خانه > تازه ها > ۲۰ کاربرد برتر یادگیری ماشین در دنیای امروز
کاربرد های یادگیری ماشین

۲۰ کاربرد برتر یادگیری ماشین در دنیای امروز

تاثیر جادویی علم شگفت انگیز، زندگی ما را راحت تر و متمایز تر از قبل کرده است. سهم علم در زندگی روزمره ما واقعا غیرقابل انکار است وما نمی توانیم تاثیر علم در زندگی خود را نادیده بگیریم.

به همین دلیل است که درحال حاضر، ما در بسیاری از مراحل زندگی روزمره به اینترنت عادت کرده ایم، به عنوان مثال برای طی کردن یک مسیر ناشناخته از سرویس نقشه گوگل استفاده می کنیم، برای بیان کردن و نشان دادن افکار و احساساتمان از شبکه های اجتماعی استفاده می کنیم، برای به اشتراک گذاشتن دانش خود از وبلاگ ها بهره می گیریم و یا برای مطلع شدن از اخبار از درگاه های اخبار آنلاین استفاده می کنیم و غیره.

اگر سعی کنیم تاثیر علم را در زندگی خود به طور دقیق بررسی کنیم، متوجه خواهیم شد که در حقیقت این ها نتایج استفاده از هوش مصنوعی و برنامه های یادگیری ماشین است. در این مقاله ما سعی داریم کاربرد های برتر و جدید یادگیری ماشین را به شما معرفی کنیم که باعث می شود که درک ما از زندگی دیجیتالی تر شود.

۲۰ کاربرد برتر یادگیری ماشین

اخیرا علاقه چشمگیری در زمینه یادگیری ماشین بوجود آمده است و افراد زیادی متوجه گستره کاربردهای جدید ایجاد شده توسط رویکرد یادگیری ماشین می شوند. این تکنیک یک نقشه راه برای ارتباط با دستگاه ایجاد می کند و آن را برای پاسخ به دستورالعمل ها و دستورات ما قابل فهم می سازد. با این حال ۲۰ کاربرد یادگیری ماشین در اینجا ذکر شده است.

۱. شناسایی تصویر

شناسایی تصویر یکی از مهم ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. اساسا این یک رویکرد برای شناسایی و کشف یک ویژگی یا یک شی در تصویر دیجیتال است.

علاوه بر این می توان از این تکنیک برای تجزیه و تحلیل بیشتر مانند شناخت الگو، شناسایی چهره، تشخیص چهره، تشخیص بصری حروف (OCR) و بسیاری موارد دیگر نیز استفاده کرد.

پرشیانگار، سامانه‌ی نویسه خوان ( OCR ) قدرتمند است که شما را از در بسیاری از موارد از تایپ مجدد مستندات چاپی بی‌نیاز می‌کند. با استفاده از پرشیانگار می‌توانید در کمتر از چند ثانیه اسناد چاپی‌تان را با دقتی بیش از ٩۵% به متون متناظر تبدیل کنید. برای دریافت اطلاعات بیشتر به صفحه معرفی نویسه خوان فارسی پرشیانگار مراجعه فرمایید. 

باوجود اینکه چندین تکنیک وجود دارد، اما استفاده از رویکرد یادگیری ماشین برای شناسایی تصویر ترجیح داده می شود.

در یک رویکرد یادگیری ماشین برای شناسایی تصویر، ویژگی های کلیدی از تصویر استخراج می شود و در نتیجه این ویژگی ها وارد نمونه ماشین یادگیری می شود.

۲. تحلیل احساسات

تحلیل احساسات یکی دیگر از کاربرد های یادگیری ماشین در عصر جدید است. این کاربرد همچنین به عقیده کاوی و کلاسه بندی احساسات و غیره شهرت دارد. این یک فرایند تعیین نگرش یا عقیده گوینده یا نویسنده است. به عبارت دیگر این فرایند یافتن احساسات فرد از متن است.

 اصلی ترین هدف تحلیل احساسات این است که ” بقیه چه فکری می کنند؟” فرض کنید یک فردی  می نویسد ” این فیلم انقدر خوب نیست.” یافتن عقاید و افکار واقعی از متن (این خوب است یا بد) وظیفه ی تحلیل احساسات است. این کاربرد تحلیل احساسات همچنین می تواند برای برنامه های اتی اعمال شود مانندوبسایت های نقد و بررسی و برنامه تصمیم گیری.

