7 rzeczywistych zastosowań uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe, czyli ML, jest pochodną sztucznej inteligencji (AI) i zyskało znaczną uwagę dzięki pojawieniu się narzędzi AI, takich jak ChatGPT i DALL-E. Umożliwia systemom komputerowym adaptację i uczenie się na podstawie doświadczeń, dzięki czemu jest powszechnie uznaną koncepcją. Chociaż jego popularność ostatnio wzrosła, uczenie maszynowe jest już powszechne w wielu rzeczywistych scenariuszach.

Ciekawi Cię jego codzienne zastosowanie? Przyjrzyjmy się kilku typowym przykładom uczenia maszynowego w działaniu.

1. Asystenci osobiści i Chatboty

Jednym z najbardziej praktycznych zastosowań uczenia maszynowego są asystenci osobiści AI i chatboty. Popularne narzędzia, takie jak Alexa, Asystent Google i Siri, opierają się na algorytmach ML, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP —co to jest NLP?) i technik głębokiego uczenia się, aby zrozumieć wzorce językowe, tony i kontekst. Dzięki temu mogą prowadzić symulowane rozmowy z ludźmi.

Zdolność rozumienia ludzkiego języka znacznie upraszcza nasze interakcje z systemami komputerowymi. Przekazując polecenie lub monit chatbotowi lub osobistemu asystentowi AI, może dokładnie wykonywać zadania lub udzielać odpowiednich odpowiedzi.

Przykładem ML w działaniu jest wykorzystanie chatbotów w obsłudze klienta. Wiele sklepów e-commerce wykorzystuje tę funkcję, umożliwiając klientom zadawanie pytań i otrzymywanie natychmiastowych odpowiedzi od botów.

2. Autorespondery e-mailowe

Innym powszechnym zastosowaniem uczenia maszynowego w prawdziwym życiu są autorespondery e-mail oparte na ML. Być może zauważyłeś, że gdy otrzymasz wiadomość e-mail na swoje konto Gmail, sugeruje ona dokładne opcje odpowiedzi na podstawie kontekstu rozmowy. Ta zdolność jest możliwa dzięki technikom ML i NLP.

Podobnie e-maile, które otrzymujesz natychmiast po zapisaniu się do newslettera, dokonaniu zakupu, a nawet porzuceniu koszyka, są zautomatyzowane. Te e-maile są generowane przez oprogramowanie, które wykorzystuje takie modele, umożliwiając ich wysyłanie tylko wtedy, gdy zostaną uruchomione określone działania. Dodatkowo to oprogramowanie autorespondera e-mail zapewnia dostosowanie i personalizację wiadomości e-mail.

Korzystanie z automatycznego oprogramowania do odpowiadania na wiadomości e-mail oferuje kilka korzyści, w tym:

• Zwiększona wydajność.
• Ulepszona obsługa klienta.
• Spersonalizowane doświadczenia dzięki poznaniu Twoich preferencji.
• Oszczędność kosztów, ponieważ e-maile mogą być wysyłane bez interwencji człowieka.

3. Finanse osobiste i bankowość

Algorytmy uczenia maszynowego weszły również do sektora finansów i bankowości, dostarczając wartościowych aplikacji. Jeden z sposoby, w jakie banki wykorzystują algorytmy AI i ML to zaawansowane techniki wykrywania oszustw, które zapewniają solidne zabezpieczenie Twoich aktywów. Modele ML do wykrywania oszustw w bankowości mogą rozróżniać transakcje legalne i nielegalne, wykorzystując metody rozpoznawania obrazu i tekstu w celu poznania wzorców i zidentyfikowania oszukańczych działań.

Uczenie maszynowe jest również korzystne w finansach osobistych, szczególnie w zarządzaniu portfelem. Internetowe platformy inwestycyjne, działające jako robo-doradcy, wykorzystują ML do pomocy w budowaniu, monitorowaniu i automatyzacji zarządzania zdywersyfikowanymi portfelami. Platformy te dowiadują się o Twoich preferencjach dotyczących określonych aktywów lub ryzyk i pomagają odpowiednio skonstruować Twoje portfolio bez nadzoru człowieka.

Dodatkowo uczenie maszynowe umożliwia prognozowanie rynku w finansach osobistych. Algorytmy BL mogą przewidywać ceny akcji i trendy rynkowe, analizując dane historyczne. Ta wiedza umożliwia opracowywanie skutecznych strategii handlowych i identyfikowanie korzystnych okazji handlowych.

4. Opieka zdrowotna i diagnostyka medyczna

Uczenie maszynowe stało się również kluczowym narzędziem w branży opieki zdrowotnej, oferując liczne korzyści w diagnostyce medycznej, opiece nad pacjentem i ogólnych wynikach. Współpracuje z różnymi technologie opieki zdrowotnej, które poprawiają samopoczucie na kilka sposobów.

Oto sześć krytycznych zastosowań uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej:

1. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane pacjenta, w tym objawy, dokumentację medyczną, wyniki laboratoryjne i skany obrazowe, aby pomóc w precyzyjnym rozpoznaniu choroby i prognozowaniu.
2. Poprzez analizę charakterystyki pacjenta, informacji genetycznych, historii leczenia i danych klinicznych, uczenie maszynowe opracowuje spersonalizowane plany leczenia dostosowane do indywidualnych potrzeb.
3. Uczenie maszynowe ułatwia automatyczną analizę zdjęć rentgenowskich, skanów MRI i preparatów patologicznych wykrywanie nieprawidłowości, identyfikowanie określonych cech i wspomaganie radiologów w diagnozowaniu chorób.
4. Modele ML optymalizują procesy odkrywania leków, umożliwiając optymalizację badań klinicznych, rekrutację pacjentów i identyfikację odpowiednich kandydatów do określonych terapii.
5. Uczenie maszynowe optymalizuje operacje opieki zdrowotnej, dostarczając systemy zarządzania łańcuchem dostaw, przewidując awarie sprzętu i optymalizując alokację zasobów.
6. Uczenie maszynowe umożliwia analizę predykcyjną, współpracę z urządzeniami ubieralnymi Internetu rzeczy (IoT) w celu monitorowania pacjentów i dostarczania wczesnych ostrzeżeń.

Aplikacje te demonstrują potencjał uczenia maszynowego do zrewolucjonizowania opieki zdrowotnej, poprawy dokładności diagnozy, skuteczności leczenia i ogólnej opieki nad pacjentem.

5. Samochody samojezdne

Uczenie maszynowe odgrywa znaczącą rolę w rozwoju nowoczesnych samochodów, czego przykładem jest Tesla. Samochody Tesli opierają się na sprzęcie AI dostarczonym przez firmę NVIDIA, obejmującym nienadzorowane modele ML, które umożliwiają samouczące się rozpoznawanie i wykrywanie obiektów. Ale to nie tylko Tesla z funkcjami samojezdnymi.

Samochody te zbierają kompleksowe informacje o swoim otoczeniu i są wyposażone w różne czujniki, takie jak kamery, LiDAR, radar i GPS. Dane te są następnie przetwarzane w celu zapewnienia dokładnego postrzegania i skutecznego podejmowania decyzji. Samochody autonomiczne wykorzystują techniki jednoczesnej lokalizacji i mapowania (SLAM), wykorzystując dane z czujników do tworzenia zaktualizowanych map wspomagających nawigację.

Modele ML dodatkowo przyczyniają się do samojezdnych samochodów, określając optymalne ścieżki i pomagając w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym. Modele te ułatwiają również rozwój systemów adaptacyjnych zdolnych do wykrywania i przewidywania potencjalnych awarii w pojeździe.

Dzięki integracji uczenia maszynowego samochody stają się bardziej inteligentne, autonomiczne i zdolne do zwiększania bezpieczeństwa i wydajności na drogach.

6. Dojazdy i transport

Algorytmy uczenia maszynowego podniosły nawet nasze standardy dojazdów do pracy i transportu. Aplikacje do zamawiania przejazdów, takie jak Uber, wykorzystują modele ML do automatyzacji takich funkcji, jak ceny przejazdów, miejsca odbioru, optymalne trasy i szacowany czas przyjazdu, dzięki czemu nasze codzienne dojazdy są wygodniejsze.

Mapy Google to kolejne cenne narzędzie, które wykorzystuje ML do usprawnienia naszych dojazdów do pracy. Wykorzystanie danych o lokalizacji oferuje inteligentną nawigację, prognozy ruchu i spersonalizowane rekomendacje, zapewniając wydajną podróż.

W branży lotniczej algorytmy ML umożliwiają działanie systemów autopilota w samolotach, w tym w lotach komercyjnych. Ta integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zapewnia bezpieczne i niezawodne operacje.

Ponadto algorytmy ML przyczyniają się do rozwoju inteligentnych systemów sterowania sygnalizacją świetlną. Systemy te analizują dane o przepływie ruchu w czasie rzeczywistym i odpowiednio dostosowują czasy sygnalizacji, zmniejszając korki i czas oczekiwania, aby poprawić ogólne wrażenia z dojazdów.

Algorytmy uczenia maszynowego są również szeroko stosowane w serwisach społecznościowych, gdzie wprowadziły liczne funkcje poprawiające doświadczenie użytkownika. Ponadto wiele firm zajmujących się mediami społecznościowymi również używaj sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do wykrywania złośliwych ataków i zapobiegania im. Oto kilka przykładów:

• Wiele popularnych platform społecznościowych, takich jak Facebook, Instagram i Snapchat, zawiera funkcje rozpoznawania twarzy do stosowania różnych filtrów.
• Witryny społecznościowe wykorzystują modele ML do personalizacji postów w oparciu o indywidualne preferencje użytkowników.
• Reklamy wyświetlane na tych platformach są dopasowane do zainteresowań użytkowników, rekomendując odpowiednie produkty i usługi.
• Sieci społecznościowe oferują sugestie połączeń i znajomych na podstawie istniejących sieci użytkowników.
• Techniki analizy emocji są wykorzystywane do analizy nastrojów przekazywanych przez emotikony.

Te zastosowania algorytmów uczenia maszynowego w serwisach społecznościowych przyczyniają się do poprawy doświadczenie użytkownika poprzez dostarczanie spersonalizowanych treści, odpowiednich rekomendacji i ulepszonych funkcji społecznościowych znajomości.

Spojrzenie w przyszłość ML

Obecne trendy w uczeniu maszynowym wskazują na jego szerokie zastosowanie w różnych branżach, umożliwiając automatyzację systemów i poprawiając doświadczenia użytkowników. Od opieki zdrowotnej po finanse, uczenie maszynowe zmienia sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i wchodzimy w interakcje z technologią.

Patrząc w przyszłość, przyszłość uczenia maszynowego kryje ogromny potencjał jeszcze bardziej przełomowych innowacji. Wraz z rozwojem narzędzi i oprogramowania opartych na sztucznej inteligencji oczekuje się, że algorytmy uczenia maszynowego będą nadal odgrywać kluczową rolę. Ich zastosowanie rozciąga się na każdą dziedzinę, która wymaga analizy dużych zbiorów danych, rozpoznawania wzorców i wdrażania sztucznej inteligencji.

Wraz z postępem uczenia maszynowego możemy przewidywać dalsze postępy i odkrycia, które ukształtują sposób, w jaki wykorzystamy tę potężną technologię w różnych branżach i aspektach naszego życia.