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Aplicaciones del aprendizaje automático – Javatpoint

applications of machine learning

El aprendizaje automático es una palabra de moda para la tecnología actual y crece muy rápidamente día a día. Utilizamos el aprendizaje automático en nuestra vida diaria incluso sin saberlo, como Google Maps, el asistente de Google, Alexa, etc. A continuación se muestran algunas de las aplicaciones de aprendizaje automático más populares del mundo real:

Aplicaciones del aprendizaje automático

1. Reconocimiento de imágenes:

El reconocimiento de imágenes es una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático. Se utiliza para identificar objetos, personas, lugares, imágenes digitales, etc. El caso de uso popular del reconocimiento de imágenes y la detección de rostros es, Sugerencia de etiquetado automático de amigos:

Facebook nos proporciona una función de sugerencia de etiquetado automático de amigos. Cada vez que cargamos una foto con nuestros amigos de Facebook, automáticamente recibimos una sugerencia de etiquetado con el nombre, y la tecnología detrás de esto es el aprendizaje automático. Detección de rostro y algoritmo de reconocimiento.

Se basa en el proyecto de Facebook llamado «Cara profunda, «que es responsable del reconocimiento facial y la identificación de personas en la imagen.

2. Reconocimiento de voz

Mientras usamos Google, tenemos la opción de «Búsqueda por voz, «se incluye en el reconocimiento de voz y es una aplicación popular de aprendizaje automático.

El reconocimiento de voz es un proceso de conversión de instrucciones de voz en texto, y también se conoce como «Dictado a texto«, o «Reconocimiento de voz por computadora. «En la actualidad, los algoritmos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados por diversas aplicaciones de reconocimiento de voz. Asistente de Google, Siri, Cortana, y Alexa están utilizando tecnología de reconocimiento de voz para seguir las instrucciones de voz.

3. Predicción de tráfico:

Si queremos visitar un lugar nuevo, nos apoyamos en Google Maps, que nos muestra el camino correcto con la ruta más corta y predice las condiciones del tráfico.

Predice las condiciones del tráfico, como si el tráfico está despejado, es lento o está muy congestionado con la ayuda de dos formas:

  • Ubicación en tiempo real del vehículo desde la aplicación Google Map y los sensores
  • El tiempo medio ha tardado en los últimos días a la misma hora.

Todos los que usan Google Map están ayudando a esta aplicación a mejorarla. Toma información del usuario y la envía a su base de datos para mejorar el rendimiento.

4. Recomendaciones de productos:

El aprendizaje automático es ampliamente utilizado por varias empresas de entretenimiento y comercio electrónico, como Amazonas, Netflix, etc., para recomendar productos al usuario. Cada vez que buscamos algún producto en Amazon, comenzamos a recibir un anuncio del mismo producto mientras navegamos por Internet en el mismo navegador y esto se debe al aprendizaje automático.

Google comprende el interés del usuario utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático y sugiere el producto según el interés del cliente.

De manera similar, cuando usamos Netflix, encontramos algunas recomendaciones para series de entretenimiento, películas, etc., y esto también se hace con la ayuda del aprendizaje automático.

5. Automóviles autónomos:

Una de las aplicaciones más interesantes del aprendizaje automático son los coches autónomos. El aprendizaje automático juega un papel importante en los vehículos autónomos. Tesla, la empresa de fabricación de automóviles más popular, está trabajando en vehículos autónomos. Utiliza un método de aprendizaje no supervisado para entrenar a los modelos de automóviles para que detecten personas y objetos mientras se conduce.

6. Filtrado de correo no deseado y malware:

Cada vez que recibimos un nuevo correo electrónico, se filtra automáticamente como importante, normal y spam. Siempre recibimos un correo importante en nuestra bandeja de entrada con el símbolo importante y correos electrónicos no deseados en nuestra casilla de correo no deseado, y la tecnología detrás de esto es el aprendizaje automático. A continuación, se muestran algunos filtros de spam que utiliza Gmail:

  • Filtro de contenido
  • Filtro de encabezado
  • Filtro de listas negras generales
  • Filtros basados ​​en reglas
  • Filtros de permisos

Algunos algoritmos de aprendizaje automático como Perceptrón multicapa, Árbol de decisión, y Clasificador Naïve Bayes se utilizan para el filtrado de correo no deseado y la detección de malware.

7. Asistente personal virtual:

Contamos con varios asistentes personales virtuales como Asistente de Google, Alexa, Cortana, Siri. Como sugiere su nombre, nos ayudan a encontrar la información utilizando nuestras instrucciones de voz. Estos asistentes pueden ayudarnos de varias maneras con solo nuestras instrucciones de voz, como reproducir música, llamar a alguien, abrir un correo electrónico, programar una cita, etc.

Estos asistentes virtuales utilizan algoritmos de aprendizaje automático como una parte importante.

Estos asistentes graban nuestras instrucciones de voz, las envían a través del servidor en una nube y las decodifican utilizando algoritmos ML y actúan en consecuencia.

8. Detección de fraudes en línea:

El aprendizaje automático hace que nuestra transacción en línea sea segura mediante la detección de transacciones fraudulentas. Siempre que realizamos alguna transacción en línea, puede haber varias formas en que una transacción fraudulenta puede tener lugar, como cuentas falsas, identificaciones falsas, y robar dinero en medio de una transacción. Entonces, para detectar esto, Feed Forward Neural network nos ayuda al verificar si se trata de una transacción genuina o una transacción fraudulenta.

Para cada transacción genuina, la salida se convierte en algunos valores hash, y estos valores se convierten en la entrada para la siguiente ronda. Para cada transacción genuina, hay un patrón específico que cambia para la transacción de fraude, por lo tanto, lo detecta y hace que nuestras transacciones en línea sean más seguras.

9. Negociación bursátil:

El aprendizaje automático se usa ampliamente en el mercado de valores. En el mercado de valores, siempre existe el riesgo de subidas y bajadas en las acciones, por lo que para este aprendizaje automático Red neuronal de memoria a corto plazo se utiliza para la predicción de las tendencias del mercado de valores.

10. Diagnóstico médico:

En la ciencia médica, el aprendizaje automático se utiliza para el diagnóstico de enfermedades. Con esto, la tecnología médica está creciendo muy rápido y es capaz de construir modelos 3D que pueden predecir la posición exacta de las lesiones en el cerebro.

Ayuda a encontrar fácilmente tumores cerebrales y otras enfermedades relacionadas con el cerebro.

11. Traducción automática de idiomas:

Hoy en día, si visitamos un lugar nuevo y no somos conscientes del idioma, entonces no es un problema en absoluto, ya que también el aprendizaje automático nos ayuda a convertir el texto a nuestros idiomas conocidos. GNMT (traducción automática neuronal de Google) de Google proporciona esta función, que es un aprendizaje automático neuronal que traduce el texto a nuestro idioma familiar, y se denomina traducción automática.

La tecnología detrás de la traducción automática es un algoritmo de aprendizaje secuencia a secuencia, que se utiliza con el reconocimiento de imágenes y traduce el texto de un idioma a otro.


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