رویکرد یادگیری ماشین ترتیبی است که بوسیله استخراج دانش از داده ها یک سیستم را می سازد. علاوه بر این، این رویکرد می تواند از کلان داده ها ( Big Data ) برای توسعه یک سیستم استفاده کند. در رویکرد یادگیری ماشین دو نوع الگوریتم وجود دارد، تحت نظارت و نظارت نشده. هردوی این الگوریتم ها می تواند در تحلیل حساسیت مورد استفاده قرار بگیرد.

۳. کلاسه بندی اخبار

کلاسه بندی ( طبقه بندی ) اخبار یکی دیگر از کاربردهای معیار رویکرد یادگیری ماشین است. چرا و چگونه؟ واقعیت این است که در حال حاضر حجم اطلاعات به طرز چشمگیری در وب افزایش یافته است؛ بااین حال هر شخصی علاقه و انتخاب خود را دارد. بنابراین  یه قطعه انتخاب شده از اطلاعات مناسب، به یک چالش برای کاربران در اوقیانوس وسیع وب تبدیل می شود.

فراهم کردن این دسته از اخبار جالب برای خوانندگان موردنظر، مطمئنا پذیرش سایت های خبری را افزایش می دهد. علاوه بر این خوانندگان یا کاربران می توانند اخبار خاص را بطور موثر و کارامد جستجو کنند.

روش های مختلفی از یادگیری ماشین در این منظور وجود دارد مانند ماشین بردار پشتیبانی (support vector machine )، ، بیز ساده ( naive Bayes )، کی- نزدیکترین همسایگی ( k-nearest neighbor ) و غیره. علاوه بر این چندیدن نرم افزار کلاسه بندی خبر نیز موجود است.

۴. نظارت تصویری

یک فایل ویدیویی کوتاه اطلاعات بیشتری را در مقایسه با یک فایل متنی یا هررسانه ی دیگری مانند صوت و تصویر دربردارد. به همین دلیل استخراج اطلاعات مفید از ویدیو، مانند سیستم اتوماتیک نظارت تصویری به یکی از موضوعات تحقیقاتی پرطرفدار تبدیل شده است. از این جهت، نظارت تصویری یکی از پیشرفته ترین کاربردهای رویکرد یادگیری ماشین  است.

حضور انسان در فریم های مختلف از یک ویدیو، سناریوی متداولی است. در کاربرد مبتنی بر امنیت، شناسایی انسان در ویدیو ها مسئله مهمی است. الگوی صورت از گسترده ترین پارامتر ها برای تشخیص فرد است.

یک سیستم با قابلیت جمع آوری اطلاعات درمورد حضور فرد موردنظر در فریم های مختلف در فیلم با تقاضای بسیاری روبرو است. روش های الگوریتم یادگیری ماشین زیادی برای ردیابی حرکات انسان و شناسایی آن ها وجود دارد.

موتور تشخیص چهره شرکت دانش بنیان شهاب در اوایل سال ۹۸ و پس از طی کردن آزمایش های مختلف و جواب گرفتن روی دیتابیس های استاندارد و نیز در محیط های واقعی به مرحله بهره برداری رسید. برای دریافت اطلاعات بیشتر به صفحه معرفی کتابخانه تشخیص چهره شهاب مراجعه فرمایید. 

۵. طبقه بندی ایمیل ها و جداسازی فایل های زائد

در طبقه بندی ایمیل ها و جداسازی فایل های زائد به روش خودکار از الگوریتم یادگیری ماشین استفاده می شود.

برای جداسازی فایل های زائد تکنیک های بسیاری وجود دارد مانند پرسپترون چند لایه (multi-layer perception )، درخت القای تصمیم ( C4.5 decision tree induction ) وجود دارد. جداسازی تابع قانون فایل های زائد اشکالاتی به همراه دارد در صورتی که استفاده از دیدگاه یادگیری ماشین بسیار موثرتر است.

