يادگيري ماشين در زندگي روزمره

 به لطف پيشرفت هاي انجام شده در قدرت محاسباتي و برنامه هاي يادگيري ماشين ، انسانها واقعاً در يك انقلاب جهاني فناوري زندگي مي كنند. دو دهه اول قرن 21 شاهد پيشرفتهاي چشمگيري در تحقيقات هوش مصنوعي (AI) بوده ايم. ثابت شده است كه يادگيري ماشيني يكي از موفق ترين و گسترده ترين كاربردهاي فناوري است كه دامنه وسيعي از صنايع را تحت تأثير قرار داده و ميلياردها كاربر را هر روز تحت تأثير قرار مي دهد. يادگيري ماشين زيرمجموعه اي از هوش مصنوعي است كه شامل مطالعه و استفاده از الگوريتم ها و مدل هاي آماري براي سيستم هاي رايانه اي براي انجام كارهاي خاص بدون تعامل انسان است. استفاده از يادگيري ماشيني دريچه اي را براي فناوري هاي آينده گرايانه باز مي كند كه مردم در زندگي روزمره خود از آن استفاده مي كنند.

مواردي كه در زندگي روزمره از يادگيري ماشين استفاده مي كنيم

دستيار صوتي

دستيارهاي صوتي در حال حاضر در همه جا حضور دارند. دستيارهاي صوتي مشهوري مانند Apple’s Siri ، Google Assistant ، Amazon’s Alexa و … راه را براي بخشي از مكالمه عمومي افراد هموار مي كنند. الگوريتم يادگيري ماشين در پشت همه اين دستيارهاي صوتي كار مي كند تا گفتار را با استفاده از پردازش زبان طبيعي (NLP) تشخيص دهد. سپس ، گفتار را با استفاده از يادگيري ماشين به اعداد تبديل كرده و بر اين اساس پاسخي را تنظيم مي كند. همچنين از NLP براي ترجمه اطلاعات غير قانوني لغات در قراردادها به زبان ساده براي تهيه اطلاعات استفاده مي شود. محققان انتظار دارند با پيشرفت تكنيك هاي يادگيري ماشين ، اين فناوري در آينده هوشمندانه تر شود.

بازاريابي شخصي سازي شده

فناوري در سيستم بازاريابي در حال بدست آوردن جايگاه خود است. با استفاده از ويژگي هاي يادگيري ماشيني ، صنعت بازاريابي مشتريان را بر اساس داده هاي رفتاري و مشخص تقسيم مي كند. سيستم عامل هاي تبليغات ديجيتال به بازاريابان اجازه مي دهد تا بر روي مجموعه مخاطبان با تأثير محصول مرتبط تمركز كنند. آنها نيازهاي مشتري را درك مي كنند و بر اين اساس با تبليغات بهتر اقدام به فروش كالا و خدمت مي كنند.

تشخيص كلاهبرداري

شركت هاي بزرگي كه درگير تعاملات مالي و بانكي هستند از يادگيري ماشيني براي كشف تقلب و كلاهبرداري استفاده مي كنند. اين امر به شركت ها كمك مي كند تا مصرف كنندگان را در امان نگه دارند. يادگيري ماشيني همچنين مي تواند براي شركتهايي كه معاملات كارت اعتباري را انجام مي دهند ارزشمند باشد. اين فناوري براي پرچم گذاري معاملات كه براساس قوانين خاص  و بر طبق قوانين شركت جعلي است ، آموزش ديده است. با شناسايي چنين امور بعد مي توان جلوي گرفتار شدن شركت ها در برابر ضرر بزرگ را گرفت. علاوه بر اين ، يك شركت همچنين مي تواند با چشم انداز رقابتي و وفاداري مصرف كننده خود ، اطلاعات كسب كند و فروش يا تقاضا را در زمان واقعي با يادگيري ماشين پيش بيني كند.

اتومبيل هاي خودران

اتومبيل هاي خودران يكي از فن آوري هاي جذاب در زندگي روزمره امروزه است كه در آن يادگيري ماشين در سطح بالايي استفاده مي شود. زيبايي اتومبيل هاي خودران اين است كه از هر سه جنبه اصلي يادگيري ماشين يعني يادگيري نظارت شده ، بدون نظارت و تقويتي در كل طراحي ماشين استفاده مي شود. اتومبيل هاي هوشمند از ويژگي هاي يادگيري ماشين مانند تشخيص اشيا اطراف ماشين ، يافتن فاصله با ماشين جلويي ، محل روسازي و سيگنال ترافيك ، ارزيابي وضعيت راننده و طبقه بندي صحنه استفاده مي كنند. يادگيري ماشيني همچنين مي تواند در مورد شرايط جاده و ترافيك در زمان واقعي به راننده مشاوره دهد.

