L'apprentissage automatique est un mot à la mode pour la technologie d'aujourd'hui, et il se développe très rapidement de jour en jour. Nous utilisons l'apprentissage automatique dans notre vie quotidienne même sans le savoir, comme Google Maps, l'assistant Google, Alexa, etc. Vous trouverez ci-dessous quelques applications réelles les plus tendances de l'apprentissage automatique :
1. Reconnaissance d'images :
La reconnaissance d'images est l'une des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique. Il est utilisé pour identifier des objets, des personnes, des lieux, des images numériques, etc. Le cas d'utilisation populaire de la reconnaissance d'image et de la détection de visage est : Suggestion automatique de marquage d'amis :
Facebook nous offre une fonctionnalité de suggestion de marquage automatique d'amis. Chaque fois que nous téléchargeons une photo avec nos amis Facebook, nous recevons automatiquement une suggestion de marquage avec le nom, et la technologie derrière cela est celle de l'apprentissage automatique. détection facial et algorithme de reconnaissance .
Il est basé sur le projet Facebook nommé ' Visage profond ', qui est responsable de la reconnaissance des visages et de l'identification des personnes sur la photo.
2. Reconnaissance vocale
Lors de l'utilisation de Google, nous obtenons une option de ' Recherche vocale ', cela relève de la reconnaissance vocale et c'est une application populaire de l'apprentissage automatique.
La reconnaissance vocale est un processus de conversion d'instructions vocales en texte, également connue sous le nom de « Discours en texte ', ou ' Reconnaissance vocale par ordinateur .' À l’heure actuelle, les algorithmes d’apprentissage automatique sont largement utilisés par diverses applications de reconnaissance vocale. Assistant Google , Siri , Cortana , et Alexa utilisent la technologie de reconnaissance vocale pour suivre les instructions vocales.
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3. Prédiction du trafic :
Si nous voulons visiter un nouveau lieu, nous utilisons Google Maps, qui nous montre le chemin correct avec le chemin le plus court et prédit les conditions de circulation.
Il prédit les conditions de circulation, par exemple si la circulation est dégagée, lente ou fortement encombrée, à l'aide de deux méthodes :
Tous ceux qui utilisent Google Map aident cette application à l'améliorer. Il prend les informations de l'utilisateur et les renvoie à sa base de données pour améliorer les performances.
4. Recommandations de produits :
L'apprentissage automatique est largement utilisé par diverses sociétés de commerce électronique et de divertissement telles que Amazone , Netflix , etc., pour la recommandation de produits à l'utilisateur. Chaque fois que nous recherchons un produit sur Amazon, nous commençons à recevoir une publicité pour le même produit tout en surfant sur Internet sur le même navigateur, et cela est dû à l'apprentissage automatique.
Google comprend l'intérêt des utilisateurs à l'aide de divers algorithmes d'apprentissage automatique et suggère le produit en fonction de l'intérêt du client.
De la même manière, lorsque nous utilisons Netflix, nous trouvons des recommandations pour des séries de divertissement, des films, etc., et cela se fait également avec l'aide de l'apprentissage automatique.
5. Voitures autonomes :
L’une des applications les plus intéressantes de l’apprentissage automatique concerne les voitures autonomes. L’apprentissage automatique joue un rôle important dans les voitures autonomes. Tesla, le constructeur automobile le plus populaire, travaille sur la voiture autonome. Il utilise une méthode d'apprentissage non supervisée pour entraîner les modèles de voitures à détecter les personnes et les objets pendant la conduite.
6. Filtrage des courriers indésirables et des logiciels malveillants :
Chaque fois que nous recevons un nouvel e-mail, il est automatiquement filtré comme important, normal et spam. Nous recevons toujours un courrier important dans notre boîte de réception avec le symbole important et des spams dans notre boîte de spam, et la technologie derrière cela est l'apprentissage automatique. Vous trouverez ci-dessous quelques filtres anti-spam utilisés par Gmail :
- Filtre de contenu
- Filtre d'en-tête
- Filtre de listes noires générales
- Filtres basés sur des règles
- Filtres d'autorisation
Certains algorithmes d'apprentissage automatique tels que Perceptron multicouche , Arbre de décision , et Classificateur bayésien naïf sont utilisés pour le filtrage du spam et la détection des logiciels malveillants.
7. Assistant personnel virtuel :
Nous disposons de divers assistants personnels virtuels tels que Assistant Google , Alexa , Cortana , Siri . Comme leur nom l'indique, ils nous aident à trouver les informations à l'aide de nos instructions vocales. Ces assistants peuvent nous aider de différentes manières simplement par nos instructions vocales telles que écouter de la musique, appeler quelqu'un, ouvrir un e-mail, planifier un rendez-vous, etc.
Ces assistants virtuels utilisent les algorithmes d’apprentissage automatique comme élément important.
Ces assistants enregistrent nos instructions vocales, les envoient sur le serveur sur un cloud, les décodent à l'aide d'algorithmes ML et agissent en conséquence.
8. Détection de fraude en ligne :
L'apprentissage automatique rend nos transactions en ligne sûres et sécurisées en détectant les transactions frauduleuses. Chaque fois que nous effectuons une transaction en ligne, une transaction frauduleuse peut avoir lieu de différentes manières, par exemple faux comptes , fausses cartes d'identité , et Voler de l'argent au milieu d'une transaction. Donc pour détecter cela, Réseau neuronal Feed Forward nous aide en vérifiant s'il s'agit d'une transaction authentique ou d'une transaction frauduleuse.
Pour chaque transaction authentique, la sortie est convertie en valeurs de hachage, et ces valeurs deviennent l'entrée pour le tour suivant. Pour chaque transaction authentique, il existe un modèle spécifique qui génère des modifications pour la transaction frauduleuse. Il la détecte donc et rend nos transactions en ligne plus sécurisées.
9. Négociation boursière :
L’apprentissage automatique est largement utilisé dans les transactions boursières. En bourse, il y a toujours un risque de hausse et de baisse des actions, donc pour ce machine learning réseau neuronal de mémoire à long terme et à court terme est utilisé pour prédire les tendances du marché boursier.
10. Diagnostic médical :
En science médicale, l’apprentissage automatique est utilisé pour le diagnostic des maladies. Grâce à cela, la technologie médicale se développe très rapidement et est capable de créer des modèles 3D capables de prédire la position exacte des lésions dans le cerveau.
Il aide à détecter facilement les tumeurs cérébrales et autres maladies liées au cerveau.11. Traduction automatique des langues :
De nos jours, si nous visitons un nouvel endroit et que nous ne connaissons pas la langue, ce n'est pas du tout un problème, car pour cela aussi l'apprentissage automatique nous aide en convertissant le texte dans nos langues connues. Le GNMT (Google Neural Machine Translation) de Google fournit cette fonctionnalité, qui est un apprentissage automatique neuronal qui traduit le texte dans notre langue familière, appelée traduction automatique.
La technologie derrière la traduction automatique est un algorithme d’apprentissage séquence à séquence, qui est utilisé avec la reconnaissance d’image et traduit le texte d’une langue à une autre.