۶. تشخیص گفتار

تشخیص گفتار عبارت است از فرایند تبدیل کلمات گفتاری به متن. همچنین به آن تشخیص خودکار گفتار، تشخیص گفتار کامپیوتری و یا گفتار به متن هم گفته می شود. این شاخه از پیشرفت رویکرد یادگیری ماشین و داده های عظیم بهره می گیرد.

در حال حاضر تمام اهداف تبلیغاتی سیستم تشخیص گفتار از رویکرد یادگیری ماشین برای تشخیص گفتار استفاده می کند اما چرا؟ سیستم تشخیص گفتاری که از رویکرد یادگیری ماشین استفاده می کند عملکرد بهتری در مقایسه با سیستم تشخیص گفتاری که از روش های قدیمی استفاده می کند، دارد. زیرا در رویکرد یادگیری ماشین سیستم قبل از شروع اعتبار سنجی اموزش داده می شود. اساسا نرم افزار یادگیری ماشین تشخیص گفتار بر طبق این دو فاز آموزشی می کند :۱) قبل از خرید نرم افزار ( نرم افزار را در یک حوزه مستقل از گوینده آموزش بده ) ۲) بعد از اینکه کاربر نرم افزار را خریداری می کند ( نرم افزار در یک حوزه وابسته به گوینده اموزش بده)

این کاربرد همچینین برای تحلیل بیشتر استفاده می شود مانند حوزه مراقبت های بهداشتی، اموزشی و نظامی.

۷. کشف کلاهبرداری آنلاین

کشف کلاهبرداری آنلاین یکی از پیشرفته ترین کاربردهای الکوریتم یادگیری ماشین است. این یک رویکرد عملی است تا امنیت سایبری را بصورت کارامد در اختیار کابران قرار دهد. به تازگی پی پال از الگوریتم ماشین برای پول شویی استفاده می کند. این کاربرد پیشرفته یادگیری ماشین به کاهش ضرر و سود آوری حداکثر کمک می کند. با استفاده از این کاربرد یادگیری ماشین سیستم شناسایی از سیستم های دیگری که مبتنی بر قوانین قدیمی هستند مستحکم تر می شود.

۸. کلاسه بندی ( طبقه بندی )

کلاسه بندی یا همان دسته بندی فرایند طبقه بندی موضوعات یا موارد به مجموعه ای از کلاس های از پیش تعریف شده است. استفاده از رویکرد یادگیری ماشین سیستم طبقه بندی را پویا تر می کند. هدف از یادگیری ماشین ایجاد یک مدل مختصر است. این دیدگاه به افزایش بهره وری در سیستم کلاسه بندی کمک می کند.

هر نمونه در یک مجموعه داده ای که توسط الگوریتم یادگیری ماشین استفاده می شود با استفاده از همان ویژگی ها نمایش داده می شود. این نمونه ها ممکن است دارای برچسب های شناخته شده باشند که به آن الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده گفته می شود. در مقابل اگر این برچسب ها ناشناخته باشند در نتیجه به آن الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت می گویند. این دو متغیر رویکردهای یادگیری ماشین، برای مسائل طبقه بندی استفاده می شود.

۹. شناسایی نویسنده

با رشد سریع اینترنت، استفاده غیرقانونی از پیام های آنلاین برای اهداف نامناسب و غیرقانونی به نگرانی اصلی جامعه تبدیل شده است. به این منظور، برای رفع این مشکل به شناسایی نویسنده نیاز است.

شناسایی نویسنده همچنین به عنوان شناسایی مولف هم شناخته می شود. سیستم شناسایی نویسنده ممکن است در زمینه های مختلفی استفاده شود مانند عدالت کیفری، دانشگاه و یا مردم شناسی. به علاوه سازمان هایی مانند Thorn از شناسایی نویسنده برای کمک به پایان دادن به چرخه محتوای سو استفاده جنسی از کودکان و برقراری عدالت به کودکان، استفاده می کنند.

۱۰. پیش بینی

پیش بینی، فرایند بیان چیزی بر مبنای تاریخچه قبلی آن است که می تواند پیش بینی هوا یا ترافیک و یا خیلی موارد دیگر باشد. همه ی انواع پیش بینی ها می توانند توسط رویکرد یادگیری ماشین انجام شود. روش های بسیاری برای انجام پیشبینی مانند مارکوف پنهان ( Hidden Markov ) وجود دارد.

