Was kann maschinelles Lernen? Wir sollten die Frage hier neu formulieren, denn maschinelles Lernen kann bereits eine Menge. Die Anwendungen des maschinellen Lernens sind riesig. Haben Sie schon einmal Google benutzt, um etwas zu suchen? Diese Frage klingt ziemlich dumm, nicht wahr? Wer benutzt nicht Google, um im Internet zu suchen? Na gut, na gut! Jeder tut es. Ja, Google hat viele maschinelle Lernalgorithmen in seiner Suchmaschine eingesetzt. In dem Moment, in dem Sie einen Buchstaben/Schlagwort eingeben, schlägt Ihnen das System die besten passenden Ergebnisse vor, die auf Ihrem Profil basieren.
Angenommen, Sie suchen nach Java. Basierend auf Ihrem Profil und den historischen Daten wird Google versuchen, Ihnen entweder Kaffee oder Java-bezogene Ergebnisse vorzuschlagen. Sie wurden zusammen mit Ihren Freunden auf einem Foto markiert. Wie hat Facebook Ihr Gesicht automatisch erkannt? Hier verwendet Facebook Algorithmen zur Gesichtserkennung, die auf maschinellem Lernen basieren.
Anwendungen für maschinelles Lernen können das Spiel verändern
Maschinelles Lernen ist der größte Durchbruch in der Tech-Welt. Bis vor ein paar Jahren galt das Internet als das Größte, jetzt ist das maschinelle Lernen in aller Munde. Obwohl das Internet unweigerlich der beste technische Durchbruch ist, den unsere Welt je gesehen hat, prägt das maschinelle Lernen die Art und Weise, wie Menschen mit dem Internet interagieren werden.
Anwendungen für maschinelles Lernen der neuen Generation
Hey Alexa, spiel den Attention Song von Charlie Puth.
Ok google, bitte lesen Sie die neuesten Nachrichten in London.
Alexa, bestellen Sie ein Taxi zu meinem Büro.
Ja. Diese virtuellen Assistenten sind die besten Beispiele für Spracherkennung. Sie verwenden Spracherkennungstechnologie, die auf maschinellem Lernen aufbaut. Virtuelle Assistenten werden ausgiebig genutzt, um ein Lied abzuspielen, nach Informationen zu fragen, ein Taxi zu buchen oder eine Bestellung für Lebensmittel aufzugeben.
Anwendungen im Gesundheitswesen
Ja. Jeder Bereich, der über große Datenmengen verfügt, kann maschinelles Lernen nutzen. Daten sind dabei der Hauptakteur. Sie können vergangene Gesundheitsdaten und Diagnosedaten von alten Patienten einspeisen, um den Gesundheitszustand neuer Patienten vorherzusagen. Maschinelles Lernen ist sehr gut im Erkennen von Mustern. Die Gesundheitsakten der Patienten werden viele Muster aufweisen, da sie viele Ereignisse von der ersten bis zur letzten Behandlung erfasst haben. Diese Muster können mit dem aktuellen Gesundheitszustand des neuen Patienten verglichen werden. Daher können neue Patienten mit einem maschinellen Lernsystem, das den Ärzten hilft, die richtige Behandlung für ein mögliches Gesundheitsproblem zu geben, besser betreut und schneller behandelt werden.
Diagnostik der diabetischen Retinopathie
In jüngster Zeit wird maschinelles Lernen bei der Diagnose der diabetischen Retinopathie eingesetzt, die zu einer dauerhaften Erblindung des Menschen führt, wenn sie nicht frühzeitig erkannt und behandelt wird. Frühere Bilder von Patienten, die an Retinopathie leiden, und Bilder mit normalem Sehvermögen wurden dem Algorithmus für maschinelles Lernen zugeführt. Durch die Verarbeitung dieser tausenden von Bildern wurde dem System beigebracht, die Retinopathie zu erkennen.
Jüngste Forschungen zeigen, dass das maschinelle Lernsystem den Beobachtungen erfahrener Ärzte bei der Identifizierung von Retinopathie ebenbürtig ist. Somit kann dieser Durchbruch sowohl Ärzten als auch Patienten helfen. Um diese Art von Gesundheitsproblemen zu erkennen, benötigen Ärzte jahrelange Übung. Das System kann jedoch Krankheiten mit Hilfe von Bildern/Daten leicht erkennen.
Dies ist nur ein Anfang. Das Leben in den kommenden Jahren wird spannend sein,
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