機械学習の例と応用

人工知能のサブフィールドである機械学習 (ML) は、アルゴリズムを使用してデータのパターンを検出し、複雑な問題を解決します。 多くの分野や業界が、効率、精度、および意思決定を改善するために、毎日機械学習に依存しています。 最近、ML テクノロジーは、ディープ ラーニング (DL) とコンピューター ビジョンという XNUMX つの独自のサブフィールドによって強化されています。 機械学習とこれらのサブフィールドが今日のビジネスと教育でどのように使用されているかの実例を読んでください。

ディープ ラーニングとコンピューター ビジョンの役割

2023 年、ディープ ラーニングは コンピュータビジョン さらに進化し、数百万のテスト画像で迅速なテストを実行する機能をマシンに提供します。 これにより、さまざまなセクターの最新の ML アプリケーションで、ドライバーの注意散漫の検出、オブジェクトおよびコンピューター ビジョン技術、3D ビジョン、画像セグメンテーションなど、さまざまなビジョンベースのアプリケーションを使用できるようになりました。 これらの技術を組み合わせて、 深層学習アルゴリズム また、複数の深層学習手法により、運転活動を支援するリアルタイム アルゴリズムの開発が可能になりました。 

さらに、画像認識技術は現在、さまざまな交通シーンやオブジェクトの認識に使用され、特徴抽出はオブジェクト追跡と画像認識に使用されています。 コンピューター ビジョンと ML アルゴリズムを組み合わせることで、業界のアプリケーションは、さまざまな交通シーンやその中のオブジェクトを識別するのに役立つリアルタイム アルゴリズムを開発できます。

業界別の機械学習の例

以下は、業種別の機械学習の例です。

製造業： 製造部門は、サプライ チェーンや在庫管理から予知保全まで、あらゆるものに影響を与える高度な ML アプリケーションを使用して、運用エコシステムを再構築しています。 これらは XNUMX つの実際のアプリケーション ML テクノロジーが製造業にどのように革命をもたらしているかを示しています。 

医療： 医療分野では、ML テクノロジーを使用して神経疾患や筋骨格疾患を診断しています。 たとえば、訓練された MLアルゴリズム 患者データのパターンを特定することで、さまざまな疾患を検出できます。 さらに、ML は疾患の重症度を非常に正確に推定できるため、効率的な患者ケアの提供が可能になります。 チャットボットと画像認識は、医師がタイムリーな救命サービスを提供するのに役立ちます。  

コンピュータ ビジョン アルゴリズムは、MRI 画像などの放射線画像を分析するために使用されます。 この技術は、医師よりもはるかに速く体内の腫瘍やその他の異常を検出できます。 また、早期診断を通じて患者の転帰の改善にも役立っています。 

2023 年には、AI 対応のディープラーニング プラットフォームがヘルスケア業界で広く使用されるようになります。 これらのプラットフォームにより、ディープ ラーニングが可能になり、完全な患者の病歴、放射線画像、および血液検査を分析できます。 それらは、患者の健康に関する実用的な洞察を医療関係者に提供します。 ディープ ラーニング アルゴリズムは、画像やゲノミクスを使用して、医療記録などの非構造化データを分析することもできます。 これにより、検査のコストが削減され、診断の精度が向上します。

ファイナンス： 金融部門では、調整された ML アルゴリズムを不正検出やその他の形式のセキュリティに使用できます。 ディープラーニングも使える 「連続多変量解析」と呼ばれるプロセスを介してデータを分析します。 このプロセスでは、以前の入力と結果に基づく予測分析が使用されるため、企業はより信頼性の高いデータを使用して意思決定を行うことができます。

サイバーセキュリティ： サイバーセキュリティの専門家は、ML テクノロジを使用して、ウイルス対策モデルの開発、潜在的なサイバー攻撃のブロック、メール スパム フィルターの設計を行うことができます。 機械学習を使用して、顧客の活動を他の IT セキュリティ ツールと相互参照することで、潜在的な詐欺やサイバー脅威を検出することもできます。 

販売および顧客サービス: ML アルゴリズムとリアルタイムのオンライン データを使用すると、企業はスマートにパーソナライズされたレコメンデーションを作成する ML モデルを構築できます。 アマゾンは人工知能、商取引の頭脳を使用し、 人工神経回路網 顧客向けの独自のレコメンデーション エンジンを作成します。 ウォルマートなどの他の商取引企業も、ニューラル ネットワークを使用して、顧客の最近の注文履歴と閲覧履歴に基づいて関連商品を推奨しています。 

