزرگ را گرفت. علاوه بر این ، یک شرکت همچنین می تواند با چشم انداز رقابتی و وفاداری مصرف کننده خود ، اطلاعات کسب کند و فروش یا تقاضا را در زمان واقعی با یادگیری ماشین پیش بینی کند.
اتومبیل های خودران یکی از فن آوری های جذاب در زندگی روزمره امروزه است که در آن یادگیری ماشین در سطح بالایی استفاده می شود. زیبایی اتومبیل های خودران این است که از هر سه جنبه اصلی یادگیری ماشین یعنی یادگیری نظارت شده ، بدون نظارت و تقویتی در کل طراحی ماشین استفاده می شود. اتومبیل های هوشمند از ویژگی های یادگیری ماشین مانند تشخیص اشیا اطراف ماشین ، یافتن فاصله با ماشین جلویی ، محل روسازی و سیگنال ترافیک ، ارزیابی وضعیت راننده و طبقه بندی صحنه استفاده می کنند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند در مورد شرایط جاده و ترافیک در زمان واقعی به راننده مشاوره دهد.
شرکت هایی که برای ایجاد اعتماد بیشتر به صنعت حمل و نقل کار می کنند یادگیری ماشینی را به عنوان منبع اصلی برای کار خود انتخاب می کنند. برنامه های پر مصرفی مانند Uber ، Lyft ، Ola و غیره در بسیاری از محصولات خود از برنامه ریزی مسیرهای بهینه تا تعیین قیمت ها از یادگیری ماشین استفاده می کنند. قیمت پویا در سفر ، هزینه مسافر را با تغییر شرایط بازار تنظیم می کند. قیمت ها بسته به عواملی مانند زمان ، مکان ، آب و هوا ، تقاضای مشتری و غیره متفاوت است. یادگیری ماشین همچنین به رانندگان کمک می کند تا بهترین مسیر را برای رسیدن مسافران از نقطه A به B پیدا کنند.
سازمان ها می توانند از مدل های یادگیری ماشینی برای پیش بینی رفتار مشتری بر اساس داده های گذشته وی استفاده کنند. شرکت ها به دنبال صحبت با مردم در شبکه های اجتماعی می باشند و سپس افرادی را که در جستجوی محصول یا خدمات داده شده هستند ، شناسایی می کنند. به عنوان مثال ، Zappos از تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین برای کمک به ارائه اندازه گیری شخصی و نتیجه جستجو برای مشتریان و همچنین مدل های رفتار پیش بینی کننده استفاده می کند.
ارزش یادگیری ماشینی در مراقبت های بهداشتی در توانایی آن در پردازش مجموعه داده های عظیم فراتر از توانمندی انسان است و همچنین تجزیه و تحلیل این داده ها را به بینش بالینی قابل اعتماد تبدیل می کند که به پزشکان در درمان کمک می کند. یادگیری ماشینی در برنامه ریزی و ارائه مراقبت کمک می کند ، در نهایت منجر به نتایج بهتر ، هزینه های کمتر مراقبت و افزایش رضایت بیمار می شود. با کمک رایانه (CAD) ، یک برنامه یادگیری ماشینی نیز می تواند برای بررسی اسکن ماموگرافی زنان در پیش بینی سرطان مورد استفاده قرار بگیرد.
اتوماسیون فرآیند هوشمند (IPA) محصول همگرایی هوش مصنوعی و فناوری های مرتبط از جمله دید رایانه ، اتوماسیون شناختی و یادگیری ماشینی است. با گردآوری این فناوری ها در یک فرآیند واحد ، شرکت ها امکان اتوماسیون غنی تری را پیدا می کنند و قفل هر ارزش تجاری را برای شرکت باز می کنند. از الگوریتم یادگیری ماشین می توان در اتوماسیون ارزیابی ریسک بیمه بدون خطا از کار دستی ورود اطلاعات استفاده کرد.
یادگیری ماشینی با استفاده از چت بات های گفتگویی که به درخواست های مشتری پاسخ مربوطه را می دهند ، به پشتیبانی مشتری کمک می کند. با استفاده از مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل احساسات ، الگوریتم های یادگیری ماشین قادر به درک نیاز مشتری و لحن گفتن آنها هستند. سپس سیستم درخواست را به شخص پشتیبانی کننده مناسب مشتری هدایت می کند.
یادگیری ماشینی نقشی محوری در تأمین امنیت در اجتماعات بزرگ دارد. این فناوری یک دارایی برای کمک به جلوگیری از هشدارهای جعلی و مشکل هایی را فراهم می کند که ممکن است در محافل انسانی در رویدادهای بزرگ عمومی از امنیت بی بهره باشند. به عنوان مثال ، Evolv Technology ادعا می کند که یک سیستم امنیتی فیزیکی ارائه می دهد که 600 تا 900 نفر را در هر ساعت برای راهپیمایی ها نمایش می دهد.
فوق العاده
بسیار مقاله خوبی بود
درود