Quels sont de bons exemples d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur dans la vie quotidienne?

Vigneswaran Govindaraj

Vigneswaran Govindaraj, Ingénieur logiciel chez Tata Consultancy Services (2016-present)

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L'apprentissage automatique au quotidien commence avec votre appareil.

  1. Assistant personnel (assistant Google, Alexa, Siri): l’assistant personnel a tendance à observer chaque frappe du clavier pour vous fournir les résultats de sujets pertinents.
  2. Médias sociaux (géant de la technologie FB): Vos flux de nouvelles ont tendance à apparaître comme vous le voyez. Par exemple, si vous voyez une vidéo de snooker, il y aura évidemment une autre vidéo de snooker dans les prochains flux 10.
  3. Moteurs de recherche: il suffit de prendre votre téléphone portable et un autre mobile de votre famille. En les connectant avec leurs données mobiles respectives et en recherchant la même chose, vous avez tendance à voir des résultats de recherche différents. En tant qu'ingénieur en logiciel, par exemple, j'ai recherché une adresse IP. Le résultat de la recherche était le protocole Internet, mais lorsque j'ai cherché la même chose avec mon père, c'était l'Indian Petroleum.

L’apprentissage automatique est utilisé dans certains domaines, mais il ya beaucoup d’autres domaines dans la vie quotidienne où l’apprentissage automatique est utilisé.

Chaque jour, vous utilisez le clavier de votre téléphone, Google observait chaque action pour vous fournir une recherche fiable lorsque vous

Saurav Verma

Saurav Verma, B.Tech Informatique et apprentissage automatique, Université de technologie de Biju Patnaik (2017)

Répondu il y a 35w

Aha! C'est une très bonne question. Une fois, j'étais vraiment obsédé par la même question.

Ayons un avant-goût de l'apprentissage machine / intelligence artificielle utilisé dans la vie quotidienne.

  • Assistants personnels virtuels:

Vous devez avoir utilisé l'assistance Google (OK Google), Bixby, Siri ou Alexa. Ils reçoivent une entrée en tant que commande vocale et convertissent la commande vocale en texte. Plus tard, le VPA utilise les algorithmes AI / ML pour traiter la commande et fournir les résultats.

Exemple: lorsque vous demandez à Google Assistant «Quel temps fait-il», il convertit l'entrée audio en texte, puis se connecte aux serveurs pour récupérer les informations météo, puis convertit à nouveau le résultat en audio et vous donne une sortie vocale.

  • Plans:
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La vie sans Google Maps est difficile, c'est vrai. Que ce soit vérifier les itinéraires ou le trafic en direct. Cela a rendu notre vie beaucoup plus facile. Maintenant, la question reste, comment ça marche.

Google Maps alimente les données (route) à partir desquelles l'utilisateur se déplace et crée une carte virtuelle. Ensuite, pour déterminer le trafic actuel, il utilise ML pour extraire les données de chaque périphérique d’un itinéraire particulier et les transmettre au système. ML détermine le trafic et les déplacements prévus entre deux emplacements donnés, lesquels changent au fur et à mesure que le trafic change (temps réel)

OLA & UBER, utilise la même méthode AI / ML pour déterminer le trafic, les itinéraires et les tarifs. Le service tarifaire est basé sur une tarification dynamique. Lorsque la demande est élevée dans certaines zones, les prix montent et inversement. Qui fait ça? Tout est automatisé par AI / ML.

  • Moteur de recherche:

La plupart des moteurs de recherche populaires suggèrent les mots-clés. C'est du pur ML, il découvre les recherches populaires les plus populaires dans votre région qui correspondent à votre historique de recherche personnel et calcule le résultat. En outre, le classement du site Web est effectué via ML. Les sites Web au design épuré, avec plus de trafic et un contenu de qualité contenant moins de liens publicitaires, feront les recherches les plus fréquentes (page 1st) du moteur de recherche.

  • Média sociaux:

De la personnalisation du flux à l'amélioration de l'expérience utilisateur, les médias sociaux utilisent ML / AI. Lorsque vous téléchargez une image sur Facebook, il vous suggère automatiquement de marquer les personnes de l'image. Facebook recherche des caractéristiques uniques et utilise la reconnaissance faciale pour la faire correspondre aux personnes figurant dans votre liste d'amis. Par conséquent, vous obtenez les résultats les plus précis. Il en va de même avec la fonctionnalité «Les gens que vous connaissez», ML / AI fait tout.

  • Vidéos de surveillance:
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C'est vraiment difficile de surveiller des milliers d'écrans vidéo pour une seule personne. Pour aider la cause, les systèmes de surveillance s'appuient sur AI / ML pour détecter les crimes avant qu'ils ne surviennent. Le système recherche l'activité inhabituelle et alerte le préposé humain. Cela fait gagner du temps et des vies.

  • Sécurité:

Avez-vous remarqué que le nombre de spams dans votre courrier électronique a soudainement diminué? Gmail utilise un filtrage anti-spam avancé optimisé par ML pour empêcher le spam d'atteindre votre courrier électronique.

Beaucoup de sociétés antivirus ont également adopté la même chose.

La détection de fraude en ligne prend également l’aide de ML. PayPal utilise ML pour suivre les paiements en ligne et faire la distinction entre les transactions légitimes et illégitimes entre deux parties.

  • Support client en ligne:

Avant d'être connecté à un représentant du service clientèle, vous êtes connecté à un bot qui tente de résoudre le problème du client. Bot utilise ML pour comprendre le langage humain et le résoudre.

  • Shopping en ligne:

Savez-vous que les portails de commerce électronique les plus populaires vous donnent des recommandations de produits basées sur votre choix et l'historique de vos recherches et achats de produits. Il s’agit d’un système ML / AI fonctionnant dans le backend pour vous aider dans vos achats.

C’est beaucoup d’exemples pour comprendre l’importance de l’IA / ML dans la vie quotidienne et ce qui est étrange, c’est que ce ne sont là que quelques applications de l’IA / ML. L'IA / ML est utilisé dans presque tous les secteurs, de l'espace au financement. Partout!

J'espère que ma réponse a été utile et pertinente.

Vive!

An upvote ne fera pas mal, je suppose. ��

Saanvi Priya

Saanvi Priya

Répondu il y a 34w · L'auteur dispose de réponses 83 et de vues de réponses 59.1k

Lorsque nous sommes en mesure de nous concentrer sur notre vie quotidienne, nous pouvons obtenir de nombreux exemples d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. En venant à la machine apprendre alors il en utilisant de nombreuses façons comme la vente au détail, le marketing, la finance, les soins de santé, etc.

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Je voudrais mentionner quelques exemples de ML

  1. Dans les soins de santé, le ML utilise pour prédire le risque de maladie des patients
  2. optimisation de la chaîne d'approvisionnement dans le commerce de détail
  3. Analyse de compteur intelligent en analyse

Fonction de l'IA similaire au travail du cerveau humain pour le traitement des données et la création de modèles dans la prise de décision. L'un des sous-ensembles de ML est l'apprentissage en profondeur en intelligence artificielle, capable d'apprendre des données non supervisées et non structurées.

Les meilleurs exemples que nous puissions décrire pour un apprentissage en profondeur dans notre vie quotidienne sont

1. Restauration des couleurs dans les photos et vidéos en noir et blanc.

2. Estimation de pose multi-personnes en temps réel

3. Changer le regard des gens sur les photos

Pour apprendre plus : BEPEC | Pourquoi Data Science? Bengaluru

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