10개 기계 학습 응용 프로그램 및 예
머신 러닝은 전 세계 비즈니스 환경을 휩쓸고 있는 최신 유행어입니다. 그것은 대중의 상상력을 사로잡았고 미래의 자가 학습 AI와 로봇의 비전을 불러일으켰습니다. 다양한 산업 분야에서 머신 러닝은 몇 년 전만 해도 불가능했던 기술적 성취와 도구를 위한 길을 열었습니다. 예측 엔진에서 온라인 TV 라이브 스트리밍에 이르기까지 현대적인 라이프스타일을 지원하는 획기적인 혁신을 지원합니다.
이제 다양한 기계 학습 응용 프로그램에 들어가기 전에 먼저 기계 학습이 무엇인지 이해하겠습니다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
기계 학습은 컴퓨터가 스스로 학습하고 적응하는 데 도움이 되는 일련의 기술 및 도구를 포괄하는 용어입니다. 머신 러닝 알고리즘은 AI가 원하는 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 도와줍니다. 기계 학습 알고리즘은 샘플 입력에서 패턴을 학습함으로써 사전 정의된 프로그램 명령이 아니라 학습된 패턴만을 기반으로 작업을 예측하고 수행합니다. 기계 학습은 엄격한 알고리즘을 적용할 수 없는 여러 경우에 생명의 은인입니다. 이전 패턴에서 새로운 프로세스를 학습하고 지식을 실행합니다.
우리에게 익숙한 기계 학습 응용 프로그램 중 하나는 이메일 공급자가 스팸 처리를 도와주는 방식입니다. 스팸 필터는 알고리즘을 사용하여 수신되는 정크 이메일을 식별하고 스팸 폴더로 이동합니다. 여러 전자 상거래 회사는 사기를 방지하고 추천 엔진 성능을 개선하기 위해 다른 IT 보안 도구와 함께 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.
인기 있는 기계 학습 응용 프로그램 및 예
1. 소셜 미디어 기능
소셜 미디어 플랫폼은 머신 러닝 알고리즘과 접근 방식을 사용하여 매력적이고 우수한 기능을 만듭니다. 예를 들어, Facebook은 귀하의 활동, 채팅, 좋아요, 댓글, 특정 종류의 게시물에 보내는 시간을 확인하고 기록합니다. 기계 학습은 자신의 경험을 통해 학습하고 친구를 만들고 프로필에 대한 페이지를 제안합니다.
2. 제품 추천
제품 추천은 기계 학습의 가장 인기 있고 잘 알려진 응용 프로그램 중 하나입니다. 제품 추천은 오늘날 거의 모든 전자 상거래 웹 사이트의 뚜렷한 기능 중 하나이며 기계 학습 기술의 고급 응용 프로그램입니다. 기계 학습과 AI를 사용하여 웹 사이트는 이전 구매, 검색 패턴 및 장바구니 기록을 기반으로 사용자의 행동을 추적한 다음 제품을 추천합니다.
3. 이미지 인식
디지털 이미지의 특징이나 대상을 분류하고 감지하는 접근 방식인 이미지 인식은 가장 중요하고 주목할만한 머신 러닝 및 AI 기술 중 하나입니다. 이 기술은 패턴 인식 , 얼굴 감지 및 얼굴 인식과 같은 추가 분석에 채택되고 있습니다.
4. 감정 분석
감정 분석은 머신 러닝의 가장 필요한 응용 프로그램 중 하나입니다. 감성 분석은 화자나 작가의 감정이나 의견을 판단하는 실시간 머신러닝 애플리케이션입니다. 예를 들어, 누군가가 리뷰나 이메일(또는 모든 형식의 문서)을 작성했다면 감정 분석기는 텍스트의 실제 생각과 어조를 즉시 알아낼 것입니다. 이 감정 분석 응용 프로그램은 리뷰 기반 웹 사이트, 의사 결정 응용 프로그램 등을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
5. 직원 액세스 제어 자동화
조직은 직원의 직무 프로필에 따라 다양한 영역에서 직원에게 필요한 액세스 수준을 결정하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 적극적으로 구현하고 있습니다. 이것은 기계 학습의 가장 멋진 응용 프로그램 중 하나입니다.
6. 해양 야생동물 보호
기계 학습 알고리즘은 멸종 위기에 처한 고래류 및 기타 해양 종의 행동 모델을 개발하는 데 사용되어 과학자들이 개체군을 규제하고 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
7. 의료 효율성 및 의료 서비스 규제
많은 의료 분야에서 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 더 잘 관리하는 방법을 적극적으로 모색하고 있습니다. 병원의 여러 부서에 걸쳐 응급 대기실에서 환자의 대기 시간을 예측합니다. 이 모델은 알고리즘, 하루 중 다양한 시간의 직원 세부 정보, 환자 기록, 부서 채팅의 전체 로그 및 응급실 레이아웃을 정의하는 데 도움이 되는 중요한 요소를 사용합니다. 기계 학습 알고리즘은 질병을 감지하고, 치료 계획을 세우고, 질병 상황을 예측할 때도 작동합니다. 이것은 가장 필요한 기계 학습 응용 프로그램 중 하나입니다.
