حوزه یادگیری ماشینی در سال‌های اخیر به سرعت در حال پیشرفت بوده است و برنامه‌های کاربردی جدیدی همیشه در حال ظهور هستند.
از ماشین‌های خودران گرفته تا دستیاران مجازی، یادگیری ماشینی برای متحول کردن شیوه زندگی کردن ما استفاده می‌شود. در این مقاله، ما برخی از جدیدترین کاربردهای یادگیری ماشینی و اینکه چگونه آنها جهانی را که می‌شناسیم تغییر می‌دهند، بررسی خواهیم کرد. می‌شناسیم تغییر می‌دهند، بررسی خواهیم کرد.
مراقبت‌های بهداشتی
یکی از هیجان‌انگیزترین حوزه‌هایی که یادگیری ماشینی در آن اعمال می‌شود، مراقبت‌های بهداشتی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های پزشکی، از سوابق بیمار گرفته تا تصاویر پزشکی، استفاده می‌شوند تا به پزشکان در تشخیص و تصمیم‌های درمانی بهتر کمک کنند.
به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای پیش‌بینی اینکه کدام بیماران در معرض خطر ابتلا به بیماری‌های خاص هستند مورد استفاده قرار داد، که به پزشکان اجازه می‌دهد تا در زمان مناسب درمان را شروع کرده و از بروز مشکلات جدی سلامتی جلوگیری کنند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) حوزه دیگری است که یادگیری ماشین تاثیر زیادی بر آن دارد.
NLP به توانایی کامپیوترها برای درک و پردازش زبان انسان‌ها اشاره دارد. با پیشرفت در یادگیری ماشین، کامپیوترها اکنون قادر به تجزیه و تحلیل و درک زبان طبیعی به روش‌هایی هستند که قبلا غیرممکن بود.
یکی از هیجان‌انگیزترین برنامه‌های NLP در توسعهٔ دستیارهای مجازی مانند الکسا و سیری است.
این دستیاران مجازی از NLP برای درک و پاسخگویی به درخواست‌های کاربران استفاده می‌کنند و تعامل افراد با دستگاه‌ها و دریافت اطلاعات مورد نیاز را آسان‌تر می‌کنند.
وسایل نقلیهٔ خودران
وسایل نقلیه خودران حوزه دیگری است که یادگیری ماشینی در آن تاثیر زیادی دارد. خودروهای خودران از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و دوربین‌ها برای حرکت در جاده‌ها و اجتناب از موانع استفاده می‌کنند.
این الگوریتم‌ها به طور مداوم در حال یادگیری و تطبیق با موقعیت‌های جدید هستند و وسایل نقلیه خودران را در طول زمان ایمن تر و قابل اطمینان تر می‌کنند.
تشخیص تصویر و ویدئو
تشخیص تصویر و ویدئو حوزه دیگری است که یادگیری ماشین در آن اعمال می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تشخیص اشیاء یا الگوهای خاص در تصاویر و ویدیوها آموزش داد که در نتیجه آن تحلیل و پردازش مقادیر زیادی از داده‌های بصری آسان‌تر خواهد شد.
این قابلیت به ویژه در صنایعی مانند امنیت مفید است، جایی که فیلم‌های نظارت تصویری را می‌توان در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرد تا تهدیدات احتمالی را شناسایی کند.
رباتیک
رباتیک یکی دیگر از حوزه‌هایی است که یادگیری ماشینی در آن به‌طور چشمگیری اعمال می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف خاص، مانند مونتاژ محصولات یا پیمایش در محیط‌های پیچیده، مورد استفاده قرار داد.
این ربات‌ها با یادگیری از تجربیات خود و سازگاری با شرایط جدید، به مرور زمان کارآمدتر و موثرتر می‌شوند.
در زمینهٔ پزشکی، ربات‌ها برای انجام عمل‌های جراحی با دقت و صحت بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به این ربات‌ها کمک کنند تا از جراحی‌های گذشته آموخته و با نیازهای منحصربه‌فرد هر بیمار سازگار شوند و عمل جراحی را ایمن‌تر و مؤثرتر کنند.
سیستم توصیه‌گر
سیستم‌های توصیه‌کننده یکی دیگر از حوزه‌هایی هستند که یادگیری ماشین تاثیر زیادی بر آن دارد. این سیستم‌ها برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، مانند ترجیحات کاربر و تاریخچه خرید، برای توصیه محصولات یا خدمات به کاربران استفاده می‌شوند.
به عنوان مثال، نتفلیکس از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ استفاده می‌کند تا فیلم‌ها و برنامه‌های تلویزیونی را بر اساس تاریخچه مشاهده و رتبه‌بندی‌های کاربرانش توصیه کند.
سیستم‌های توصیه گر همچنین در تجارت الکترونیک و تبلیغات آنلاین برای توصیه محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس علایق و رفتار آنها استفاده می‌شود.
با تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر، این سیستم‌ها می‌توانند توصیه‌ها را شخصی‌سازی کنند که تعامل کاربر را بهبود بخشیده و فروش را افزایش می‌دهد.
مدیریت منابع طبیعی
همچنین از یادگیری ماشینی برای بهبود مدیریت منابع طبیعی نیز استفاده می‌شود. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های ماهواره‌ای برای نظارت و پیش‌بینی تغییرات در محیط، مانند جنگل‌زدایی و تغییرات آب و هوایی استفاده شوند.
