چیزی که زمانی برای بازی های گاه به گاه چکرز استفاده می شد، امروز دستیار شخصی مجازی ما است که برای مدیریت فعالیت های روزمره ما (الکسا) و همه اینها به لطف همین فناوری مورد اعتماد است. یادگیری ماشینی می‌تواند الگوها را با استفاده از مثال‌ها تشخیص دهد، دائماً بدون اتکا به برنامه‌نویسی مبتنی بر قوانین یاد می‌گیرد ، بر اساس داده‌ها تصمیم می‌گیرد و رفتار خود را تغییر می‌دهد. به عنوان زیرمجموعه هیجان‌انگیز هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی نحوه اجرای نوآوری را تغییر می‌دهد و آن را هوشمندتر و بسیار کارآمدتر می‌کند.

اما آیا می‌توانیم ماهیت متمایز آن را به عنوان یک مفهوم آینده‌نگر توصیف کنیم یا تبدیل به همراه روزمره ما شده است؟ اگرچه پایه و اساس آن به گذشته بازمی گردد، اما تأثیری که امروز ایجاد می کند بسیار زیاد است و اکنون بیش از هر زمان دیگری قابل اندازه گیری است. کاربردهای این فناوری در مدل‌های کسب‌وکار موجود بسیار زیاد است و فرصت‌هایی که در یک بازه زمانی کوتاه باز کرد، چیزی است که به سادگی نمی‌توانیم نادیده بگیریم. به عنوان مثال، دیگر نباید در حجم غیرقابل مدیریت و پیچیدگی کلان داده غرق شویم . از طرف دیگر، نشان داده است که در به دست آوردن بینش تجاری تازه و استفاده از کلان داده ها بسیار مفید است.

در اینجا 3 مورد برتر استفاده از خلاقانه ترین موارد استفاده از یادگیری ماشین و همچنین زمینه هایی که یادگیری ماشین در سال های اخیر در آنها رونق یافته است آورده شده است.

مراقبت های بهداشتی

استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته از طریق یادگیری ماشینی، نحوه اطلاع پزشکان از وضعیت پزشکی بیمار را تغییر داد. پردازش داده هایی که نژاد، جنسیت، وضعیت اجتماعی-اقتصادی، سابقه خانوادگی، خوانش فشار خون، نتایج آزمایشات تجزیه و تحلیل آزمایشگاهی، و آخرین آزمایشات بالینی بیمار را نشان می دهد، می تواند اطلاعات مفید و جامع تری در مورد خطر سکته مغزی، نارسایی کلیه و بیماری عروق کرونر در بیمار به دست آورد. . همچنین به دست آوردن این نوع نتایج در کسری از زمان با سطح دقت بالا منجر به افزایش رضایت بیمار، کاهش هزینه مراقبت و در نهایت منجر به نتیجه بهتر می شود. البته فرآیندهایی که استاندارد یا تکراری هستند برای استفاده از یادگیری ماشینی مناسب تر از سایرین هستند. رادیولوژی ، آسیب شناسیو قلب و عروق رشته هایی با مجموعه داده های تصویری بزرگ هستند که آنها را کاندیدای بسیار قوی می کند. به این ترتیب، می توان ارزشی را از کاربرد این فناوری در مراقبت های بهداشتی به ارمغان آورد. معرفی یادگیری ماشینی به تمرینات بالینی روزانه باید افزایشی باشد تا کارکنان پزشکی بتوانند در کنار بهبود کارایی خود با یک چشم انداز جدید سازگار شوند.

