Exemples et applications d'apprentissage automatique

Sous-domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique (ML) utilise des algorithmes pour détecter des modèles dans les données et résoudre des problèmes complexes. De nombreux domaines et industries dépendent quotidiennement de l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité, la précision et la prise de décision. Récemment, les technologies ML ont été renforcées par deux sous-domaines qui leur sont propres : l'apprentissage en profondeur (DL) et la vision par ordinateur. Lisez la suite pour des exemples concrets de la façon dont l'apprentissage automatique et ces sous-domaines sont utilisés dans les affaires et l'éducation aujourd'hui.

Le rôle de l'apprentissage en profondeur et de la vision par ordinateur

En 2023, le deep learning a permis vision par ordinateur d'évoluer encore, offrant aux machines la capacité d'effectuer des tests rapides avec plusieurs millions d'images de test. Cela a permis aux dernières applications ML de tous les secteurs d'utiliser diverses applications basées sur la vision telles que la détection de la distraction du conducteur, les techniques de vision d'objet et d'ordinateur, la vision 3D et la segmentation d'image. La combinaison de ces techniques avec algorithmes d'apprentissage en profondeur et plusieurs méthodes d'apprentissage en profondeur ont permis le développement d'algorithmes en temps réel pour faciliter les activités de conduite. 

De plus, la technologie de reconnaissance d'images est maintenant utilisée pour reconnaître différentes scènes de circulation et objets, tandis que l'extraction de caractéristiques est utilisée pour le suivi d'objets et la reconnaissance d'images. En combinant la vision par ordinateur avec des algorithmes ML, les applications industrielles peuvent développer des algorithmes en temps réel qui peuvent aider à identifier différentes scènes de trafic et les objets qu'elles contiennent.

Exemples d'apprentissage automatique par industrie

Voici d'autres exemples d'apprentissage automatique dans les secteurs industriels :

Fabrication: Le secteur manufacturier réinvente ses écosystèmes opérationnels avec des applications ML avancées qui ont un impact sur tout, des chaînes d'approvisionnement et des contrôles d'inventaire à la maintenance prédictive. Ces sept applications réelles illustrent comment les technologies ML révolutionnent le secteur de la fabrication. 

Médical: Dans le domaine médical, les technologies ML ont été utilisées pour diagnostiquer des maladies neurologiques et musculo-squelettiques. Par exemple, formé Algorithmes ML peut détecter un large éventail de maladies en identifiant des modèles dans les données des patients. De plus, ML peut estimer la gravité des maladies avec une grande précision, ce qui permet une prestation efficace des soins aux patients. Les chatbots et la reconnaissance d'images aident les médecins avec des services rapides et vitaux.  

Des algorithmes de vision par ordinateur sont utilisés pour analyser des images radiologiques telles que des images IRM. Cette technologie peut détecter des tumeurs et d'autres anomalies dans le corps beaucoup plus rapidement que les médecins. Il contribue également à améliorer les résultats pour les patients grâce à un diagnostic précoce. 

En 2023, les plateformes d'apprentissage en profondeur basées sur l'IA seront largement utilisées dans le secteur des soins de santé. Ces plates-formes permettent un apprentissage en profondeur pour analyser l'historique médical complet du patient, les images radiologiques et les tests sanguins. Ils fournissent aux praticiens médicaux des informations exploitables sur la santé d'un patient. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent également utiliser des images et la génomique pour analyser des données non structurées telles que des dossiers médicaux. Cela réduira le coût des tests et améliorera la précision du diagnostic.

Finances: Dans le secteur financier, des algorithmes ML personnalisés peuvent être utilisés pour la détection des fraudes et d'autres formes de sécurité. L'apprentissage en profondeur peut également être utilisé pour analyser les données via un processus appelé "analyse multivariée continue". Ce processus utilise une analyse prédictive basée sur les entrées et les résultats précédents, permettant aux entreprises de prendre des décisions en utilisant des données plus fiables.

La cyber-sécurité: Les professionnels de la cybersécurité peuvent utiliser les technologies ML pour développer des modèles antivirus, bloquer d'éventuelles cyberattaques et concevoir des filtres anti-spam. L'apprentissage automatique peut également être utilisé pour détecter d'éventuelles fraudes ou cybermenaces en croisant l'activité des clients avec d'autres outils de sécurité informatique. 

Ventes et service client : L'utilisation d'algorithmes de ML et de données en ligne en temps réel peut aider les entreprises à créer des modèles de ML qui font des recommandations personnalisées intelligentes. Amazon utilise l'intelligence artificielle, le cerveau du commerce et réseaux de neurones artificiels créer son propre moteur de recommandation pour les clients. D'autres sociétés de commerce telles que Walmart utilisent également des réseaux de neurones pour recommander des produits pertinents en fonction de l'historique des commandes récentes et de l'historique de navigation des clients. 

L'automatisation industrielle: Les fabricants de robots industriels utilisent désormais des systèmes intelligents avec apprentissage automatique pour réduire les coûts et augmenter l'efficacité. Les entreprises d'automatisation industrielle utilisent également des réseaux de neurones artificiels et des modèles d'apprentissage par renforcement profond pour créer de meilleures solutions d'automatisation. 

