يعد التعلم الآلي كلمة طنانة في عالم التكنولوجيا اليوم، وهو ينمو بسرعة كبيرة يومًا بعد يوم. نحن نستخدم التعلم الآلي في حياتنا اليومية حتى دون أن نعرف ذلك، مثل خرائط جوجل، ومساعد جوجل، وأليكسا، وما إلى ذلك. وفيما يلي بعض التطبيقات الواقعية الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي:
1. التعرف على الصور:
يعد التعرف على الصور أحد أكثر تطبيقات التعلم الآلي شيوعًا. يتم استخدامه لتحديد الأشياء والأشخاص والأماكن والصور الرقمية وما إلى ذلك. حالة الاستخدام الشائعة للتعرف على الصور واكتشاف الوجه هي، اقتراح وضع علامات تلقائية على الأصدقاء :
يوفر لنا Facebook ميزة اقتراح وضع علامات تلقائية على الأصدقاء. عندما نقوم بتحميل صورة مع أصدقائنا على الفيسبوك، فإننا نحصل تلقائيًا على اقتراح وضع علامة بالاسم، والتقنية وراء ذلك هي التعلم الآلي الكشف عن الوجه و خوارزمية التعرف .
ويستند إلى مشروع الفيسبوك المسمى ' الوجه العميق '، وهي المسؤولة عن التعرف على الوجوه وتحديد هوية الشخص الموجود في الصورة.
2. التعرف على الكلام
أثناء استخدام Google، نحصل على خيار ' البحث عن طريق الصوت '، فهو يأتي ضمن ميزة التعرف على الكلام، وهو تطبيق شائع للتعلم الآلي.
التعرف على الكلام هو عملية تحويل التعليمات الصوتية إلى نص، وتعرف أيضًا باسم ' خطاب إلى نص '، أو ' التعرف على الكلام بالكمبيوتر .' في الوقت الحاضر، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة للتعرف على الكلام. مساعد جوجل , سيري , كورتانا ، و اليكسا يستخدمون تقنية التعرف على الكلام لاتباع التعليمات الصوتية.
تغيير اسم الدليل لينكس
3. التنبؤ بحركة المرور:
إذا أردنا زيارة مكان جديد، فإننا نستعين بخرائط جوجل، التي توضح لنا المسار الصحيح بأقصر طريق وتتنبأ بظروف حركة المرور.
يتنبأ بظروف حركة المرور مثل ما إذا كانت حركة المرور خالية أو بطيئة الحركة أو مزدحمة للغاية بمساعدة طريقتين:
كل من يستخدم خريطة Google يساعد هذا التطبيق في تحسينه. فهو يأخذ المعلومات من المستخدم ويرسلها مرة أخرى إلى قاعدة البيانات الخاصة به لتحسين الأداء.
4. توصيات المنتج:
يتم استخدام التعلم الآلي على نطاق واسع من قبل العديد من شركات التجارة الإلكترونية والترفيه مثل أمازون , نيتفليكس وما إلى ذلك، لتوصية المنتج للمستخدم. كلما بحثنا عن منتج ما على أمازون، بدأنا نحصل على إعلان لنفس المنتج أثناء تصفح الإنترنت على نفس المتصفح وهذا بسبب التعلم الآلي.
تتفهم Google اهتمامات المستخدم باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة وتقترح المنتج وفقًا لاهتمامات العميل.
وبالمثل، عندما نستخدم Netflix، نجد بعض التوصيات للمسلسلات الترفيهية والأفلام وما إلى ذلك، ويتم ذلك أيضًا بمساعدة التعلم الآلي.
5. السيارات ذاتية القيادة:
واحدة من أكثر تطبيقات التعلم الآلي إثارة هي السيارات ذاتية القيادة. يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في السيارات ذاتية القيادة. تعمل شركة تسلا، أشهر شركات تصنيع السيارات، على سيارة ذاتية القيادة. إنها تستخدم طريقة التعلم غير الخاضعة للرقابة لتدريب نماذج السيارات على اكتشاف الأشخاص والأشياء أثناء القيادة.
