Los 20 mejores ejemplos de IA y aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo real

El toque mágico de la ciencia misteriosa hace que nuestra vida sea más cómoda y preferible que antes. En nuestra vida cotidiana, la contribución de la ciencia es innegable. No podemos pasar por alto o ignorar el efecto de la ciencia en nuestra vida. Dado que, en la actualidad, estamos acostumbrados a Internet en muchos pasos de nuestro día a día, es decir, para recorrer una ruta desconocida ahora usamos un mapa de Google, para expresar nuestros pensamientos o sentimientos usar las redes sociales, o para compartir nuestros blogs de uso de conocimiento, para conocer las noticias usamos portales de noticias en línea, etc.Si tratamos de comprender el efecto de la ciencia en nuestra vida con precisión, notaremos que, en realidad, estos son el resultado del uso de aplicaciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. En este artículo, intentamos capturar las espléndidas aplicaciones en tiempo real del Machine Learning, que harán que nuestra percepción de la vida sea más digital.

Las mejores aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Recientemente, ha habido un aumento dramático de interés en la era del aprendizaje automático y más personas se han dado cuenta del alcance de las nuevas aplicaciones habilitadas por el . Crea una hoja de ruta para contactar con el dispositivo y hacer que el dispositivo sea comprensible para responder a nuestras instrucciones y comandos. Sin embargo, aquí se enumeran las 20 mejores aplicaciones de aprendizaje automático.

1. Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes es uno de los ejemplos más importantes de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Básicamente, es un enfoque para identificar y detectar una característica o un objeto en la imagen digital. Además, esta técnica se puede utilizar para análisis adicionales, como reconocimiento de patrones, detección de rostros, reconocimiento de rostros, reconocimiento óptico de caracteres y muchos más.

reconocimiento de imagen

Aunque hay varias técnicas disponibles, es preferible utilizar un enfoque de aprendizaje automático para el reconocimiento de imágenes. Un enfoque de aprendizaje automático para el reconocimiento de imágenes implica extraer las características clave de la imagen y, por lo tanto, ingresar estas características en un modelo de aprendizaje automático.

2. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimientos es otra aplicación de aprendizaje automático en tiempo real. También se refiere a la minería de opiniones, clasificación de sentimientos, etc. Es un proceso para determinar la actitud u opinión del hablante o del escritor. En otras palabras, es el proceso de descubrir la emoción del texto.

La principal preocupación del análisis de sentimientos es “¿qué piensan los demás?”. Supongamos que alguien escribe “la película no es tan buena”. Descubrir el pensamiento u opinión real del texto (si es bueno o malo) es la tarea del análisis de sentimientos. Esta aplicación de análisis de sentimientos también se puede aplicar a otras aplicaciones, como sitios web basados ​​en reseñas, aplicaciones de toma de decisiones.

análisis de los sentimientos

El enfoque de aprendizaje automático es una disciplina que construye un sistema extrayendo el conocimiento de los datos. Además, este enfoque puede utilizar big data para desarrollar un sistema. En el enfoque de aprendizaje automático, hay dos tipos de algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados. Ambos se pueden utilizar para el análisis de sentimientos.

3. Clasificación de noticias

La clasificación de noticias es otra aplicación de referencia de un enfoque de aprendizaje automático. ¿Por qué o cómo? De hecho, ahora el volumen de información ha crecido enormemente en la web. Sin embargo, cada persona tiene su propio interés o elección. Por lo tanto, elegir o recopilar la información adecuada se convierte en un desafío para los usuarios del océano de esta web.

clasificación de noticias

Proporcionar esa interesante categoría de noticias a los lectores objetivo seguramente aumentará la aceptabilidad de los sitios de noticias. Además, los lectores o usuarios pueden buscar noticias específicas de forma eficaz y eficiente.

Hay varios métodos de aprendizaje automático para este propósito, es decir, máquina de vectores de soporte, Bayes ingenuo, vecino k más cercano, etc. Además, hay varios “software de clasificación de noticias” disponibles.

4. Videovigilancia

Un archivo de video pequeño contiene más información que los documentos de texto y otros archivos multimedia como audio e imágenes. Por esta razón, extraer información útil del video, es decir, el sistema de videovigilancia automatizado, se ha convertido en un tema de investigación candente. En este sentido, la videovigilancia es una de las aplicaciones avanzadas de un enfoque de aprendizaje automático.

video vigilancia

La presencia de un humano en un fotograma diferente de un video es un escenario común. En la aplicación basada en seguridad, la identificación del humano de los videos es un tema importante. El patrón de la cara es el parámetro más utilizado para reconocer a una persona.

Un sistema con la capacidad de recopilar información sobre la presencia de la misma persona en un fotograma diferente de un video es muy exigente. Existen varios métodos de algoritmos de aprendizaje automático para rastrear el movimiento de los humanos e identificarlos.  