از این اطلاعات می‌توان برای توسعه استراتژی‌های حفاظتی موثرتر و کاهش تأثیر تغییرات محیطی استفاده کرد.
امور مالی شخصی
امور مالی شخصی یکی دیگر از حوزه‌هایی است که یادگیری ماشینی در آن تاثیر زیادی دارد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، مانند الگوهای مخارج و سبد سرمایه‌گذاری، برای ارائه مشاوره‌های مالی شخصی سازی شده به کاربران استفاده کرد.
کشاورزی
یادگیری ماشینی در کشاورزی برای بهبود عملکرد محصول و کاهش ضایعات استفاده می‌شود.
با تجزیه و تحلیل داده حسگرها و تصاویر ماهواره‌ای، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به کشاورزان در تصمیم‌گیری بهتر در مورد کاشت، آبیاری و کوددهی کمک کنند. این قابلیت منجر به استفاده کارآمدتر از منابع و بازده بیشتر محصول می‌شود.
انرژی
همچنین از یادگیری ماشینی در صنعت انرژی برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های کنتورهای هوشمند برای پیش‌بینی تقاضای انرژی و تنظیم عرضه بر این اساس استفاده شوند.
این ویژگی به شرکت‌های برق کمک می‌کند تا از خاموشی‌ها جلوگیری کرده و نیاز به نیروگاه‌های گران قیمت را کاهش دهند.
بازی
ماشین لرنینگ در صنعت بازی برای ایجاد تجربیات فراگیرتر و جذاب تر برای بازیکنان استفاده می‌شود. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای تجزیه و تحلیل رفتار بازیکن و تنظیم سختی بازی در زمان واقعی استفاده کرد تا تجربه‌ای چالش‌برانگیزتر و با ارزش‌تر ارائه شود.
در توسعهٔ بازی نیز از یادگیری ماشینی برای ایجاد شخصیت‌های غیرقابل بازی واقعی‌تر و هوشمندانه‌تر (Non-player character) استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات بازیکن، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای ایجاد NPCهایی با رفتار‌هایی واقعی‌تر و جذاب‌تر استفاده شوند.
مدیریت زنجیرهٔ تامین
یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تامین برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به شرکت‌ها در بهینه‌سازی زنجیره تامین و کاهش ضایعات کمک کنند.
به عنوان مثال، یادگیری ماشینی می‌تواند برای پیش بینی تقاضا برای محصولات و تنظیم تولید بر اساس آن استفاده شود. این ویژگی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از تولید بیش از حد جلوگیری کرده و هزینه‌های موجود را کاهش دهند.
امنیت سایبری
یادگیری ماشینی برای بهبود امنیت سایبری با شناسایی و کاهش تهدیدات در زمان واقعی استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های ترافیک شبکه، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای رفتاری را که نشان دهنده حملات سایبری هستند شناسایی کنند. این الگوریتم‌ها همچنین می‌توانند برای شناسایی ناهنجاری‌هایی در رفتار کاربر که ممکن است نشان‌دهنده نقض امنیتی باشد، به‌کار برده شوند.
همچنین از یادگیری ماشینی برای بهبود تشخیص و پیشگیری از بدافزار‌ها استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های بدافزار شناخته شده، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند گونه‌های جدید بدافزاری را که رفتار مشابهی از خود نشان می‌دهند، شناسایی و مسدود کنند.
بازاریابی
در بازاریابی ماشین لرنینگ برای بهبود اثربخشی کمپین‌های تبلیغاتی استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر مانند تاریخچه مرور و رفتار خرید، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوها و اولویت‌هایی را شناسایی کرده که برای شخصی‌سازی پیام‌های تبلیغاتی و بهبود هدف‌یابی استفاده می‌شوند.
یادگیری ماشین همچنین برای بهینه سازی استراتژی‌های قیمت گذاری با تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و روند بازار استفاده می‌شود. با تعدیل قیمت‌ها در زمان واقعی بر اساس تقاضا و سایر عوامل، شرکت‌ها می‌توانند فروش و درآمد خود را بهبود بخشند.
واکنش به بلایای طبیعی
یادگیری ماشینی برای بهبود واکنش به بلایای طبیعی با پیش‌بینی و کاهش اثرات آن استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها، ماهواره‌ها و سایر منابع، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند احتمال و شدت بلایای طبیعی مانند طوفان، سیل و آتش‌سوزی را پیش‌بینی کنند.
از این اطلاعات می‌توان با تخلیه ساکنان، ایمن سازی زیرساخت‌ها و تخصیص منابع برای آمادگی در برابر بلایا استفاده کرد. همچنین می‌توان از یادگیری ماشینی برای حمایت از تلاش‌های بازیابی با شناسایی مناطقی که بیشتر تحت تاثیر بلایا بوده‌اند و اولویت‌بندی کمک‌ها بهره برد.
جمع‌بندی
یادگیری ماشین یک زمینه به سرعت در حال توسعه است که در طیف گسترده ای از صنایع و موارد استفاده اعمال می‌شود. اینها تنها نمونه‌هایی از روش‌های متعددی است که امروزه از یادگیری ماشینی استفاده می‌شود؛
از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا روباتیک تا امور مالی شخصی، یادگیری ماشینی به ما کمک می‌کند تا مشکلات پیچیده را حل کنیم، کارایی را بهبود بخشیم و تصمیمات بهتری بگیریم.
همانطور که این زمینه به تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده شاهد ظهور برنامه‌های کاربردی هیجان‌انگیزتری باشیم.