۱۱. رگرسیون

رگرسیون یکی دیگر از کاربرد های یادگیری ماشین است. چندین تکنیک برای رگرسیون وجود دارد. فرض کنیدX1, X2, X3, …. , Xn متغیرهای ورودی هستند و (Y) متغیر خروجی است. در این مورد از فناوری یادگیری ماشین برای بوجود اوردن متغیر خروجی (Y) از متغیر ورودی (X) استفاده می شود. یک مدل بوجود امده تارابطه بین تعداد زیادی از پارامترها را دقیق تر کند مانند زیر:

(Y= g(x

با استفاده از روش یادگیری ماشین در رگرسیون می توان پارامترها را بهینه کرد.

۱۲. خدمات رسانه های اجتماعی

رسانه های اجتماعی از یادگیری ماشین برای ایجاد ویژگی های جذاب و فوق العاده استفاده می کنند؛ مانند افرادی که ممکن است شما بشناسید مانند افرادی که به شما پیشنهاد می شود و گزینه های تعامل برای کاربران. این ویژگی ها تنها نتیجه استفاده از تکنیک یادگیری ماشین است.

آیا تا به حال به این فکر کردید که چگونه از یادگیری ماشین برای درگیر کردن شما در حساب اجتماعیتان استفاده می کنند؟ برای مثال شبکه اجتماعی فیسبوک بطور مداوم فعالیت هایتان را به شما اعلام می کند، فعالیت هایی مانند با چه کسانی صحبت کرده اید، چه کسانی را لایک کرده اید و محیط کار و تحصیل شما و یادگیری ماشین همواره براساس تجربیات رفتار می کند. به این ترتیب فیسبوک براساس فعالیت های شما برای شما پیشنهاداتی ارائه می دهد.

۱۳. خدمات پزشکی

روش های یادگیری ماشین ابزارهایی متعدی هستند که در زمینه مشکلات پزشکی مورد استفاده قرار می گیرند. برای مثال تشخیص بیماری، برنامه ریزی درمانی تحقیقات در زمینه پزشکی و پیش بینی وضعیت بیماری. با استفاده از نرم افزار مبتنی بر یادگیری ماشین در موضوع مراقبت های بهداشتی، پیشرفت بزرگی را می توان در حوزه علوم پزشکی به ارمغان اورد.

۱۴. پیشنهادات برای محصولات و خدمات

فرض کنید که ما چندروز پیش چند قلم کالا از یک فروشگاه آنلاین خریداری کرده ایم. بعد از چندروز همان فروشگاه خدمات و یا کالاهای پیشنهادی را به شما اطلاع می دهد.

 به طور مشابه اگر شما چیزی را در موتور جستجو گر گوگل جستجو کنید بعدا خواهید دید که موضوعات مشابه را به شما پیشنهاد می دهد. این پیشنهادات خدمات و کالاها در واقع کاربرد پیشرفته تری از تکنیک یادگیری ماشین است.

چندین روش یادگیری ماشین مانند نظارت شده ( supervised )، نیمه نظارتی ( semi-supervised )، نظارت نشده ( unsupervised )و تقویتی ( reinforcement ) منطبق با این سیستم برای گسترش پیشنهادات وجود دارد. این نوع سیستم همچنین با ترکیب کلان داده ها و تکنیک های یادگیری ماشین ساخته شده است.

۱۵. پشتیبانی آنلاین مشتری

به تازگی تقریبا تمامی سایت ها امکان صححبت با نماینده وبسایت را برای مشتریان خود فراهم کرده اند. اگرچه که وب سایت دارای فردی برای اجرای این کار نیست. در حقیقت آن ها یه ربات برای چت بوجود آورده اند تا نظرات مشتری را بدانند. این تنها برای رویکرد یادگیری ماشین ممکن است و زیبایی الگوریتم یادگیری ماشین است.

