机器学习的强大:5种最佳的现实应用

2021-07-15 08:52发布

人工智能(AI)似乎一直是科幻小说中的东西。在某种程度上,AI是科幻小说里的东西。当你听说人工智能的时候,你会想到无所不知的超级计算机,它几乎可以做任何事情,或者人工智能可以把杀人机器人送回过去。电影和文学让你期待人工智能是不真实的。

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但AI是真的存在的。事实上,今天很多行业都使用人工智能。今天的人工智能可能不是你所期望的,因为它还没有达到它宣传的那样。然而,他们是非常有用的。得益于它的子集、机器学习和深度学习,人工智能在过去几年里取得了长足的进步。它改进了搜索引擎,帮助绘制了以前未被发现的星系地图,使自动驾驶汽车成为可能,以及其他一些东西。但是什么是机器学习呢?它在人工智能中的作用是什么?


机器学习概述


Machine Learning Example

机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个子集,它使系统不仅具有改进的能力,而且还能从经验中学习。与以前的人工智能迭代不同,现代版本不需要通过显式编程来学习。借助于机器学习,AI只需要访问数据就可以来学习。如果说世界上有一件事是丰富的,那就是数据--千兆字节或者更多字节。


作为一个研究领域,机器学习从50年代开始就已经出现了,自从艾伦·图灵发表了“计算机械与智能”之后,他就提出了机器最终能否思考的问题。人工智能和机器学习的发展起步缓慢,但主要是由于硬件的限制。


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那时计算机不够强大,而且它们无法存储数据。随着计算机变得越来越强大,程序员能够创造出一些算法来推动人工智能在现实生活中的应用。今天,甚至有一些公司可以提供机器学习咨询为寻求使用它的企业提供服务。


机器学习的现实应用  


当今世界的人工智能版本被称为人工智能狭义智能,或者简单地说是“弱人工智能”,这意味着人工智能是为单个任务编程的。人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,简称AGI)--计算机无所不知的人工智能--还远未成熟。


然而,随着机器学习继续推动人工智能,它的实际应用将继续扩展和发展。以下是机器学习的最佳现实应用程序的几个示例:


图像识别

图像识别是ML最流行的现实应用之一。算法的进步使系统能够“识别”对象,然后对它们进行分类。这就是Facebook知道在你上传的照片中标记谁的方式。


该算法能够识别和区分人和物体,以及如何对它们进行分类,这是通过处理它所遇到的数十亿幅图像来实现的。


虚拟助理

Siri和Alexa只是目前使用的虚拟助理的两个例子。使用这些虚拟助理,您可以使用您的声音设置警报,找到最近的咖啡店,检查您的约会和其他任务。


机器学习是这些个人助理的组成部分,根据你的互动收集和提炼数据。虚拟助理还集成到各种平台和设备中,如扬声器和其他应用程序。


语音识别

机器学习也使得把语言翻译成文本成为可能。有些应用程序可以将录音或实时语音转换为文本文件或应用程序,如语音接口声音搜索和其他。您还可以将其用于数据输入和创建文档。


除了语音搜索之外,语音识别还用于语音拨号和设备控制。语音识别软件也用于亚马逊的Alexa和GoogleHome等设备。


医学诊断

机器学习也改善了医学诊断。医疗保健专业人员使用聊天机器人,使用语音识别来发现症状的模式。这种医疗诊断能力被用来帮助制定诊断,或推荐治疗方案。


机器学习也有助于解释X射线,磁共振成像和猫扫描。机器学习也被用来分析微小的细胞结构,这对于识别某些类型的癌症非常有帮助。


预测消费者需求

机器学习可以预测意外危机的结果和可能的情况,如流行病或飓风。企业应该知道应该囤积什么和多少,这有助于避免恐慌购买和短缺。由于它具有预测趋势的能力,它也可用于确定某些商品和服务的最具竞争力的价格。


机器学习可以通过称为建模的过程来实现这一点,这是一个由算法组成的真实世界场景的数学描述。一旦对模型进行了培训(通过“输入”it数据),它就可以根据处理过的数据提供洞察和预测。机器学习建模是一个非常有用的工具,可以在广泛的应用程序中使用。


结语


机器学习是它成立以来最被炒作的话题之一。虽然机器学习还需要很多年才能充分发挥其潜能,但事实证明,即使在目前的状态下,它也是非常有用的。它在这里列出的实际用途几乎没有触及其全部潜力的表面。机器学习将在人类的未来发挥重要作用。