تمام کاربردهای Machine Learning

یادگیری ماشین یا Machine learning مدتی است که وجود دارد. و اکنون در عصر کلان‌داده‌ها، به شدت مورد توجه قرار گرفته است. اما چرا؟ به زبان ساده، سازمان‌ها برای مکان‌یابی و استفاده از حجم عظیم داده‌هایی که سیستم‌ها دائماً تولید می‌کنند، به کمک نیاز دارند. کسب و کارها می‌توانند مدل‌های خودکاری را توسعه دهند که به سرعت حجم زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کنند و به لطف تکنولوژی Machine learning ، و برای حل مشکلات، نحوه استفاده از آن‌ها را «یاد می‌گیرند». بیایید ببینیم چرا همه عاشق یادگیری ماشین هستند.

کاربردهای مختلف Machine learning

یادگیری ماشین شامل طیف وسیع و متنوعی از اپلیکیشن‌ها و کاربردها می‌شود و ما هر روز با آن‌ها در تماس هستیم:

توصیه کردن

الگوریتم‌های Machine learning، در سرویس‌های معروف پخش فیلم و موسیقی، برای تولید توصیه استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها، با تجزیه و تحلیل آهنگ‌هایی که گوش می‌دهید و فیلم‌هایی که می‌بینید، جنس محتوایی را که شما به آن علاقه دارید شناسایی می‌کنند و فیلم‌ها یا آهنگ‌هایی را که ممکن است به آن‌ها علاقه داشته باشید، با اطلاعات مربوط به آن‌ها، به شما توصیه می‌کنند.

پیشگیری از تقلب

مؤسسات مالی برای شناسایی تراکنش‌هایی که با معیارهای از پیش تعریف‌شده مغایرت دارند، مانند حجم خرید و لوکیشن کاربر، می‌توانند از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنند. و در صورت وقوع تقلب، آن را به شما اطلاع دهند.

نتایج موتورهای جستجو

هر بار که یک عبارت را برای جستجو در گوگل وارد می‌کنید، الگوریتم‌های Machine learning اقدامات شما را بررسی می‌کنند و توزیع نتایج را در آینده تغییر می‌دهند. به عنوان مثال، اگر زمان زیادی را در یک وب‌سایت صرف می‌کنید، ممکن است در جستجوهای آینده که کلمه مورد نظر شما مشابه یا نزدیک به کلمات کلیدی صفحات آن سایت است، آن سایت در صفحه اول نتایج قرار بگیرد یا رتبه‌بندی مطلوبی داشته باشد.

چت‌بات‌ها

وقتی برای حل مشکلات آنلاین خود، با یک دستیار که بر اساس هوش مصنوعی ساخته شده است کار می‌کنید، یک مدل یادگیری ماشین آموزش‌دیده در پشت صحنه کار می‌کند و به طور خودکار، بر اساس ورودی شما پاسخ صحیح را ارائه می‌دهد.

فیلترهای اسپم

برای کمک به محافظت از اینباکس خود در برابر ایمیل‌های ناخواسته، الگوریتم‌های Machine learning برای آنالیز ویژگی‌ها در خطوط subject ، متن اصلی و آدرس‌های برگشتی از شبکه‌های neural استفاده می‌کنند.

استفاده در هوش مصنوعی

Machine learning به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی ، به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از اطلاعات قبلی بیاموزند. یک سیستم کامپیوتری می‌تواند از داده‌های مربوط به گذشته، برای پیش‌بینی آینده استفاده کنید. همچنین می‌توانید به لطف یادگیری ماشین، بدون برنامه‌ریزی دقیق تصمیم‌گیری کنید.

شناسایی و درک مشتری

برای شناسایی مشتریانی که مایل به انجام کارشان در جای دیگری هستند، ارائه‌دهندگان خدمات از مدل‌های Machine learning استفاده می‌کنند. ارائه‌دهنده کارت اعتباری شما ممکن است در تلاش باشد تا به کمک یک پلتفرم مبتنی بر یادگیری ماشین، نرخ حفظ مشتری خود را افزایش دهد. اگر استفاده از کارت اعتباری خود را متوقف کردید و ناگهان یک پیشنهاد شگفت‌انگیز از طرف ارائه‌دهنده آن به شما ایمیل شد، تعجب نکنید.

تجزیه و تحلیل احساسات

این مورد به عنوان عقیده‌کاوی (Opinion Mining) یا هوش مصنوعی احساسات (Emotion AI) نیز شناخته می‌شود. این تکنیک از Machine learning و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای شناسایی احساسات مهم در پست‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شوند. بنابراین، کاربرد آن‌ها در درک این است که مصرف‌کنندگان در مورد برند یا محصول مورد استفاده خود چه احساسی دارند.