8. 잠재적인 심부전 예측
의사의 자유로운 형식의 전자 메모를 스캔하고 환자의 심혈관 이력에서 패턴을 식별하도록 설계된 알고리즘이 의학 분야에서 파장을 일으키고 있습니다. 의사가 올바른 진단에 도달하기 위해 여러 건강 기록을 파헤치는 대신, 이제 컴퓨터가 사용 가능한 정보를 기반으로 분석을 수행하여 중복성이 줄어듭니다.
9. 뱅킹 도메인
은행은 이제 사기를 방지하고 해커로부터 계정을 보호하기 위해 기계 학습이 제공하는 최신 고급 기술을 사용하고 있습니다. 알고리즘은 피해를 방지하기 위해 필터를 생성하기 위해 고려해야 할 요소를 결정합니다. 인증되지 않은 다양한 사이트는 자동으로 필터링되어 거래 시작이 제한됩니다.
10. 언어 번역
가장 일반적인 기계 학습 응용 프로그램 중 하나는 언어 번역입니다. 기계 학습은 한 언어를 다른 언어로 번역하는 데 중요한 역할을 합니다. 우리는 웹사이트가 한 언어에서 다른 언어로 쉽게 번역하고 문맥적 의미도 부여할 수 있다는 사실에 놀랐습니다. 번역 도구 뒤에 숨은 기술을 '기계 번역'이라고 합니다. 이를 통해 사람들은 전 세계의 다른 사람들과 상호 작용할 수 있습니다. 그것 없이는 삶이 지금처럼 쉽지 않았을 것입니다. 그것은 언어가 더 이상 장벽이 되지 않을 것이라는 확신을 가지고 여행자와 비즈니스 동료에게 안전하게 외국 땅으로 모험을 떠날 수 있다는 확신을 제공했습니다.
당신의 모델은 당신이 배우기를 원하는 것을 가르쳐야 할 것입니다. 관련 데이터를 피드백하면 기계가 패턴을 그리고 그에 따라 작동하는 데 도움이 됩니다. 기계가 예상되는 것을 학습할 수 있도록 관련 데이터 및 피드 파일을 제공하는 것이 필수적입니다. 이 경우 머신 러닝을 사용하면 기록 중인 파일의 내용에 따라 노력하는 결과가 달라집니다.
비지도 학습 예제의 적용
비지도 학습을 통해 시스템은 레이블이 없거나 분류되지 않은 AI 알고리즘을 사용하여 데이터 세트 내에서 패턴을 식별할 수 있습니다. 추천 시스템, 제품 세분화, 데이터 세트 라벨링, 고객 세분화 및 유사성 감지를 포함한 몇 가지 일반적인 예와 함께 감독되지 않은 학습 예제의 수많은 응용 프로그램이 있습니다.
강화 학습 예제의 적용
강화 학습은 다양한 유형의 기계 학습 애플리케이션에서도 자주 사용됩니다. 강화 학습 예제의 몇 가지 일반적인 응용 프로그램에는 산업 자동화, 자율 주행 자동차 기술, 자연어 처리를 사용하는 응용 프로그램, 로봇 공학 조작 등이 있습니다. 강화 학습은 금융, 의료, 엔지니어링, 게임을 포함한 광범위한 산업의 AI에서 사용됩니다.
알고리즘 거래를 위한 머신 러닝
알고리즘은 기계 학습의 중요한 부분이며 이 기술은 특정 목표를 달성하거나 특정 작업을 수행하기 위해 데이터 패턴과 규칙에 의존합니다. 알고리즘 거래를 위한 기계 학습과 관련하여 중요한 데이터는 필수 투자 활동을 자동화하거나 지원하기 위해 추출됩니다. 예를 들면 포트폴리오를 성공적으로 관리하고 주식을 사고팔 때 의사결정을 내리는 것 등이 있습니다.
결론
인기 있는 기계 학습 응용 프로그램과 기술은 빠른 속도로 진화하고 있으며 우리는 기계 학습 과정 이 앞으로 제공해야 할 가능성에 대해 흥분하고 있습니다. AI 및 머신 러닝에 대한 수요가 증가함에 따라 조직은 이러한 성장하는 기술에 대한 전반적인 지식과 실무 경험을 갖춘 전문가를 필요로 합니다. 타고난 필요를 염두에 두고 Simplilearn은 AI 및 기계 학습 인증 과정을 시작했습니다. Python, NLP, 음성 인식에서 고급 딥 러닝에 이르기까지 다양한 산업 기술 및 기술에 대한 전문 지식을 습득하는 데 도움이 될 IBM과 Purdue University와 협력합니다. 이 대학원 프로그램은 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 번창하는 분야에서 군중 속에서 눈에 띄고 경력을 성장시키는 데 도움이 될 것입니다.
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