6. تصفية البريد الإلكتروني العشوائي والبرامج الضارة:
عندما نتلقى بريدًا إلكترونيًا جديدًا، تتم تصفيته تلقائيًا على أنه مهم وعادي وبريد عشوائي. نتلقى دائمًا بريدًا مهمًا في صندوق البريد الوارد لدينا يحتوي على رمز مهم ورسائل بريد إلكتروني غير مرغوب فيها في صندوق البريد العشوائي الخاص بنا، والتقنية الكامنة وراء ذلك هي التعلم الآلي. فيما يلي بعض عوامل تصفية البريد العشوائي التي يستخدمها Gmail:
- تصفية المحتوى
- مرشح الرأس
- مرشح القوائم السوداء العامة
- المرشحات القائمة على القواعد
- مرشحات الأذونات
بعض خوارزميات التعلم الآلي مثل متعدد الطبقات المستقبلات , شجرة القرار ، و ساذج بايز المصنف يتم استخدامها لتصفية البريد الإلكتروني العشوائي واكتشاف البرامج الضارة.
7. المساعد الشخصي الافتراضي:
لدينا العديد من المساعدين الشخصيين الافتراضيين مثل مساعد جوجل , اليكسا , كورتانا , سيري . وكما يوحي الاسم، فهي تساعدنا في العثور على المعلومات باستخدام تعليماتنا الصوتية. يمكن لهؤلاء المساعدين مساعدتنا بطرق مختلفة فقط من خلال تعليماتنا الصوتية مثل تشغيل الموسيقى، أو الاتصال بشخص ما، أو فتح بريد إلكتروني، أو جدولة موعد، وما إلى ذلك.
يستخدم هؤلاء المساعدون الافتراضيون خوارزميات التعلم الآلي كجزء مهم.
يقوم هؤلاء المساعدون بتسجيل تعليماتنا الصوتية، وإرسالها عبر الخادم على السحابة، وفك تشفيرها باستخدام خوارزميات ML والتصرف وفقًا لذلك.
8. كشف الاحتيال عبر الإنترنت:
التعلم الآلي يجعل معاملاتنا عبر الإنترنت آمنة ومأمونة من خلال الكشف عن المعاملات الاحتيالية. عندما نقوم بإجراء بعض المعاملات عبر الإنترنت، قد تكون هناك طرق مختلفة يمكن أن تتم بها معاملة احتيالية، مثل حسابات وهمية , معرفات وهمية ، و يسرق مالا في منتصف الصفقة. لذلك للكشف عن هذا، تغذية الشبكة العصبية إلى الأمام يساعدنا من خلال التحقق مما إذا كانت معاملة حقيقية أم معاملة احتيالية.
بالنسبة لكل معاملة حقيقية، يتم تحويل المخرجات إلى بعض قيم التجزئة، وتصبح هذه القيم مدخلات للجولة التالية. لكل معاملة حقيقية، هناك نمط محدد يتغير لمعاملة الاحتيال وبالتالي يكتشفها ويجعل معاملاتنا عبر الإنترنت أكثر أمانًا.
9. التداول في سوق الأوراق المالية:
يستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في تداول سوق الأوراق المالية. في سوق الأوراق المالية، هناك دائمًا خطر صعود وهبوط الأسهم، لذلك بالنسبة لهذا التعلم الآلي الشبكة العصبية للذاكرة طويلة المدى يستخدم للتنبؤ باتجاهات سوق الأوراق المالية.
10. التشخيص الطبي:
في العلوم الطبية، يتم استخدام التعلم الآلي لتشخيص الأمراض. مع هذا، تنمو التكنولوجيا الطبية بسرعة كبيرة وتكون قادرة على بناء نماذج ثلاثية الأبعاد يمكنها التنبؤ بالموقع الدقيق للآفات في الدماغ.
يساعد في اكتشاف أورام المخ والأمراض الأخرى المرتبطة بالدماغ بسهولة.11. الترجمة الآلية للغة:
في الوقت الحاضر، إذا قمنا بزيارة مكان جديد ولم نكن على علم باللغة فلا توجد مشكلة على الإطلاق، كما أن هذا يساعدنا أيضًا التعلم الآلي من خلال تحويل النص إلى لغاتنا المعروفة. توفر خدمة GNMT (الترجمة الآلية العصبية من Google) هذه الميزة، وهي عبارة عن تعلم آلي عصبي يترجم النص إلى لغتنا المألوفة، ويسمى بالترجمة التلقائية.
التكنولوجيا وراء الترجمة الآلية هي خوارزمية التعلم التسلسلي، والتي يتم استخدامها مع التعرف على الصور وترجمة النص من لغة إلى لغة أخرى.