ارزیابی املاک و مستغلات

الگوریتم‌های Machine learning، با بررسی اطلاعات موجود در مورد ویژگی‌های ملک و قیمت فروش یا اجاره ملک‌های مشابه در منطقه، ارزش فعلی یک ملک را برای وب‌سایت‌هایی مانند Zillow و Redfin  ارزیابی می‌کنند.

برنامه‌های آموزشی

برای تعیین سرعت و مدت زمان مناسب برای یک دوره آموزشی، ابزارهای آموزشی مانند پلتفرم یادگیری زبان Duolingo ، داده‌های کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کنند.

پردازش تصویر پزشکی

برای سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی، پلتفرم‌های رادیولوژی با قابلیت Machine learning مورد استفاده قرار می‌گیرند. می‌توان این پلتفرم‌ها را آموزش داد تا مشکلات احتمالی را در تصاویر X-ray بیمار شناسایی کرده و آن‌ها را علامت‌گذاری کنند. یادگیری ماشین در این زمینه نیاز به دقت و توجه بیشتری دارد.

مزایای Machine learning که ممکن است ندانید

کاربردهای متعدد Machine learning نشان می‌دهد که تکنولوژی تا چه حد برای انواع کسب و کارها مفید است. وجود واژه کسب و کار در جمله قبلی، نشانگر مزایا و پیشرفت‌هایی است که یادگیری ماشین در مشاغل به وجود می‌آورد.

شخصی‌سازی تعامل با مشتری

یکی دیگر از تاکتیک‌های مهم برای رقابت در بازار امروز، شخصی‌سازی است. پلتفرم‌های Machine learning رفتار کاربر را ردیابی می‌کنند و بر اساس خریدهای قبلی، محصولات دیگری را به آن‌ها توصیه می‌کنند. فروشگاه‌های اینترنتی می‌توانند تعامل بیشتری با مشتریان داشته باشند و فروششان را افزایش دهند. یکی از بهترین شرکت‌هایی که برای توصیه محصول به مشتریان و ارسال ناتیفیکیشن به آن‌ها از یادگیری ماشین استفاده می‌کند، غول جهانی آمازون است.

برای افزایش کارایی

کسب و کارها می‌توانند برای تسریع وظایف تکرارشونده و هدایت منابع انسانی به سمت فعالیت‌های باارزش‌تر، از Machine learning استفاده کنند. برای مثال، استفاده از تکنولوژی یادگیری ماشین برای جستجو در کل اسناد، در مقایسه با اسکن دستی و ارجاع متقابل به اسناد، می‌تواند باعث صرفه‌جویی در زمان شود. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از این قابلیت، هزینه تسک‌های بازیابی اطلاعات مربوط به قوانین و مقررات را کاهش دهند. با توجه به صرفه‌جویی در زمان، افراد می‌توانند وقتشان را صرف کارهای دیگری کنند.

شخصی‌سازی تعامل با مشتری (2)

به لطف Machine learning ، می‌توان سریع‌تر از همیشه تصمیم‌گیری کرد. برای مثال، یک نرم‌افزار آموزش‌دیده مبتنی بر یادگیری ماشین، می‌تواند به طور خودکار ناهنجاری‌های امنیتی یک محیط را شناسایی کند و به تیم مسئول رسیدگی آن هشدار دهد.

این پلتفرم‌ها به کسب و کارها کمک می‌کنند تا از داده‌های مشتری و اعتبار برند خود محافظت کنند. همچنین با تصمیم‌گیری سریع برای راه‌حل‌های عملی، از نیاز به اقدامات اصلاحی گران قیمت جلوگیری می‌شود.

پیش‌بینی دقیق تقاضا

کسب و کارها برای پیش‌بینی روند بازار و رفتار مصرف‌کننده برای رقابت در محیط تجارت که به سرعت در حال تغییر است، تحت فشار فزاینده‌ای قرار دارند. بنابراین، با گنجاندن مدل‌های یادگیری ماشین در تجزیه و تجلیل داده‌های خود، کسب و کارها می‌توانند به طور دقیق‌تر و مؤثرتری تقاضای بازار را پیش‌بینی کنند. این باعث بهبود مدیریت موجودی و صرفه‌جویی در هزینه‌ها می‌شود.

سخن پایانی

با استفاده از Machine learning ، کاربر می‌تواند یک الگوریتم کامپیوتری با حجم انبوهی از داده‌ها را تحویل کامپیوتر دهد. سپس کامپیوتر پس از تجزیه و تحلیل آن‌ها، توصیه‌ها و تصمیمات خود را بر اساس داده‌هایی که دریافت کرده است ارائه می‌دهد.

منبع: HackerNoon   نویسنده: راجش سینگ