۱۶. شناسایی سن/جنسیت

اخیرا وظیفه پزشکی قانونی به یک موضوع تحقیق داغ در دنیای تحقیقات تبدیل شده است. در این متن شناسایی سن و یا جنسیت یک وظیفه مهم برای موارد زیادی تلقی شده است. بسیاری از محققان در تلاش هستند تا  سیستمی موثر و کارامد برای انجام این کار توسعه دهند.

 بدین ترتیب، شناسایی سن و جنسیت در موارد بسیار، وظیفه  بسیار مهمی است و می تواند تنها از عهده الگوریتم های یادگیری ماشین بر بیاید مانند کلاسه بند ماشین بردار پشتیبانی ( SVM classifier ).

۱۷. شناسایی زبان

شناسایی و یا حدس زبان، فرایند تشخیص نوع زبان مورد استفاده است.  نرم افزار تشخیص زبان طبیعی آپاچی ( Apache OpenNLP ) به نام آپاپی تیکا ( Apache Tika ) یک نرم افزار شناسایی زبان است. تعداد زیادی رویکرد برای تخشیص زبان وجود دارد و در بین آن ها رویکرد یادگیری ماشین کارامد تر است.

۱۸. بازیابی اطلاعات

بازیابی اطلاعات یکی از مهم ترین رویکردهای یادگیری ماشین است که فرایند استخراج دانش یا داده های ساختاری از داده های ساختار نیافته است. علی الخصوص اکنون که دسترسی به اطلاعات از طریق وبلاگ ها و وبسایت ها و رسانه های اجتماعی افزایش یافته است.

بازیابی اطلاعات بخش حیاتی ای را در حوزه کلان داده ها ایفا می کند. در رویکرد یادگیری ماشین یک دسته از اطلاعات ساختارنیافته به عنوان ورودی انتخاب می شوند و در نتیجه دانش از اطلاعات استخراج می شود.

۱۹. کنترل ربات

الگوریتم یادگیری ماشین در طیف متنوعی از سیستم های کنترل توسط ربات ها مورد استفاده قرار می گیرد. برای مثال اخیرا تحقیقات زیادی در زمینه دست یابی به کنترل پایدار پرواز و تعادل هلیکوپتر ها انجام شده است.

در مسابقات رباتیک دراپا، مسابقه ی رباتی که می تواند صدها متر مسافت را در بیابان طی کند توسط رباتی که از تکنیک یادگیری ماشین برای اصلاح توانایی دید خود در مشاهده اشیا دور استفاده کرد، برنده شد.

۲۰. دستیار شخصی مجازی

دستیار شخصی مجازی یک کاربرد پیشرفته از سری کاربردهای تکنیک یادگیری ماشین است و در فناوری یادگیری ماشین عملکرد  آن به صورت زیر است : سیستمی که منطبق بر تکنیک یادگیری ماشین است ورودی هایی را بکار می گیرد و آن ها را پردازش می کند و به خروجی منجر می شود. رویکرد یادگیری ماشین از آن جهت که بر مبنای تجربه است بسیار مهم است.

برخی از دستیار های شخصی مجازی، اسپیکر هوشمند آمازون اکو، گوگل هوم و برنامه های موبایل گوگل Allo هستند.

افکار پایانی

زمینه ماشین یادگیری، ابزاری برای ارتقا و کاربردی برای مشکلات آنی دنیای امروز است که باعث می شود زندگی خود را راحت تر و امروزی تر کنیم. اصلی ترین تفاوت میان نرم افزار قدیمی و نرم افزاری که بر مبنای  یادگیری ماشین است این است که در در روش جدید، سیستم آموزش میبیند که از حجم زیادی از اطلاعات استفاده کند و هم چنین این روش بر مبنای تجربه است. در نتیجه رویکرد یادگیری ماشین بسیار موثر تر از رویکرد های قدیمی برای حل کردن مشکلات عمل می کند.

بیشتر بخوانید :

منبع Ubuntu Pit
0/5 ( 0 نظر )

درباره‌ی احمدرضا جعفری

همچنین ببینید

یادگیری عمیق به زبان ساده شبکه باور عمیق

یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه باور عمیق – قسمت هفتم

یک ماشین بولتزمن محدود شده ( RBM ) می تواند ویژگی ها را استخراج کرده …

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *