Maskinlæringseksempler og applikationer

Maskinlæring (ML) er et underområde af kunstig intelligens, der bruger algoritmer til at opdage mønstre i data og løse komplekse problemer. Adskillige felter og industrier er afhængige af maskinlæring dagligt for at forbedre effektiviteten, nøjagtigheden og beslutningstagningen. For nylig er ML-teknologier blevet forstærket af to deres egne underområder: deep learning (DL) og computersyn. Læs videre for eksempler fra den virkelige verden på, hvordan maskinlæring og disse underområder bliver brugt i erhvervslivet og uddannelsen i dag.

Rollen af ​​Deep Learning og Computer Vision

I 2023 har deep learning muliggjort computersyn at udvikle sig yderligere, hvilket giver maskiner mulighed for at udføre hurtige test med flere millioner testbilleder. Dette har gjort det muligt for de nyeste ML-applikationer på tværs af sektorer at bruge forskellige visionsbaserede applikationer, såsom registrering af førerens distraktion, objekt- og computersynsteknikker, 3D-syn og billedsegmentering. Kombinationen af ​​disse teknikker med dyb læringsalgoritmer og flere dybe læringsmetoder har gjort det muligt at udvikle realtidsalgoritmer til at hjælpe med at køre aktiviteter. 

Derudover bliver billedgenkendelsesteknologi nu brugt til at genkende forskellige trafikscener og objekter, mens funktionsudtrækning bruges til objektsporing og billedgenkendelse. Ved at kombinere computervision med ML-algoritmer kan industriapplikationer udvikle realtidsalgoritmer, der kan hjælpe med at identificere forskellige trafikscener og objekter i dem.

Eksempler på maskinlæring efter branche

Her er flere eksempler på maskinlæring fra industrisektorerne:

Produktion: Fremstillingssektoren genopfinder sine operationelle økosystemer med avancerede ML-applikationer, der påvirker alt fra forsyningskæder og lagerstyring til forudsigelig vedligeholdelse. Disse syv virkelige applikationer illustrere, hvordan ML-teknologier revolutionerer fremstillingsvirksomheden. 

Medicinsk: På det medicinske område er ML-teknologier blevet brugt til at diagnosticere neurologiske og muskuloskeletale sygdomme. Fx trænet ML algoritmer kan opdage en lang række sygdomme ved at identificere mønstre i patientdata. Derudover kan ML estimere sværhedsgraden af ​​sygdomme med stor nøjagtighed - hvilket muliggør effektiv patientbehandling. Chatbots og billedgenkendelse hjælper læger med rettidige, livreddende tjenester.  

Computer vision algoritmer bruges til at analysere røntgenbilleder såsom MR-billeder. Denne teknologi kan opdage tumorer og andre anomalier i kroppen meget hurtigere, end læger kan. Det hjælper også med at forbedre patientresultaterne gennem tidlig diagnose. 

I 2023 vil AI-aktiverede deep learning platforme blive brugt i vid udstrækning i sundhedssektoren. Disse platforme giver mulighed for dyb læring for at analysere hele patientens sygehistorie, røntgenbilleder og blodprøver. De giver praktiserende læger brugbar indsigt om en patients helbred. Deep learning-algoritmer kan også bruge billeder og genomik til at analysere ustrukturerede data såsom lægejournaler. Dette vil reducere omkostningerne til test og forbedre nøjagtigheden af ​​diagnosen.

Finans: I den finansielle sektor kan skræddersyede ML-algoritmer bruges til at opdage svindel og andre former for sikkerhed. Deep learning kan også bruges at analysere data via en proces kaldet "kontinuerlig multivariat analyse." Denne proces bruger forudsigelig analyse, der er baseret på tidligere input og resultater, hvilket giver virksomheder mulighed for at træffe beslutninger ved hjælp af mere pålidelige data.

Cybersikkerhed: Cybersikkerhedsprofessionelle kan bruge ML-teknologier til at udvikle antivirusmodeller, blokere mulige cyberangreb og designe e-mail-spamfiltre. Machine learning kan også bruges til at opdage potentielle bedragerier eller cybertrusler ved at krydshenvise kundernes aktivitet med andre it-sikkerhedsværktøjer. 

Salg og kundeservice: Brugen af ​​ML-algoritmer og online-data i realtid kan hjælpe virksomheder med at bygge ML-modeller, der giver smarte personlige anbefalinger. Amazon bruger kunstig intelligens, handelshjerne og kunstige neurale netværk at skabe sin egen anbefalingsmotor til kunderne. Andre handelsvirksomheder som Walmart bruger også neurale netværk til at anbefale relevante produkter baseret på kundernes seneste ordrehistorik og browserhistorik. 

Industriel automation: Industrielle robotproducenter bruger nu intelligente systemer med maskinlæring for at reducere omkostningerne og øge effektiviteten. Industrielle automationsfirmaer bruger også kunstige neurale netværk og dybe forstærkningslæringsmodeller til at skabe bedre automatiseringsløsninger. 

