Strojno učenje zvuči kao nedavni izum, ali mnoge industrije ga koriste već godinama. Evo nekoliko primjera.

Strojno učenje, ili ML, izdanak je umjetne inteligencije (AI) i privuklo je značajnu pozornost zbog pojave AI alata kao što su ChatGPT i DALL-E. Omogućuje računalnim sustavima prilagodbu i učenje iz iskustava, što ga čini široko priznatim konceptom. Iako je njegova popularnost nedavno porasla, strojno učenje već prevladava u brojnim scenarijima iz stvarnog života.

Zanimaju vas njegove svakodnevne primjene? Pogledajmo neke uobičajene primjere strojnog učenja na djelu.

1. Osobni asistenti i chatbotovi

Zasluga za sliku: vectorjuice/freepik

Jedna od najpraktičnijih primjena strojnog učenja vidi se u AI osobnim asistentima i chatbotovima. Popularni alati kao što su Alexa, Google Assistant i Siri oslanjaju se na ML algoritme koji koriste obradu prirodnog jezika (NLP—što je NLP?) i tehnike dubokog učenja za razumijevanje jezičnih obrazaca, tonova i konteksta. To im omogućuje da se uključe u simulirane razgovore s ljudima.

instagram viewer

Sposobnost razumijevanja ljudskog jezika uvelike pojednostavljuje naše interakcije s računalnim sustavima. Dajući naredbu ili upit chatbotu ili osobnom pomoćniku s umjetnom inteligencijom, on može točno izvršavati zadatke ili pružati relevantne odgovore.

Primjer ML-a na djelu je korištenje chatbota u korisničkoj službi. Mnoge trgovine e-trgovine koriste ovu značajku, omogućujući kupcima postavljanje pitanja i primanje trenutnih odgovora od robota.

2. Automatski odgovori e-poštom

Još jedna uobičajena primjena strojnog učenja u stvarnom životu jesu automatski odgovori e-pošte pokretani ML-om. Možda ste primijetili da kada primite e-poštu na svoj Gmail račun, ona predlaže točne opcije odgovora na temelju konteksta razgovora. Ova sposobnost je omogućena kroz ML i NLP tehnike.

Slično tome, e-poruke koje primate odmah nakon prijave na newsletter, kupnje ili čak napuštanja košarice automatizirane su. Ove e-poruke generira softver koji koristi takve modele, omogućujući njihovo slanje samo kada se pokreću određene radnje. Osim toga, ovaj softver za automatski odgovor e-poštom osigurava prilagodbu i personalizaciju e-pošte.

Korištenje automatiziranog softvera za odgovore putem e-pošte nudi nekoliko prednosti, uključujući:

  • Povećana učinkovitost.
  • Poboljšana korisnička služba.
  • Personalizirana iskustva proučavanjem vaših preferencija.
  • Ušteda jer se e-poruke mogu slati bez ljudske intervencije.

3. Osobne financije i bankarstvo

Algoritmi strojnog učenja također su ušli u sektor financija i bankarstva, pružajući vrijedne aplikacije. Jedan od načini na koje banke koriste AI i ML algoritme je napredna tehnika otkrivanja prijevara, koja nudi snažnu sigurnost za vašu imovinu. ML modeli za otkrivanje prijevara u bankarstvu mogu razlikovati legalne od nezakonitih transakcija korištenjem metoda prepoznavanja slika i teksta za učenje obrazaca i prepoznavanje lažnih aktivnosti.

Strojno učenje također je korisno u osobnim financijama, osobito u upravljanju portfeljem. Online investicijske platforme, djelujući kao robo-savjetnici, koriste ML za pomoć u izgradnji, praćenju i automatiziranju upravljanja raznolikim portfeljima. Te platforme uče o vašim preferencijama za određenu imovinu ili rizike i pomažu u izgradnji vašeg portfelja u skladu s tim bez ljudskog nadzora.

Dodatno, strojno učenje omogućuje predviđanje tržišta u osobnim financijama. BL algoritmi mogu predvidjeti cijene dionica i tržišne trendove analizom povijesnih podataka. Ovaj vam uvid omogućuje da razvijete učinkovite strategije trgovanja i identificirate povoljne prilike za trgovanje.

4. Zdravstvena njega i medicinska dijagnoza

Strojno učenje također se pokazalo ključnim alatom u zdravstvenoj industriji, nudeći brojne prednosti za medicinsku dijagnozu, njegu pacijenata i ukupne ishode. Surađuje s raznim zdravstvene tehnologije koje poboljšavaju dobrobit na više načina.

Evo šest kritičnih primjena strojnog učenja u zdravstvu:

  1. Algoritmi strojnog učenja analiziraju podatke o pacijentu, uključujući simptome, medicinsku dokumentaciju, laboratorijske rezultate i skeniranje slika, kako bi pomogli u preciznoj dijagnozi bolesti i prognozi.
  2. Analizom karakteristika pacijenata, genetskih informacija, povijesti liječenja i kliničkih podataka, strojno učenje razvija personalizirane planove liječenja prilagođene individualnim potrebama.
  3. Strojno učenje olakšava analizu rendgenskih snimaka, MRI skeniranja i patoloških slajdova, automatski otkrivanje abnormalnosti, identificiranje specifičnih značajki i pomoć radiolozima u dijagnozi bolesti.
  4. ML modeli optimiziraju procese otkrivanja lijekova omogućujući optimizaciju kliničkih ispitivanja, regrutiranje pacijenata i identificiranje prikladnih kandidata za određene tretmane.
  5. Strojno učenje optimizira operacije zdravstvene skrbi pružanjem sustava upravljanja opskrbnim lancem, predviđanjem kvara opreme i optimiziranjem raspodjele resursa.
  6. Strojno učenje omogućuje prediktivnu analitiku, rad s nosivim uređajima interneta stvari (IoT) za praćenje pacijenata i pružanje ranih upozorenja.

