С напредването на дигиталната ера, едно от съвременните нововъведения, на което сме свидетели е създаването на машинното обучение. То е помогнало на човека да подобри не само много индустриални и професионални процеси, но и ежедневния ни живот. Машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект, което се фокусира върху използването на статистически техники за изграждане на интелигентни компютърни системи, за да се учи от базите данни, с които разполага.
Тази невероятна форма на изкуствен интелект се използва все по-често в различни индустрии и професии. Например, разпознаване на изображения и реч, медицинска диагностика, прогнозиране, класифициране, статистическик арбитраж, извличане, регресия и др. Приложенията за машинно обучение дават резултати въз основа на предишен опит. Сега ще разгледаме 3 примера за машинно обучение, които използваме всеки ден и може би дори нямаме представа, че се задвижват от това.
Разпознаване на изображения
Това е едно от най-разпространените приложения на машинното обучение. Съществуват много ситуации, в които можете да класифицирате обекта като цифрово изображение. Например, в случай на черно-бяло изображение, интензитетът на всеки пиксел служи като едно от измерванията. В цветни изображения, всеки пиксел осигурява 3 измервания на интензитета в три различни цвята – червен, зелен и син (RGB).
Машинното обучение може да се използва и за разпознаване на лица в изображение. Съществува отделна категория за всеки човек от базата данни от няколко човека. Машинното обучение се използва и за разпознаване на знаци, за да се различават ръкописните от печатните букви. Можем да сегментираме една част от текст на по-малки изображения, всяко от които съдържа един знак.
Лични вирутални асистенти
Siri, Alexa, Google Now са някои от най-популярните примери за лични виртуални асистенти. Както може би подсказва и името, те помагат при намирането на информация, когато им се зададе гласова команда. Всичко, което трябва да направите, е да ги активирате, и да попитате „Какво е времето днес“, „Колко е часът в Австралия“, „Как се прави лазаня“ или каквото друго пожелаете. За да отговори, вашият личен асистент търси информацията, спомня си ваши свързани запитвания, или изпраща команда до други ресурси (като телефонни приложения) за събиране на информация. Можете дори да инструктирате асистентите да изпълняват определени задачи, като например: „Задай ми аларма за 7 часа сутринта утре“, „Напомни ми за срещата в 13 часа с Ели“ и т.н.
Машинното обучение е важна и неизменна част от тези лични асистенти, тъй като те събират и усъвършенстват информацията въз основа на предишната ви връзка с тях. По-късно този набор от данни се използва за представяне на резултати, съобразени с вашите предпочитания.
Виртуалните асистенти са интегрирани в различни платформи, като например:
„Умни“ високоговорители: Amazon Echo и Google Home
Смартфони: Samsung Bixby на Samsung S8, S9
Мобилни приложения: Google Allo
Социални медийни услуги
От персонализиането на вашите новини до по-добро насочване към реклами, платформите за социални медии използват машинно обучение за собствени и потребителски ползи. Ето и няколко примера, които може би сте забелязали, използвали, или дори заобичали в акаунтите си в социалните мрежи, без дори да осъзнавате, че тези невероятни функции са приложенията на машинното обучение.
Хора, които може би познавате (People you may know): Машинното обучение работи на една проста концепция - познания с опит. Facebook непрекъснато забелязва приятелите, с които се свързвате; профилите, които посещавате много често; вашите интереси, работно място или група, която споделяте с някого и т.н. На базата на непрекъснато изучаване, се предлага списък с потребителите на Facebook, с които може да искате да станете приятели.
Лицево рапознаване (Face Recognition): Качвате си снимка с някой приятел и Facebook веднага го разпознава. Той проверява позите и проекциите на снимката, забелязва отличителните характеристики, и след това ги сравнява с хората от списъка ви с приятели.
Подобни „пинове“ (Similar pins): Машинното обучение е основният елемент на компютърното „зрение“, което е техника за извличане на полезна информация от изображения и видеоклипове. Pinterest използва този елемент, за да идентифицира обектите или „пиновете“ на изображенията и съответно след това да ви препоръчва подобни „пинове“.
С две думи можем да кажем, че машинното обучение е невероятен пробив в областта на изкуствения интелект. И докато машинното обучение има известно плашещо влияние, тези негови приложения са един от начините, чрез които технологията може значително да промени живота ни.