Forretningsanalyse: Machine learning revolutionerer virksomheder ved at levere kraftfulde analyseløsninger. Med sin evne til at genkende mønstre fra store datasæt hurtigt og præcist, er ML ved at blive et uvurderligt værktøj for virksomheder i alle størrelser. Maskinlæring kan hjælpe virksomheder med at træffe bedre beslutninger baseret på datadrevet indsigt, der kan føre til langsigtet succes.

Uddannelse: Maskinlæringseksempler fra den virkelige verden kan anvendes på elevernes viden og læring. At give eleverne mulighed for at have en praktisk tilgang på en arbejdsplads eller rum uden for det sædvanlige klasseværelse, styrker deres praktiske værdi og forståelse af ideer i en professionel kontekst. Disse eksempler involverer projektbaseret læring og elevcentrerede undervisningsmodeller. Udfordrende projekter giver eleverne mulighed for at tænke ud af boksen og debattere ideer til, hvordan man bedst kan anvende eksisterende viden på nye problemer. 

Eksempler på maskinlæring kan bruges til at give eleverne muligheder for at interagere med deres jævnaldrende, hvilket giver dem en måde at udforske og lære, samt forstærke mange færdigheder, der er nødvendige for succes. 

Forskning: Maskinlæring vil fortsat være en vigtig aktør i industriforskningslaboratorier, hvor AI-algoritmedesignere og forskningsteam leder efter de bedste løsninger at implementere. Forklarlig AI er et eksempel på, hvordan maskinlæring bliver brugt til bedre at forstå og forklare maskinlæringsmodeller. DL-modeller bruges til at detektere mønstre i store datasæt.

Intelligenssystemer såsom Semantic Web giver brugere mulighed for at forespørge information online med naturlig sprogbehandling (NLP) forespørgsler. Dette er en fantastisk måde at udvide forskningen og bringe forskere sammen for at samarbejde om forskellige projekter. 

Avancerede eksempler: Logiske genetiske algoritmer bliver brugt i forskellige industrielle applikationer, såsom til at forudsige kundeadfærd, data mining, analyseløsninger, forudsigende internet, netværk, fuzzy logic og mere. Elektricitetsproduktionsanlæg bruger også maskinlæring til forudsigelig vedligeholdelse for at reducere anlægsnedetid. 

Casestudie: Maskinlæring i klasseværelset 

Eksempler på maskinlæring fra den virkelige verden kan hjælpe undersøgelsesbaseret læring, da det kan give eleverne den nyeste forskning og ressourcer til at udvikle deres problemløsnings- og kritiske evner. 

Forespørgselsbaseret læring giver eleverne mulighed for at udforske og forbinde verden omkring dem og udføre eksperimenter i klasseværelset, der har implikationer i den virkelige verden. Mens de udfører forskning, bevæger eleverne sig fremad ved løbende at stille spørgsmål, hvilket fremmer en holistisk læringsoplevelse. At håndhæve undersøgelsesbaseret læring i klasseværelset opfordres eleverne til at udforske verden selvstændigt. 

Dette kan gøres gennem projekter, problemløsning og udforskning af komplekse emner. Takket være ML-teknologier kan maskinlæringseksempler hjælpe eleverne med at huske information bedre, når de udforsker problemer eller skaber projekter i et praktisk miljø. På denne måde får eleverne lov til at øve deres færdigheder, samtidig med at de engagerer sig i materiale, der er interessant og relevant for dem.

Maskinlæringseksempler inden for læring motiverer og engagerer eleverne. Studerende kan anvende deres viden og færdigheder i et mere fokuseret miljø, øge deres engagement og disciplinære viden og give kontekst for deres læring.

Denne type læringstilgang hjælper også eleverne til bygge ML-applikationer i den virkelige verden i klasseværelset. 

På Northeastern University's School of Education har undervisere brugt programressourcer til at hjælpe deres studerende med at engagere sig i maskinlæringsapplikationer i den virkelige verden. Projekterne har været centreret omkring udvikling af værktøjer til rumstyring, dataanalyse og forudsigelig modellering, der kan bruges i klasseværelser eller skolemiljøer. 

Ved at engagere eleverne med maskinlæringsøvelser, der har applikationer i den virkelige verden, kan lærere hjælpe deres elever med at udvikle færdigheder og viden ud over blot videnskabelige færdigheder. Gennem disse projekter hjælper lærere deres elever med at blive velafrundede problemløsere og kritiske tænkere, mens de også inspirerer dem med nye ideer til forskningsprojekter, de måske ønsker at forfølge selvstændigt eller i klasseværelset.

Billede brugt under licens fra Shutterstock.com

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.dataversity.net/machine-learning-examples-and-applications/