5. Clasificación de correo electrónico y filtrado de correo no deseado

Para clasificar el correo electrónico y filtrar el spam de forma automática se emplea un automático . Hay muchas técnicas, es decir, percepción multicapa, inducción del árbol de decisiones C4.5, que se utilizan para filtrar el correo no deseado. El filtrado de correo no deseado basado en reglas tiene algunos inconvenientes para filtrar el correo no deseado, mientras que el filtrado de correo no deseado mediante el enfoque ML es más eficiente.

6. Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es el proceso de transformar las palabras habladas en texto. También se denomina reconocimiento automático de voz, reconocimiento de voz por computadora o voz a texto. Este campo se beneficia del avance del enfoque de aprendizaje automático y big data.

reconocimiento de voz

En la actualidad, todos los sistemas de reconocimiento de voz con fines comerciales utilizan un enfoque de aprendizaje automático para reconocer el habla. ¿Por qué? Con un método tradicional, el sistema de reconocimiento de voz que utiliza el enfoque de aprendizaje automático tiene un mejor rendimiento que el sistema de reconocimiento de voz.

Porque, en un enfoque de aprendizaje automático, el sistema se entrena antes de su validación. Básicamente, el software de aprendizaje automático de reconocimiento de voz funciona en dos fases de aprendizaje: 1. Antes de la compra del software (entrenar el software en un dominio de hablante independiente) 2. Después de que el usuario compre el software (entrenar el software en un dominio dependiente del hablante) .

Esta aplicación también se puede utilizar para análisis adicionales, es decir, sanitarios, educativos y militares.

7. Detección de fraude en línea

La detección de fraudes en línea es una aplicación avanzada de un algoritmo de aprendizaje automático. Este enfoque es práctico para brindar a los usuarios de manera eficiente. Recientemente, PayPal está utilizando un algoritmo de aprendizaje automático e inteligencia artificial para el lavado de dinero. Este ejemplo avanzado de aprendizaje automático e inteligencia artificial ayuda a reducir la pérdida y maximizar las ganancias. Al utilizar el aprendizaje automático en esta aplicación, el sistema de detección se vuelve más sólido que cualquier otro sistema tradicional basado en reglas.

8. Clasificación

La clasificación o categorización es el proceso de clasificar los objetos o instancias en un conjunto de clases predefinidas. El uso del enfoque de aprendizaje automático hace que un sistema de clasificación sea más dinámico. El objetivo del enfoque ML es crear un modelo conciso. Este enfoque tiene como objetivo ayudar a mejorar la eficiencia de un sistema de clasificación.

Cada instancia de un conjunto de datos que utiliza el algoritmo de aprendizaje automático e inteligencia artificial se representa utilizando el mismo conjunto de características. Estos casos pueden tener una etiqueta conocida; esto se denomina algoritmo de aprendizaje automático supervisado. Por el contrario, si se conocen las etiquetas, se denomina sin supervisión. Estas dos variaciones de los enfoques de aprendizaje automático se utilizan para problemas de clasificación.

9. Identificación del autor

Con el rápido crecimiento de Internet, el uso ilegal de mensajes en línea con fines inapropiados o ilegales se ha convertido en una de las principales preocupaciones de la sociedad. Para ello, se requiere la identificación del autor.

La identificación del autor también se conoce como identificación de autoría. El sistema de identificación de autor puede utilizar una variedad de campos, como justicia penal, academia y antropología. Además, organizaciones como Thorn utilizan la identificación del autor para ayudar a poner fin a la circulación de material de abuso sexual infantil en la web y hacer justicia a un niño.

10. Predicción

La predicción es el proceso de decir algo basado en la historia previa. Puede ser predicción meteorológica, predicción de tráfico y muchas más. Se pueden realizar todo tipo de pronósticos utilizando un enfoque de aprendizaje automático. Existen varios métodos, como el modelo Hidden Markov, que se pueden utilizar para la predicción.

11. Regresión

La regresión es otra aplicación del aprendizaje automático. Hay varias técnicas disponibles para la regresión.

Suponga que X 1 , X2 , X3 ,… .Xn  son las variables de entrada e Y es la salida. Durante este caso, se utiliza tecnología de aprendizaje automático para proporcionar la salida (y) sobre la idea de las variables de entrada (x). Se utiliza un modelo para precisar la conexión entre numerosos parámetros como se muestra a continuación:

Y= g (x)

Utilizando un enfoque de aprendizaje automático en regresión, los parámetros se pueden optimizar.

