Exemple de sisteme de învățare automată din viața de zi cu zi
1. Asistenți virtuali
Siri, Alexa, Google Now sunt câteva dintre exemplele populare de asistenți virtuali. După cum sugerează și numele, ajută la găsirea informațiilor atunci când sunt întrebați. Este suficient să fie întrebați „Care este programul meu de azi?”, „Care sunt zborurile din București către Londra?” sau alte întrebări similare. Pentru a răspunde, asistentul personal urmărește informațiile, reamintește întrebările conexe sau trimite o comandă către alte resurse (cum ar fi aplicațiile de telefon) pentru a colecta informații. Este posibilă și instruirea lor pentru anumite sarcini cum ar fi „Setează o alarmă mâine la 6 dimineața!”, „Amintește-mi să mă duc la bancă poimâine!”.
Învățarea automată este o parte importantă a acestor asistenți personali, deoarece colectează și rafinează informațiile pe baza implicării lor anterioare. Mai târziu, acest set de date este utilizat pentru a obține rezultate adaptate preferințelor utilizatorului.
Asistenții virtuali sunt integrați într-o varietate de platforme. De exemplu în telefoanele iPhone de la Apple sau în numeroase modele cu Android de la diverși producători. De asemenea, pot fi găsiți și în alte dispozitive inteligente cum sunt Amazon Echo și Google Home.
2. Predicții de trafic în timpul navigației GPS
În timpul utilizării unei aplicații de navigație prin GPS locațiile și viteza actuală sunt salvate pe un server central pentru gestionarea traficului. Aceste date sunt apoi utilizate pentru a construi o hartă a traficului curent. Deși acest lucru ajută la prevenirea traficului și analizează congestia, problema de bază este că există un număr mai mic de mașini care sunt echipate cu GPS. Învățarea automată în astfel de scenarii, pe baza experiențelor zilnice, ajută la estimarea zonelor unde pot apărea ambuteiaje.
3. Monitorizarea camerelor de supraveghere
O persoană care monitorizează mai multe camere video are o sarcină dificilă, plictisitoare și cu creșterea timpului petrecut în fața ecranelor, predispusă la erori. Acesta este motivul pentru care instruirea calculatoarelor să se ocupe de această sarcină este o idee binevenită.
În prezent sistemele de supraveghere video bazate pe AI fac posibilă prevenirea criminalității. Acestea urmăresc comportamentul neobișnuit al oamenilor, cum ar fi să stea nemișcați pentru o perioadă lungă de timp, să se împiedice, să doarmă pe bănci etc. Abia atunci aceste sisteme raportează activitatea suspectă controlorului uman îmbunătățind astfel eficiența sistemelor de supraveghere video, fapt datorat activității „în fundal” a sistemelor de învățare automată.
4. Servicii de socializare
De la personalizarea fluxului de știri la direcționarea mai potrivită a anunțurilor, platformele de socializare utilizează învățarea automată atât pentru propriile beneficii și pentru cel al utilizatorilor. Iată câteva exemple întâlnite zilnic și care sunt foarte apreciate poate chiar fără a se ști că nu sunt altceva decât aplicații ML.
Recomandare prieteni: învățarea automată funcționează pe un concept simplu: învățarea bazată pe experiențe. Facebook observă în permanență prietenii cu care vă conectați, profilurile pe care le vizitați foarte des, interesele dvs., locul de muncă sau un grup pe care îl partajați cu cineva etc. Pe baza învățării continue, este sugerată o listă de utilizatori Facebook pe care este posibil să îi știți.
Recunoașterea feței: încărcați o fotografie cu un prieten iar Facebook îl recunoaște instantaneu. Facebook verifică pozițiile și proiecțiile din imagine, observă caracteristicile unice și apoi le potrivește cu persoanele din lista de prieteni.
Pin-uri similare: Învățarea automată este elementul de bază a Computer Vision, o tehnică pentru a extrage informații utile din imagini și videoclipuri. Pinterest utilizează aceasta pentru a identifica obiectele (sau pinii) din imagini și recomandă în mod corespunzător elemente similare.
5. Filtrarea spamului și a programelor malware din e-mail
Există o serie de abordări de filtrare a spamului folosite de clienții de e-mail. Pentru a se asigura că aceste filtre de spam sunt actualizate continuu, acestea sunt „motorizate” de învățarea automată.
Zilnic sunt detectate peste 300.000 de programe malware, iar codurile sursă ale acestora sunt similare cu 90-98% din codurile unor versiuni mai vechi. Programele de securitate bazate pe învățarea automată înțeleg modelul codului. Prin urmare, detectează cu ușurință programele malware noi și oferă protecție împotriva lor.
6. Asistență clienți online
Tot mai multe site-uri web oferă în prezent opțiunea de a discuta cu reprezentantul de asistență pentru clienți în timp ce navighează pe site. Totuși, crește numărul site-urilor unde sunteți pus în legătură cu un chatbot și nu cu o persoană. Acești roboți tind să extragă informații de pe site și să le prezinte clienților. Avansul tehnologic al acestor roboți crește de la o zi la alta oferind răspunsuri tot mai bune.
7. Recomandări de produse
Ați cumpărat online un produs și apoi primiți în continuare e-mailuri cu sugestii de cumpărături? Este posibil să fi observat că site-ul sau aplicația de cumpărături vă recomandă unele articole care se potrivesc cumva cu preferințele dumneavoastră. Acest lucru îmbunătățește experiența de cumpărare, iar învățarea automată este cea care face posibilă această „magie”. Recomandările de produse sunt făcute pe baza comportamentului dumneavoastră pe site sau în aplicație (achiziții anterioare, articole apreciate sau adăugate în coș, preferințe de marcă etc.).
8. Detectarea fraudelor online
Învățarea automată își demonstrează potențialul de a face din spațiul cibernetic un loc sigur, iar urmărirea fraudelor monetare online este unul dintre exemple. De exemplu Paypal folosește ML pentru prevenirea spălării banilor. Compania folosește un set de instrumente care o ajută să compare milioane de tranzacții care au loc și să facă distincția între tranzacțiile legitime sau ilegitime care au loc între cumpărători și vânzători.
