机器学习的应用

机器学习是当今技术的流行语，并且它正以日新月异的速度增长。我们甚至在不知道的情况下仍在日常生活中使用机器学习，例如Google Maps，Google助手，Alexa等。以下是机器学习中最流行的现实应用程序：

1.图像识别：

图像识别是机器学习的最常见应用之一。它用于识别物体，人物，地方，数字图像等。图像识别和面部检测的流行用例是，自动添加好友标签建议：

Facebook为我们提供了自动添加好友标签建议的功能。每当我们与Facebook朋友上传照片时，我们都会自动获得带有名称的标签建议，其背后的技术是机器学习的面部检测和识别算法。

它基于名为“ Deep Face”的Facebook项目，该项目负责图片中的人脸识别和人物识别。

2.语音识别

使用Google时，我们可以选择“按语音搜索”，它属于语音识别，它是机器学习的流行应用。

语音识别是将语音指令转换为文本的过程，也称为“语音到文本”或“计算机语音识别”。当前，机器学习算法被语音识别的各种应用广泛使用。 Google助手，Siri，Cortana和Alexa正在使用语音识别技术来遵循语音指令。

3.流量预测：

如果我们想去一个新地方，我们会借助Google Maps，它会向我们显示最短路径的正确路径并预测交通状况。

它通过以下两种方法来预测交通状况，例如交通是否畅通，行驶缓慢或拥堵严重：

• 通过Google Map应用和传感器实时定位车辆
• 平均时间是过去几天的平均时间。

每个使用Google Map的人都在帮助这个应用程序做得更好。它从用户那里获取信息，然后发送回其数据库以提高性能。

4.产品推荐：

机器学习已被亚马逊，Netflix等各种电子商务和娱乐公司广泛使用，以向用户推荐产品。每当我们在亚马逊上搜索某些产品时，我们就会在同一浏览器上进行互联网冲浪时开始获得同一产品的广告，这是由于机器学习。

Google使用各种机器学习算法了解用户的兴趣，并根据客户的兴趣推荐产品。

类似地，当我们使用Netflix时，我们会找到有关娱乐系列，电影等的一些建议，这也是在机器学习的帮助下完成的。

5.自动驾驶汽车：

机器学习最令人兴奋的应用之一是自动驾驶汽车。机器学习在自动驾驶汽车中起着重要作用。最受欢迎的汽车制造公司特斯拉正在研发自动驾驶汽车。它使用无监督学习方法来训练汽车模型，以在驾驶时检测人和物体。

6.电子邮件垃圾邮件和恶意软件过滤：

每当我们收到新电子邮件时，都会自动将其过滤为重要，正常和垃圾邮件。我们始终会在收件箱中收到一封重要邮件，并在垃圾邮件框中显示重要符号和垃圾邮件，其背后的技术是机器学习。以下是Gmail使用的一些垃圾邮件过滤器：

• 内容过滤
• 标题过滤器
• 常规黑名单过滤器
• 基于规则的过滤器
• 权限过滤器

一些机器学习算法(例如，多层感知器，决策树和朴素贝叶斯分类器)用于电子邮件垃圾邮件过滤和恶意软件检测。

7.虚拟个人助理：

我们有各种虚拟个人助理，例如Google助理，Alexa，Cortana和Siri。顾名思义，它们可以帮助我们使用语音指令查找信息。这些助手可以通过语音说明以各种方式为我们提供帮助，例如播放音乐，打电话给某人，打开电子邮件，安排约会等。

这些虚拟助手将机器学习算法用作重要组成部分。

这些助手记录我们的语音指令，通过云上的服务器将其发送，并使用ML算法对其进行解码并采取相应的行动。

8.在线欺诈检测：

机器学习通过检测欺诈交易使我们的在线交易更加安全。每当我们进行一些在线交易时，欺诈交易的发生方式可能多种多样，例如假账户，假身份证以及在交易过程中偷钱。因此，要检测到这一点，前馈神经网络会通过检查它是真实交易还是欺诈交易来帮助我们。

对于每个真正的交易，输出都会转换为一些哈希值，这些值将成为下一轮的输入。对于每笔真正的交易，都有一个特定的模式可以对欺诈交易进行更改，因此，它可以检测到并确保我们的在线交易更加安全。

9.股市交易：

机器学习广泛应用于股票交易。在股票市场中，总会有股票涨跌的风险，因此对于该机器学习，长期的短期记忆神经网络用于预测股票市场趋势。

10.医学诊断：

在医学中，机器学习用于疾病诊断。有了这个，医疗技术发展非常迅速，并且能够建立可以预测脑部病变确切位置的3D模型。

11.自动语言翻译：

如今，如果我们访问一个新地方并且不了解该语言，那么这根本就不是问题，因为机器学习还可以通过将文本转换为已知语言来帮助我们。 Google的GNMT(Google神经机器翻译)提供了此功能，这是一种神经机器学习功能，可以将文本翻译成我们熟悉的语言，称为自动翻译。

自动翻译背后的技术是一种序列到序列学习算法，该算法与图像识别一起使用，并将文本从一种语言翻译成另一种语言。