머신러닝의 예시
학습은 인간이 많은 산업 및 전문 프로세스를 향상할 뿐만 아니라 일상생활을 발전시키는 데 도움이 된 현대적인 혁신 중 하나입니다. 그러나 기계 학습이란 무엇입니까? 인공 지능의 하위 집합으로, 사용 가능한 데이터베이스에서 학습하기 위해 통계 기술을 사용하여 지능형 컴퓨터 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 현재 기계 학습 은 여러 분야와 산업에서 사용되었습니다. 예를 들어, 의료 진단, 이미지 처리, 예측, 분류, 학습 연관성, 회귀 등. 기계 학습 알고리즘을 기반으로 구축된 지능형 시스템은 과거 경험이나 과거 데이터에서 학습할 수 있는 기능이 있습니다. 머신 러닝 애플리케이션 은 과거 경험을 바탕으로 결과를 제공합니다. 이 기사에서는 머신 러닝이 오늘날의 아이디어를 뒷받침하는 더 나은 기술을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 10 가지 실제 사례에 대해 논의합니다. 이미지 인식 이미지 인식은 머신 러닝의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 물체를 디지털 이미지로 분류할 수 있는 상황이 많이 있습니다. 예를 들어 흑백 이미지의 경우 각 픽셀의 강도가 측정값 중 하나로 제공됩니다. 컬러 이미지에서 각 픽셀은 빨강, 녹색 및 파랑 (RGB)의 세 가지 색상으로 3 가지 강도 측정값을 제공합니다. 기계 학습은 이미지의 얼굴 감지에도 사용할 수 있습니다. 여러 사람의 데이터베이스에는 각 사람에 대한 별도의 범주가 있습니다. 기계 학습은 문자 인식에도 사용되어 손으로 쓴 문자와 인쇄된 문자를 식별합니다. 우리는 글을 작은 이미지로 분할할 수 있으며 각 이미지에는 단일 문자가 포함됩니다. 음성 인식 음성 인식 은 음성을 텍스트로 번역하는 것입니다. 컴퓨터 음성 인식 또는 자동 음성 인식이라고도 합니다. 여기에서 소프트웨어 응용 프로그램은 오디오 클립 또는 파일에서 말한 단어를 인식 한 다음 오디오를 텍스트 파일로 변환할 수 있습니다. 이 애플리케이션의 측정은 음성 신호를 나타내는 숫자 집합 일 수 있습니다. 다른 시간-주파수 대역의 강도별로 음성 신호를 분할할 수도 있습니다. 음성 인식은 음성 사용자 인터페이스, 음성 검색 등과 같은 애플리케이션에서 사용됩니다. 음성 사용자 인터페이스에는 음성 다이얼링, 통화 라우팅 및 기기 제어가 포함됩니다. 또한 간단한 데이터 입력 및 구조화된 문서 준비에도 사용할 수 있습니다. 의료 진단 기계 학습 은 질병 진단에 도움이 되는 기술과 도구에 사용될 수 있습니다. 치료 계획 및 환자 모니터링을 위한 결과 연구를 위한 의학 지식 추출을 위한 질병 진행의 예후 예 예측을 위한 임상 매개 변수 및 이들의 조합 분석에 사용됩니다. 이것은 기계 학습 방법의 성공적인 구현입니다. 의료 부문에서 컴퓨터 기반 시스템의 통합에 도움이 될 수 있습니다. 통계 차익 금융에서 차익 거래는 단기적이고 많은 증권을 포함하는 자동화된 거래 전략을 의미합니다. 이러한 전략에서 사용자는 역사적 상관관계 및 일반적인 경제 변수와 같은 수량을 기반으로 증권 세트에 대한 거래 알고리즘을 구현하는 데 중점을 둡니다. 인덱스 차익 거래 전략을 얻기 위해 기계 학습 방법이 적용됩니다. 우리는 주식 흐름의 가격에 선형 회귀와 서포트 벡터 머신을 적용합니다. 학습 협회 학습 연관성은 제품 간의 다양한 연관성에 대한 통찰력을 개발하는 프로세스입니다. 좋은 예는 관련 없는 제품을 서로 연관시킬 수 있는 방법입니다. 기계 학습의 응용 프로그램 중 하나는 사람들이 구매하는 제품 간의 연관성을 연구하는 것입니다. 한 사람이 상품을 구매하면 두 상품 사이에 관계가 있기 때문에 비슷한 상품이 표시됩니다. 새로운 제품이 시장에 출시되면 이전 제품과 연결되어 판매를 늘립니다.