Analyse commerciale : L'apprentissage automatique révolutionne les entreprises en fournissant de puissantes solutions d'analyse. Grâce à sa capacité à reconnaître rapidement et avec précision des modèles à partir de grands ensembles de données, le ML devient un outil inestimable pour les entreprises de toutes tailles. L'apprentissage automatique peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions basées sur des informations basées sur les données qui peuvent conduire à un succès à long terme.

L'Education: Des exemples d'apprentissage automatique tirés du monde réel peuvent être appliqués aux connaissances et à l'apprentissage des élèves. Permettre aux étudiants d'avoir une approche pratique sur un lieu de travail ou dans une salle en dehors du cadre habituel de la salle de classe renforce leur valeur pratique et leur compréhension des idées dans un contexte professionnel. Ces exemples impliquent un apprentissage par projet et des modèles d'enseignement centrés sur l'apprenant. Les projets stimulants permettent aux étudiants de sortir des sentiers battus et de débattre d'idées sur la meilleure façon d'appliquer les connaissances existantes à de nouveaux problèmes. 

Des exemples d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour donner aux étudiants des opportunités d'interagir avec leurs pairs, leur donnant un moyen d'explorer et d'apprendre, ainsi que de renforcer de nombreuses compétences nécessaires à la réussite. 

Recherche: L'apprentissage automatique continuera d'être un acteur majeur dans les laboratoires de recherche de l'industrie, les concepteurs d'algorithmes d'IA et les équipes de recherche recherchant les meilleures solutions à mettre en œuvre. L'IA explicable est un exemple de la façon dont l'apprentissage automatique est utilisé pour mieux comprendre et expliquer les modèles d'apprentissage automatique. Les modèles DL sont utilisés pour détecter des modèles dans de grands ensembles de données.

Les systèmes d'intelligence tels que le Web sémantique permettent aux utilisateurs d'interroger des informations en ligne avec traitement du langage naturel (NLP) requêtes. C'est un excellent moyen d'élargir la recherche et de rassembler des chercheurs pour collaborer sur divers projets. 

Exemples avancés: Les algorithmes génétiques logiques sont utilisés dans diverses applications industrielles telles que la prédiction du comportement des clients, l'exploration de données, les solutions d'analyse, l'Internet prédictif, les réseaux, la logique floue, etc. Les usines de production d'électricité utilisent également l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive afin de réduire les temps d'arrêt des usines. 

Étude de cas : Apprentissage automatique en classe 

Des exemples d'apprentissage automatique du monde réel peuvent aider l'apprentissage basé sur l'enquête, car ils peuvent fournir aux étudiants les dernières recherches et ressources pour développer leurs compétences en résolution de problèmes et en pensée critique. 

Apprentissage basé sur l'enquête permet aux élèves d'explorer et de connecter le monde qui les entoure, et de mener des expériences en classe qui ont implications dans le monde réel. Tout en menant des recherches, les étudiants avancent en posant continuellement des questions, ce qui favorise une expérience d'apprentissage holistique. Renforcer apprentissage basé sur l'investigation dans la salle de classe, les élèves sont encouragés à explorer le monde de manière indépendante. 

Cela peut se faire par le biais de projets, de résolution de problèmes et d'exploration de sujets complexes. Grâce aux technologies ML, les exemples d'apprentissage automatique peuvent aider les élèves à mieux se souvenir des informations lorsqu'ils explorent des problèmes ou créent des projets dans un environnement pratique. De cette façon, les étudiants sont autorisés à pratiquer leurs compétences tout en s'engageant avec du matériel qui est intéressant et pertinent pour eux.

Des exemples d'apprentissage automatique dans le domaine de l'apprentissage motivent et engagent les étudiants. Les étudiants peuvent appliquer leurs connaissances et leurs compétences dans un environnement plus ciblé, en augmentant leur engagement et leurs connaissances disciplinaires et en fournissant un contexte pour leur apprentissage.

Ce type d'approche d'apprentissage aide également les élèves à créer des applications ML réelles dans la classe. 

À la Northeastern University's School of Education, les éducateurs utilisent les ressources du programme pour aider leurs étudiants à s'engager dans des applications d'apprentissage automatique du monde réel. Les projets ont été centrés sur le développement d'outils pour la gestion des salles, l'analyse des données et la modélisation prédictive pouvant être utilisés dans les salles de classe ou les établissements scolaires. 

En faisant participer les élèves à des exercices d'apprentissage automatique qui ont des applications dans le monde réel, les enseignants peuvent aider leurs élèves à développer des compétences et des connaissances au-delà des seules compétences en littératie scientifique. Grâce à ces projets, les enseignants aident leurs élèves à devenir des résolveurs de problèmes et des penseurs critiques tout en les inspirant avec de nouvelles idées pour des projets de recherche qu'ils pourraient vouloir poursuivre de manière indépendante ou en classe.

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