Приложения с использованием машинного обучения. Машинное обучение — не новая технология, но в последние годы оно стало более популярным и мощным. Благодаря доступности больших данных, облачных вычислений и глубокого обучения. Машинное обучение сейчас используется в различных областях и отраслях. К примеру финансы, розничная торговля, производство и безопасность. Машинное обучение также используется во многих приложениях, которые мы используем каждый день. Это социальные сети, развлечения, образование и здравоохранение.
1. Персонализированные рекомендации.
Машинное обучение используется такими приложениями, как Netflix, Spotify и Amazon. Для изучения истории, интересов и привычек пользователей, чтобы рекомендовать продукты или контент, которые вам, вероятно, понравятся. Именно эти предложения поддерживают ваш интерес и желание найти полезные товары или услуги. Например, приложение будет предлагать контент на основе ваших прошлых поисков и просмотров криминальных триллеров, любовных фильмов и реалити-шоу.
2. Распознавание речи.
Помните, что машинное обучение снова заработает, когда вы в следующий раз попросите Siri установить будильник на следующий час или перевести телефон в режим полета. Чтобы эффективно интерпретировать ваши голосовые инструкции и реагировать на них, голосовые помощники, такие как Siri, Google Assistant и Bixby, в основном полагаются на алгоритмы обработки естественного языка ( NLP ), которые являются примерами машинного обучения.
3. Распознавание изображений и видео.
Использование такими приложениями, как Instagram, Snapchat и TikTok, для идентификации объектов на фотографиях, фильтрации материалов и добавления функций дополненной реальности (AR) для улучшения пользовательского опыта.
4. Обнаружение мошенничества и безопасность.
Мобильные банковские и платежные приложения для выявления мошеннической деятельности. Путем изучения тенденций транзакций, шаблонов входа в систему и данных о местоположении пользователей. Благодаря этому ваша финансовая информация в безопасности. Поделитесь своим опытом входа в свою учетную запись Google из другого места и устройства. Когда в результате машинного обучения возникает вопрос безопасности. Вам предлагается ответить на контрольные вопросы. Сгенерировать одноразовые пароли и выполнить другие подобные задачи, прежде чем вам будет предоставлен доступ.
5. Предиктивный ввод текста и автозамена.
Будь то встроенная клавиатура вашего телефона или стороннее программное обеспечение, ваше приложение для клавиатуры использует машинное обучение, чтобы предугадать слова или фразы, которые вы, скорее всего, введете в следующий раз. Это основано на том, что вы вводили в прошлом, а не на том, что вы печатаете сейчас.
6. Отслеживание здоровья и фитнеса.
Приложения с использованием машинного обучения, такие как Fitbit и MyFitnessPal. В первую очередь для оценки данных о вашей активности и предоставления информации о ваших целях в области фитнеса и здоровья. На основе ваших данных некоторые приложения могут даже выявить возможные проблемы со здоровьем. Некоторые приложения могут даже прогнозировать важные даты предстоящего менструального цикла женщины на основе данных, собранных за несколько месяцев.
7. Языковой перевод.
Программы для путешествий, такие как Google Translate. Они используют машинное обучение для выполнения языкового перевода в режиме реального времени, облегчая общение при посещении зарубежной страны.
8. Ранжирование контента в социальных сетях.
Алгоритмы машинного обучения используются платформами социальных сетей, такими как Facebook, Вконтакте, Instagram, Twitter и другие. В частности для определения приоритета публикаций от друзей и учетных записей, с которыми вы чаще всего взаимодействуете в своей ленте. По этой причине, если вы со временем не взаимодействуете с публикацией друга, вы в конечном итоге перестанете ее видеть. На основании данных о вашем взаимодействии модель определяет, что вы, возможно, больше не являетесь друзьями.
9. Пробки и навигация.
Вы можете избежать пробок на дорогах и сэкономить время, используя такие приложения, как Google Maps и Яндекс Навигатор. Эти приложения используют машинное обучение для оценки данных о пробках в реальном времени и предлагают лучший маршрут к вашему местоположению.
10. Виртуальная примерка.
Чтобы улучшить качество онлайн-покупок, многие приложения для электронной коммерции имеют возможности виртуальной примерки, которые имитируют то, как такие предметы, как одежда, косметика или очки, будут выглядеть на вас с помощью машинного обучения.
В заключении хотелось, чтобы вы прочитали статью про приложение Едадил, которое также использует технологию машинного обучения. В этой статье описаны возможности этого приложения, для покупателей, в том числе всевозможные скидки, кэшбек и много других полезных инструментов.