12. Servicios de redes sociales

Las redes sociales utilizan el enfoque de aprendizaje automático para crear características atractivas y espléndidas, es decir, personas que tal vez conozcas, sugerencias y opciones de reacción para sus usuarios. Estas características son solo el resultado de la técnica de aprendizaje automático.

servicios de redes sociales

¿Alguna vez pensaste en cómo usan el enfoque de aprendizaje automático para involucrarte en tu cuenta social? Por ejemplo, Facebook se da cuenta continuamente de sus actividades, como con quién chatea, sus gustos, el lugar de trabajo, el lugar de estudio. Y el aprendizaje automático siempre actúa en función de la experiencia. Entonces, Facebook te da una sugerencia basada en tus actividades.

13. Servicios médicos

Los métodos y herramientas de aprendizaje automático se utilizan ampliamente en el área de problemas relacionados con la medicina. Para detectar una enfermedad, planificación de la terapia, investigación relacionada con la medicina, predicción de la situación de la enfermedad. El uso problema de supone un gran avance en nuestra ciencia médica.

14. Recomendación para productos y servicios

Suponer que; varios días antes compramos varias cosas en una tienda online. Después de un par de días, notará que los sitios web o servicios de compras relacionados están recomendados para usted.

recomendación de producto

Nuevamente, si busca algo en Google, se recomienda algo similar después de su búsqueda. Esta recomendación de productos y servicios es la aplicación avanzada de la técnica de aprendizaje automático.

Se utilizan varios métodos de aprendizaje automático, como el refuerzo supervisado, semisupervisado y no supervisado, para desarrollar los sistemas basados ​​en recomendaciones de estos productos. Este tipo de sistema también se construyó con la incorporación de técnicas de .

15. Asistencia al cliente en línea

atención al cliente en línea

Recientemente, casi todos los sitios web permiten al cliente chatear con el representante del sitio web. Sin embargo, ningún sitio web tiene un ejecutivo. Básicamente, desarrollan un chatbot para charlar con el cliente para conocer su opinión. Esto solo es posible para el enfoque de aprendizaje automático. Es simplemente la belleza de los algoritmos de aprendizaje automático.

16. Identificación de edad / género

La tarea recientemente relacionada con la ciencia forense se ha convertido en un tema de investigación candente en el mundo de la investigación. Muchos investigadores están trabajando para traer un sistema eficaz y eficiente para desarrollar un sistema enriquecido.

En este contexto, la identificación de edad o género es una tarea importante para muchos casos. La identificación de edad o género se puede realizar mediante un aprendizaje automático y un algoritmo de inteligencia artificial, es decir, mediante un clasificador SVM.  

17. Identificación del idioma

La identificación del idioma (Language Guessing) es el proceso de identificar el tipo de idioma. Apache OpenNLP, Apache Tika es el software de identificación de idiomas. Hay varios enfoques para identificar el idioma. Entre estos, el enfoque de aprendizaje automático e inteligencia artificial son eficientes. 

18. Recuperación de información

El enfoque de aprendizaje automático e inteligencia artificial más importante es la recuperación de información. Es el proceso de extraer el conocimiento o los datos estructurados de los datos no estructurados. Desde ahora, la disponibilidad de información ha aumentado enormemente para blogs web, sitios web y redes sociales.

Recuperación de información

La recuperación de información juega un papel vital en el sector de big data. En un enfoque de aprendizaje automático, se toma un conjunto de datos no estructurados como entrada y, por lo tanto, se extrae el conocimiento de los datos.

19. Control de robot

Un algoritmo de aprendizaje automático se utiliza en una variedad de sistemas de control de robots. Por ejemplo, recientemente, varios tipos de investigación han estado trabajando para ganar control sobre el vuelo estable en helicóptero y las acrobacias aéreas en helicóptero.

control de robot

Un robot que conducía por más de cien millas dentro del desierto fue ganado por un robot que usó el aprendizaje automático para refinar su capacidad de detectar objetos distantes en una competencia patrocinada por Darpa.

20. Asistente personal virtual

Un asistente personal virtual es la aplicación avanzada de aprendizaje automático e inteligencia artificial. En la técnica de aprendizaje automático, este sistema actúa de la siguiente manera: un sistema basado en aprendizaje automático toma la entrada, la procesa y da la salida resultante. El enfoque de aprendizaje automático es importante ya que actúan en función de la experiencia.

asistente personal virtual

Los diferentes asistentes personales virtuales son los altavoces inteligentes de Amazon Echo y Google Home, aplicaciones móviles de Google Allo.

Pensamientos finales

Nuestro equipo de expertos ha seleccionado una lista completa de ejemplos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en la vida actual en este artículo. La principal diferencia entre el software tradicional y el software es que el sistema se entrena utilizando un gran volumen de datos. Además, actúa en base a la experiencia. Entonces, el enfoque de aprendizaje automático es más efectivo que el enfoque tradicional en la resolución de problemas.

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