بهينه سازي حمل و نقل

شركت هايي كه براي ايجاد اعتماد بيشتر به صنعت حمل و نقل كار مي كنند يادگيري ماشيني را به عنوان منبع اصلي براي كار خود انتخاب مي كنند. برنامه هاي پر مصرفي مانند Uber ، Lyft ، Ola و غيره در بسياري از محصولات خود از برنامه ريزي مسيرهاي بهينه تا تعيين قيمت ها از يادگيري ماشين استفاده مي كنند. قيمت پويا در سفر ، هزينه مسافر را با تغيير شرايط بازار تنظيم مي كند. قيمت ها بسته به عواملي مانند زمان ، مكان ، آب و هوا ، تقاضاي مشتري و غيره متفاوت است. يادگيري ماشين همچنين به رانندگان كمك مي كند تا بهترين مسير را براي رسيدن مسافران از نقطه A به B پيدا كنند.

پيش بيني رفتار

سازمان ها مي توانند از مدل هاي يادگيري ماشيني براي پيش بيني رفتار مشتري بر اساس داده هاي گذشته وي استفاده كنند. شركت ها به دنبال صحبت با مردم در شبكه هاي اجتماعي مي باشند  و سپس افرادي را كه در جستجوي محصول يا خدمات داده شده هستند ، شناسايي مي كنند. به عنوان مثال ، Zappos از تجزيه و تحليل و يادگيري ماشين براي كمك به ارائه اندازه گيري شخصي و نتيجه جستجو براي مشتريان و همچنين مدل هاي رفتار پيش بيني كننده استفاده مي كند.

مراقبت هاي بهداشتي

ارزش يادگيري ماشيني در مراقبت هاي بهداشتي در توانايي آن در پردازش مجموعه داده هاي عظيم فراتر از توانمندي انسان است و همچنين  تجزيه و تحليل اين داده ها را به بينش باليني قابل اعتماد تبديل مي كند كه به پزشكان در درمان كمك مي كند. يادگيري ماشيني در برنامه ريزي و ارائه مراقبت كمك مي كند ، در نهايت منجر به نتايج بهتر ، هزينه هاي كمتر مراقبت و افزايش رضايت بيمار مي شود. با كمك رايانه (CAD) ، يك برنامه يادگيري ماشيني نيز مي تواند براي بررسي اسكن ماموگرافي زنان در پيش بيني سرطان مورد استفاده قرار بگيرد.

خودكارسازي فرايندها

اتوماسيون فرآيند هوشمند (IPA) محصول همگرايي هوش مصنوعي و فناوري هاي مرتبط از جمله ديد رايانه ، اتوماسيون شناختي و يادگيري ماشيني است. با گردآوري اين فناوري ها در يك فرآيند واحد ، شركت ها امكان اتوماسيون غني تري را پيدا مي كنند و قفل هر ارزش تجاري را براي شركت باز مي كنند. از الگوريتم يادگيري ماشين مي توان در اتوماسيون ارزيابي ريسك بيمه بدون خطا از كار دستي ورود اطلاعات استفاده كرد.

چت بات ها

يادگيري ماشيني با استفاده از چت بات هاي گفتگويي كه به درخواست هاي مشتري پاسخ مربوطه را مي دهند ، به پشتيباني مشتري كمك مي كند. با استفاده از مفاهيم پردازش زبان طبيعي (NLP) و تجزيه و تحليل احساسات ، الگوريتم هاي يادگيري ماشين قادر به درك نياز مشتري و لحن گفتن آنها هستند. سپس سيستم درخواست را به شخص پشتيباني كننده مناسب مشتري هدايت مي كند.

حفاظت فيزيكي

يادگيري ماشيني نقشي محوري در تأمين امنيت در اجتماعات بزرگ دارد. اين فناوري يك دارايي براي كمك به جلوگيري از هشدارهاي جعلي و مشكل هايي را فراهم مي كند كه ممكن است در محافل انساني در رويدادهاي بزرگ عمومي از امنيت بي بهره باشند. به عنوان مثال ، Evolv Technology ادعا مي كند كه يك سيستم امنيتي فيزيكي ارائه مي دهد كه 600 تا 900 نفر را در هر ساعت براي راهپيمايي ها  نمايش مي دهد.