Top 16 ejemplos de la vida real y uso de Machine Learning

 

El aprendizaje automático es una innovación moderna que ayudó a las personas a mejorar no solo numerosos procesos industriales y profesionales, sino también su vida cotidiana. El aprendizaje automático ahora se considera una de las innovaciones más significativas desde los microchips. Pero, ¿qué es el aprendizaje automático? Es un subconjunto de inteligencia artificial que utiliza técnicas estadísticas para construir sistemas informáticos inteligentes para aprender de sus bases de datos.

La IA alguna vez fue un fantástico concepto de ciencia ficción, pero ahora se convierte en una realidad cotidiana. Algunos dicen que la IA conduce a otra revolución industrial. Mientras que la Revolución Industrial anterior usaba fuerza física y mecánica, la nueva revolución explotará las habilidades mentales y cognitivas. ¿Pero cómo? En este artículo, discutiremos 16 ejemplos reales de aprendizaje automático y cómo ayuda a crear una mejor tecnología para mejorar la calidad de nuestras vidas.

 

1. Reconocimiento de imagen

El reconocimiento de imágenes es un uso cotidiano del aprendizaje automático. Muchas situaciones pueden clasificar el objeto como una imagen digital. Por ejemplo, la intensidad de cada píxel se usa como una medida para una imagen en blanco y negro. Cada píxel ofrece una medición de intensidad de 3 colores en imágenes en color, rojo, verde y azul (RGB). El aprendizaje automático también se puede utilizar en imágenes de detección facial. Hay una categoría separada en múltiples bases de datos individuales. El aprendizaje automático también se utiliza para reconocer letras manuscritas e impresas. Podemos segmentar un escrito en imágenes más pequeñas de un solo carácter.

2. Reconocimiento de voz

Reconocer el habla es traducir las palabras habladas en texto. También se llama reconocimiento de voz por computadora o reconocimiento de voz automático. Una aplicación puede recordar las palabras pronunciadas en un clip o archivo de audio y convertir el audio en un archivo de texto. En esta aplicación, la medición puede ser un conjunto de números que representan la señal de voz. La intensidad también puede segmentar la señal de voz en varias bandas de frecuencia de tiempo. Las aplicaciones como la interfaz de usuario de voz, la búsqueda por voz y más utilizan el reconocimiento de voz. Las interfaces de usuario de voz incluyen marcado, enrutamiento de llamadas, control de dispositivos. También se puede utilizar la entrada de datos simple y documentos estructurados.

3. Vigilancia de videos

¡Imagina un solo monitoreo de múltiples cámaras! De hecho, una tarea tediosa y desafiante. Por lo tanto, entrenar computadoras para hacer este trabajo tiene sentido. Hoy, antes de que ocurra, el sistema de videovigilancia funciona con inteligencia artificial para detectar delitos. Realizan un seguimiento de comportamientos inusuales, como quedarse quieto durante mucho tiempo, tropezar o tropezar con bancos, etc. Por lo tanto, el sistema puede alertar a las personas que pueden ayudar a prevenir el mal funcionamiento. Ayudan a mejorar los servicios de vigilancia cuando se informan y se cuentan como válidos. Esto sucede con un fondo de aprendizaje automático.

4. Asistentes personales virtuales

Algunos de los ejemplos famosos de asistentes personales virtuales son Siri, Alexa, Google Now. Como su nombre lo indica, cuando lo solicitan por voz, ayudan a encontrar información. Simplemente actívelos y pregunte: «¿Cuál es mi horario hoy?» ¿Qué son los vuelos de Alemania a Londres? “O preguntas similares. Su asistente personal buscará información para responder sus preguntas, recordar sus preguntas o enviar un pedido a otros recursos (como aplicaciones telefónicas) para recopilar información. Incluso puede enseñar a los asistentes para tareas específicas como «Establecer una alarma de AM a la mañana siguiente», «Recordarme visitar la Oficina de Visas día tras día.

5. Detección de fraude en línea

El aprendizaje automático muestra su capacidad para hacer del ciberespacio un lugar seguro, y el seguimiento del fraude monetario es uno de sus ejemplos. Por ejemplo, Paypal usa ML para proteger el lavado de dinero. Utiliza un conjunto de herramientas para comparar millones de transacciones, distinguiendo entre transacciones legítimas o ilegales entre compradores y vendedores.

6. Diagnóstico médico

El aprendizaje automático se puede utilizar en técnicas y herramientas para diagnosticar enfermedades. Se utiliza para analizar y combinar parámetros clínicos para predecir la predicción de la progresión de la enfermedad, extraer el conocimiento médico para los resultados de la investigación, la planificación de la terapia y la vigilancia del paciente. Estas son implementaciones exitosas de métodos de aprendizaje automático. Puede ayudar a integrar sistemas informáticos en el sector sanitario.

7. Arbitraje estadístico

El arbitraje financiero se refiere a estrategias comerciales automatizadas a corto plazo que involucran muchos valores. El usuario se enfoca en implementar un algoritmo de negociación de valores basado en cantidades tales como el historial y las variables económicas globales. Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para lograr una estrategia de arbitraje de índice. Aplicamos regresión lineal y soporte de vectores a precios de flujo de stock.

8. Asociaciones de aprendizaje

Las asociaciones de aprendizaje son el proceso de desarrollar ideas sobre diferentes asociaciones de productos. Un buen ejemplo es cómo combinar productos no relacionados. Las asociaciones entre productos que las personas compran son una de las aplicaciones de aprendizaje automático. Cuando una persona compra un producto, se mostrarán productos similares porque los dos productos están relacionados. Cuando se lanzan nuevos productos, se vinculan con los antiguos para aumentar las ventas.

9. Clasificación

La clasificación es un proceso de jugar a cada individuo en muchas clases. La clasificación ayuda a analizar las medidas de un objeto para identificar la categoría del objeto. Los analistas usan datos para establecer relaciones productivas. Por ejemplo, antes de que un banco decida distribuir préstamos, evalúa la capacidad de los clientes para pagarlos. Podemos hacer esto considerando factores como las ganancias de los clientes, los ahorros y el historial financiero. Esta información proviene de datos de préstamos anteriores.

10. Predicción

Los sistemas de predicción también pueden usar el aprendizaje automático. Por ejemplo, un préstamo, el sistema necesita clasificar los datos disponibles en grupos para calcular la probabilidad de una falla. Está definido por las regulaciones prescritas por los analistas. Una vez que se realiza la clasificación, se puede calcular la probabilidad de falla. Todos los sectores pueden calcular estos cálculos para diversos fines. La predicción es una de las mejores aplicaciones de aprendizaje automático. Tomemos las predicciones de tráfico, para otro ejemplo.

Todos usamos servicios de navegación GPS. Mientras hacemos eso, nuestras ubicaciones y velocidades actuales se guardan en un servidor de tráfico central. Estos datos se utilizan para mapear el tráfico actual. Si bien esto ayuda a prevenir el tráfico y analiza la congestión, el problema subyacente es que hay menos automóviles equipados con GPS. El aprendizaje automático en tales escenarios ayuda a estimar las regiones donde se puede encontrar congestión a diario.

11. Extracción

La extracción de información (IE) es otra aplicación de aprendizaje automático. Este proceso elimina datos estructurados de datos no estructurados. Páginas web, artículos, blogs, informes corporativos, etc. La base de datos relacional mantiene la salida de extracción de información. Como un conjunto de documentos, el proceso de extracción genera datos estructurados. Este resultado se resume en una relación de base de datos, como una hoja de Excel y una tabla. La extracción es ahora un factor crítico en big data. Conocemos el gran volumen de datos generados, la mayoría de los cuales no están estructurados. El primer desafío importante es la gestión de datos no estructurados. Convierta datos no estructurados en un formulario estructurado basado en patrones para almacenarlo en RDBMS. El mecanismo de recopilación de datos también cambia en los días actuales. Hemos recopilado datos en murciélagos como Fin del día (EOD) en el pasado, pero ahora las empresas quieren recopilar datos en tiempo real a medida que se generan.

12. Regresión

El aprendizaje automático también se puede implementar en regresión. La regresión nos permite utilizar el aprendizaje automático para optimizar los parámetros. También se puede usar para reducir el error de aproximación y calcular el resultado más cercano. También podemos usar el aprendizaje automático para maximizar la funcionalidad. También podemos optar por cambiar las entradas para lograr el resultado más cercano posible.

13. Servicios financieros

El aprendizaje automático en finanzas y banca tiene un gran potencial. Es la fuerza impulsora detrás de la popularidad de los servicios financieros. El aprendizaje automático puede ayudar a los bancos e instituciones financieras a tomar decisiones más inteligentes. La capacitación en máquinas puede ayudar a los servicios financieros a detectar el cierre antes de que ocurra. También puede rastrear patrones de gasto para los clientes. El aprendizaje automático también puede realizar análisis de mercado. Entrene máquinas inteligentes para controlar los patrones de gasto. Los algoritmos pueden identificar y reaccionar rápidamente en tiempo real.

14. Atención al cliente en línea

Varios sitios web ahora ofrecen oportunidades para chatear con representantes de atención al cliente mientras navega por el sitio. No todos los sitios web tienen un ejecutivo en vivo para responder sus preguntas. Estás hablando principalmente con un chatbot. Estos bots tienden a extraer y presentar información a los clientes del sitio web. Mientras tanto, los chatbots progresan con el tiempo. Mediante sus algoritmos de aprendizaje automático, es más probable que comprendan las consultas de los usuarios y proporcionen mejores respuestas.

15. Filtrado de spam y malware

Varios clientes de correo electrónico utilizan filtros de spam. Para actualizar continuamente estos filtros de spam, utilizan el aprendizaje automático. Tras el filtrado de spam, no se pueden rastrear los últimos trucos adoptados por los spammers. Multi-Layer Perceptron, C 4.5 Tree Inducing Decision son algunas de las técnicas de filtrado de spam con ML. Cada día se detectan más de 325 000 programas maliciosos y cada código es similar en un 90-98 por ciento a sus versiones anteriores. Los programas de seguridad de aprendizaje automático comprenden el patrón de codificación. Con una variación del 2 al 10%, detectan y protegen fácilmente el nuevo malware.

16. Recomendaciones de productos

Usted compró un producto en línea hace unos días; entonces recibirá correos electrónicos para sugerencias de compras. De lo contrario, es posible que haya notado que el sitio web de compras o la aplicación sugiere elementos que se adaptan a su gusto. Esto refina su experiencia de compra, por supuesto, pero ¿sabía que es una máquina que le enseña magia? Las recomendaciones de productos se basan en el comportamiento de su sitio web / aplicación, compras pasadas, artículos que le gustaron o se agregaron a un carrito, preferencias de marca, etc.

En resumen, el aprendizaje automático es un avance increíble en inteligencia artificial. Y si bien el aprendizaje automático tiene un impacto terrible, estas aplicaciones de aprendizaje automático son una forma de mejorar nuestras vidas.

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