Ove aplikacije pokazuju potencijal strojnog učenja za revoluciju u zdravstvu, poboljšavajući točnost dijagnoze, učinkovitost liječenja i cjelokupnu skrb za pacijente.

5. Automobili koji se sami voze

Strojno učenje igra značajnu ulogu u razvoju modernih automobila, a Tesla služi kao istaknuti primjer. Teslini automobili oslanjaju se na AI hardver koji osigurava NVIDIA, uključujući nenadzirane ML modele koji omogućuju samoučeće prepoznavanje objekata i mogućnosti detekcije. Ali nije samo Tesla sa samovozećim značajkama.

Ovi automobili prikupljaju sveobuhvatne informacije o svojoj okolini i opremljeni su raznim senzorima kao što su kamere, LiDAR, radar i GPS. Ti se podaci zatim obrađuju kako bi se osigurala točna percepcija i učinkovito donošenje odluka. Samovozeći automobili koriste tehnike simultane lokalizacije i mapiranja (SLAM), koristeći podatke senzora za izradu ažuriranih karata koje pomažu u navigaciji.

ML modeli dodatno pridonose samovozećim automobilima određujući optimalne putanje i pomažući u donošenju odluka u stvarnom vremenu. Ovi modeli također olakšavaju razvoj prilagodljivih sustava koji mogu otkriti i predvidjeti potencijalne kvarove u vozilu.

Integracijom strojnog učenja automobili postaju inteligentniji, autonomniji i sposobniji poboljšati sigurnost i učinkovitost na cestama.

6. Putovanje na posao i prijevoz

Algoritmi strojnog učenja čak su podigli naše standarde putovanja na posao i prijevoza. Aplikacije za pozivanje prijevoza poput Ubera koriste ML modele za automatizaciju značajki kao što su cijene vožnje, lokacije preuzimanja, optimalne rute i procijenjeno vrijeme dolaska, čineći naše svakodnevno putovanje praktičnijim.

Google karte još su jedan vrijedan alat koji iskorištava ML za poboljšanje našeg putovanja na posao. Korištenje podataka o lokaciji nudi inteligentnu navigaciju, predviđanja prometa i personalizirane preporuke, osiguravajući učinkovito putovanje.

U zrakoplovnoj industriji algoritmi ML omogućuju sustave autopilota u zrakoplovima, uključujući komercijalne letove. Ova integracija AI i ML osigurava sigurne i pouzdane operacije.

Nadalje, ML algoritmi doprinose razvoju pametnih sustava kontrole prometne signalizacije. Ovi sustavi analiziraju podatke o prometu u stvarnom vremenu i prilagođavaju vrijeme signala u skladu s tim, smanjujući gužve i vrijeme čekanja kako bi se poboljšalo cjelokupno iskustvo putovanja na posao.

Algoritmi strojnog učenja također se široko koriste na društvenim mrežama, gdje su uveli brojne značajke za poboljšanje korisničkog iskustva. Nadalje, mnoge tvrtke društvenih medija također koristite AI i ML za otkrivanje i sprječavanje zlonamjernih napada. Evo nekoliko primjera:

  • Mnoge popularne platforme za društveno umrežavanje kao što su Facebook, Instagram i Snapchat uključuju značajke prepoznavanja lica za primjenu raznih filtara.
  • Web-mjesta društvenih medija koriste ML modele za personalizaciju objava na temelju individualnih preferencija korisnika.
  • Oglasi prikazani na ovim platformama prilagođeni su interesima korisnika, preporučujući relevantne proizvode i usluge.
  • Društvene mreže daju prijedloge za veze i prijatelje na temelju postojećih mreža korisnika.
  • Tehnike analize emocija koriste se za analizu osjećaja koje prenose emojiji.

Ove primjene algoritama strojnog učenja na društvenim mrežama doprinose poboljšanju korisničko iskustvo pružanjem personaliziranog sadržaja, relevantnih preporuka i poboljšanih društvenih mreža veze.

Pogled unaprijed u budućnost ML-a

Trenutačni trendovi u strojnom učenju ukazuju na njegovu široku primjenjivost u raznim industrijama, omogućujući automatizaciju sustava i poboljšavajući korisnička iskustva. Od zdravstva do financija, strojno učenje mijenja način na koji živimo, radimo i komuniciramo s tehnologijom.

Gledajući unaprijed, budućnost strojnog učenja ima ogroman potencijal za još revolucionarnije inovacije. S porastom alata i softvera temeljenih na umjetnoj inteligenciji, očekuje se da će algoritmi strojnog učenja nastaviti igrati ključnu ulogu. Njihova se primjena proteže na bilo koju domenu koja zahtijeva analizu velikih količina podataka, prepoznavanje uzoraka i implementaciju umjetne inteligencije.

Kako strojno učenje napreduje, možemo predvidjeti daljnji napredak i otkrića koja će oblikovati način na koji ćemo ovu moćnu tehnologiju koristiti u različitim industrijama i aspektima naših života.