産業自動化： 産業用ロボット メーカーは現在、機械学習を備えたインテリジェント システムを使用して、コストを削減し、効率を高めています。 産業オートメーション企業も、人工ニューラル ネットワークと深層強化学習モデルを使用して、より優れたオートメーション ソリューションを作成しています。 

ビジネス分析: 機械学習は、強力な分析ソリューションを提供することでビジネスに革命をもたらしています。 大規模なデータセットからパターンを迅速かつ正確に認識する能力を備えた ML は、あらゆる規模の企業にとって非常に貴重なツールになりつつあります。 機械学習は、企業が長期的な成功につながるデータ駆動型の洞察に基づいてより良い意思決定を下すのに役立ちます。

教育： 実世界からの機械学習の例は、学生の知識と学習に適用できます。 通常の教室の設定以外の職場や部屋の設定で学生が実践的なアプローチを行えるようにすることで、専門的な文脈の中でのアイデアの実践的価値と理解が強化されます。 これらの例には、プロジェクトベースの学習と学習者中心の教育モデルが含まれます。 やりがいのあるプロジェクトにより、学生は既成概念にとらわれずに考え、既存の知識を新しい問題に適用する最善の方法についてアイデアを議論することができます。 

機械学習の例を使用して、生徒が仲間と交流する機会を与え、探索して学習する方法を提供するだけでなく、成功に必要な多くのスキルを強化することができます。 

研究： 機械学習は、AI アルゴリズムの設計者や研究チームが実装する最適なソリューションを探している業界の研究機関で引き続き主要な役割を果たします。 説明可能な AI は、機械学習モデルをよりよく理解し、説明するために機械学習がどのように使用されているかを示す例です。 DL モデルは、大規模なデータセットでパターンを検出するために使用されます。

セマンティック Web などのインテリジェンス システムにより、ユーザーはオンラインで情報を照会できます。 自然言語処理 (NLP) クエリ。 これは、研究を拡大し、研究者を集めてさまざまなプロジェクトで協力するための優れた方法です。 

高度な例: 論理遺伝的アルゴリズムは、顧客行動の予測、データ マイニング、分析ソリューション、予測インターネット、ネットワーク、ファジー ロジックなど、さまざまな産業用アプリケーションで使用されています。 発電所では、プラントのダウンタイムを削減するための予知保全にも機械学習が使用されています。 

ケーススタディ: 教室での機械学習 

実世界の機械学習の例は、問題解決と批判的思考のスキルを開発するための最新の研究とリソースを学生に提供できるため、調査ベースの学習に役立ちます。 

探究型学習 生徒は自分の周りの世界を探索して接続し、教室で実験を行うことができます。 現実世界への影響. 研究を行っている間、学生は継続的に質問することで前進し、全体的な学習体験を促進します。 実施するために 探究ベースの学習 教室内では、生徒は自分で世界を探検することが奨励されています。 

これは、プロジェクト、問題解決、複雑なトピックの調査を通じて行うことができます。 ML テクノロジーのおかげで、機械学習の例は、学生が実践的な環境で問題を調査したりプロジェクトを作成したりする際に、情報をよりよく記憶するのに役立ちます。 このようにして、学生は自分のスキルを練習しながら、興味深く関連性のある資料に取り組むことができます。

学習分野における機械学習の例は、学生の意欲を高め、意欲を高めます。 学生は、より集中した環境で知識とスキルを適用し、関与と専門知識を高め、学習の背景を提供できます。

このタイプの学習アプローチは、生徒が次のことを行うのにも役立ちます。 実世界の ML アプリケーションを構築する 教室で。 

ノースイースタン大学の教育学部では、教育者がプログラム リソースを使用して、学生が実際の機械学習アプリケーションに取り組むのを支援しています。 これらのプロジェクトは、教室や学校の環境で使用できる部屋管理、データ分析、および予測モデリングのためのツールの開発を中心にしています。 

現実世界に応用できる機械学習の演習に生徒を参加させることで、教師は生徒が単なる科学リテラシーのスキルを超えたスキルと知識を身に付けられるように支援できます。 これらのプロジェクトを通じて、教師は生徒がバランスの取れた問題解決者および批判的思考力を持つように支援すると同時に、生徒が独立して、または教室内で追求したい研究プロジェクトの新しいアイデアを刺激します。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/machine-learning-examples-and-applications/