وسایل نقلیه خودران

شرکت‌ها برای توسعه وسایل نقلیه کاملاً خودمختار مسابقه داده‌اند، اما ما می‌توانیم مزایای استفاده از خودروهای نیمه خودران توسعه یافته توسط تسلا را ببینیم. تسلا اتوپایلوت دارای یک ویژگی کمک راننده پیشرفته است که شامل مرکز خط، کروز کنترل تطبیقی، پارک خودکار، تغییر خط خودکار و امکان احضار خودرو از محل پارک یا گاراژ است. یک مثال عالی از تاثیر هوش مصنوعیدر زندگی روزمره ما ایجاد می کند. اما پشت همه این ویژگی های باورنکردنی چیست؟ چندین زیرمجموعه هوش مصنوعی وجود دارد که باید با هم ترکیب شوند تا وسیله نقلیه ای را بسازند که خودش را هدایت کند، مانند یادگیری عمیق، جستجوی صوتی، تشخیص حرکت، تشخیص تصویر، پردازش و غیره. آنها همچنین ترکیبی از حسگرهای پیشرفته و الگوریتم های خلاقانه را به ترتیب جمع آوری می کنند برای شناسایی و در نتیجه واکنش به اطراف خود. این شامل رادار، نور لیزر، جی‌پی‌اس، سیستم‌های کنترل درایو با سیم و بینایی رایانه است. همه این اجزای شبکه داده برای خودروهای خودران و عقل برای تصمیم گیری مستقل فراهم می کنند.

امنیت سایبری

یادگیری ماشینی نقش مهمی در امنیت سایبری ایفا می کند زیرا بیشتر حملات از طریق نرم افزار انجام می شود نه افراد. اینها کم و پراکنده هستند. به همین دلیل است که امنیت سایبری به دنبال کمک از این فناوری نوآورانه است. حجم بسیار زیادی از حملات بدافزار برای انسان وجود دارد و یادگیری ماشینی توانایی مرتب‌سازی میلیون‌ها فایل و شناسایی موارد بالقوه خطرناک را دارد. به طور فزاینده ای برای آشکار کردن تهدیدها و از بین بردن آنها قبل از وارد کردن آسیب استفاده می شود. به عنوان مثال، امنیت یکی از دغدغه های مهم خودروهای خودران است. خبر خوب این است که یادگیری ماشینی می تواند برای محافظت از آنها در برابر حملات سایبری و بدافزارها به کار گرفته شود. حتی خودروهای معمولی دارای میلیون‌ها خط کد و اجزای الکتریکی هستند که از طریق یک شبکه داخلی ارتباط برقرار می‌کنند. اولین قدم برای استقرار یادگیری ماشینی برای جلوگیری از خطرات امنیتی، جمع آوری و ذخیره داده های صحیح است. اگر شبکه داخلی خودرو از پلتفرمی برای نظارت استفاده کند که قادر به ذخیره و تجزیه و تحلیل گزارش‌ها باشد، خودرو قادر به شناسایی فعالیت‌های مخرب و جلوگیری از آن است. از آنجایی که وسایل نقلیه خودران برای تصمیم گیری بر اساس ورودی حسی به قدرت پردازش زیادی نیاز دارند، بهترین راه حل، حداقل هشدار دادن به راننده است. هنگامی که خودروی خودران برای جمع‌آوری و ذخیره گزارش‌های کاربران تنظیم شد، یادگیری ماشینی برای تشخیص ناهنجاری‌ها در رفتار ارتباطی یا دستورات غیرعادی مانند فعال کردن حالت پارک در زمانی که خودرو در بزرگراه است، نامیده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند 24 ساعته و بدون ضایعات اجرا شوند، که آنها را به ابزاری عالی برای حفظ سطح بالایی از محافظت تبدیل می‌کند.

 

از آنجایی که مقدار داده‌هایی که تولید می‌کنیم به رشد و گسترش ادامه می‌دهند، برای رایانه‌های ما ضروری است که توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل و مهم‌تر از همه، یادگیری از داده‌های گذشته را داشته باشند. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سراسر صنایع یکی از راه‌های بهبود کارایی، قابلیت اطمینان و دقت فرآیندها است . در برخی از صنایع، ممکن است زمان لازم باشد تا یادگیری ماشینی وارد عمل روزانه شود. تا آن زمان، وظیفه ما این است که بی وقفه نوآوری کنیم و هرگز از کاوش در فرصت های جدید دست نکشیم تا زمان حال را به مکانی بهتر تبدیل کنیم.