Top 10 Machine Learning Applications and Examples in 2023
2023년 상위 10개 머신러닝 애플리케이션 및 예시
Lesson 4 of 38By Nikita Duggal
Last updated on Mar 7, 2023293862
Table of Contents
Popular Machine Learning Applications and Examples
Application of Unsupervised Learning Examples
Application of Reinforcement Learning Examples
Machine Learning for Algorithmic Trading
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머신러닝은 글로벌 비즈니스환경을 휩쓸고 있는 최신 유행어.
이는 대중의 상상력을 사로잡아 미래의 자가 학습 AI와 로봇에 대한 비전을 불러일으켰습니다.
다양한 산업분야에서 머신러닝은 몇 년 전에는 불가능했던 기술적 성취와 도구를 위한 길을 열었습니다.
예측 엔진부터 온라인 TV 라이브 스트리밍에 이르기까지 현대적 라이프스타일을 지원하는 획기적 혁신을 주도합니다.
이제 다양한 머신러닝 애플리케이션을 살펴보기 전에 먼저 머신러닝이 무엇인지 이해해 보겠습니다.
Machine learning is the latest buzzword sweeping across the global business landscape. It has captured the popular imagination, conjuring up visions of futuristic self-learning AI and robots. In different industries, machine learning has paved the way for technological accomplishments and tools that would have been impossible a few years ago. From prediction engines to online TV live streaming, it powers the breakthrough innovations that support our modern lifestyles.
Now, before we get into the various machine learning applications, let us first understand what machine learning is.
What is Machine Learning?
머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하고 적응하는 데 도움이 되는 일련의 기술과 도구를 가리키는 포괄적 용어.
머신러닝 알고리즘은 AI가 원하는 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 도와줍니다.
기계학습 알고리즘은 샘플 입력에서 패턴을 학습함으로써 미리 정의된 프로그램 명령이 아닌 학습된 패턴만을 기반으로 작업을 예측하고 수행합니다.
기계학습은 엄격한 알고리즘을 적용하는 것이 불가능한 여러 경우에 생명의 구세주입니다.
이전 패턴에서 새로운 프로세스를 학습하고 지식을 실행합니다.
우리에게 익숙한 기계학습 애플리케이션 중 하나는 이메일 제공업체가 스팸 처리를 돕는 방식입니다.
스팸 필터는 알고리즘을 사용하여 들어오는 정크 메일을 식별하고 스팸 폴더로 이동합니다.
몇몇 전자상거래회사에서는 사기를 방지하고 추천 엔진 성능을 향상시키기 위해 다른 IT 보안도구와 함께 기계학습 알고리즘을 사용합니다.
전 세계를 휩쓸고 있는 다른 실제 머신러닝 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
Machine learning is an umbrella term for a set of techniques and tools that help computers learn and adapt on their own. Machine learning algorithms help AI learn without being explicitly programmed to perform the desired action. By learning a pattern from sample inputs, the machine learning algorithm predicts and performs tasks solely based on the learned pattern and not a predefined program instruction. Machine learning is a life savior in several cases where applying strict algorithms is not possible. It will learn the new process from previous patterns and execute the knowledge.
One of the machine learning applications we are familiar with is the way our email providers help us deal with spam. Spam filters use an algorithm to identify and move incoming junk email to your spam folder. Several e-commerce companies also use machine learning algorithms in conjunction with other IT security tools to prevent fraud and improve their recommendation engine performance.
Let’s explore other real-world machine learning applications that are sweeping the world.
인기 있는 기계학습 애플리케이션 및 예
Popular Machine Learning Applications and Examples
1. Social Media Features
소셜미디어 플랫폼은 기계학습 알고리즘과 접근방식을 사용하여 매력적이고 뛰어난 기능을 만듭니다.
예를 들어, Facebook은 귀하의 활동, 채팅, 좋아요, 댓글, 특정 유형의 게시물에 소비한 시간을 통지하고 기록합니다.
머신러닝은 귀하의 경험을 통해 학습하고 귀하의 프로필에 친구와 페이지를 제안합니다.
Social media platforms use machine learning algorithms and approaches to create some attractive and excellent features. For instance, Facebook notices and records your activities, chats, likes, and comments, and the time you spend on specific kinds of posts. Machine learning learns from your own experience and makes friends and page suggestions for your profile.
2. Product Recommendations
제품추천은 기계학습의 가장 널리 알려진 애플리케이션 중 하나.
제품추천은 오늘날 거의 모든 전자상거래 웹사이트의 뚜렷한 기능 중 하나이며, 이는 기계학습 기술의 고급 애플리케이션입니다.
기계학습과 AI를 사용하여 웹사이트는 이전 구매, 검색패턴, 장바구니 기록을 기반으로 사용자 행동을 추적한 다음 제품을 추천.
Product recommendation is one of the most popular and known applications of machine learning. Product recommendation is one of the stark features of almost every e-commerce website today, which is an advanced application of machine learning techniques. Using machine learning and AI, websites track your behavior based on your previous purchases, searching patterns, and cart history, and then make product recommendations.
3. Image Recognition
디지털 이미지의 특징이나 객체를 분류하고 감지하는 접근방식인 이미지 인식은 가장 중요하고 주목할 만한 기계학습 및 AI 기술 중 하나.
이 기술은 패턴인식, 얼굴검출, 얼굴인식 등 추가분석에 채택되고 있습니다.
Image recognition, which is an approach for cataloging and detecting a feature or an object in the digital image, is one of the most significant and notable machine learning and AI techniques. This technique is being adopted for further analysis, such as pattern recognition, face detection, and face recognition.
4. Sentiment Analysis
감정분석은 기계학습의 가장 필요한 응용 프로그램 중 하나.
감정분석은 화자나 작가의 감정이나 의견을 판단하는 실시간 머신러닝 애플리케이션입니다.
예를 들어, 누군가가 리뷰나 이메일(또는 모든 형태 문서)을 작성한 경우 감정분석기는 텍스트의 실제 생각과 어조를 즉시 알아냅니다.
이 감정분석 애플리케이션은 리뷰 기반 웹사이트, 의사결정 애플리케이션 등을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
Sentiment analysis is one of the most necessary applications of machine learning. Sentiment analysis is a real-time machine learning application that determines the emotion or opinion of the speaker or the writer. For instance, if someone has written a review or email (or any form of a document), a sentiment analyzer will instantly find out the actual thought and tone of the text. This sentiment analysis application can be used to analyze a review based website, decision-making applications, etc.
5. Automating Employee Access Control 직원접근제어 자동화
조직에서는 직원의 직무 프로필에 따라 다양한 영역에서 직원에게 필요한 액세스 수준을 결정하기 위해 기계학습 알고리즘을 적극적으로 구현하고 있습니다.
이것은 기계학습의 가장 멋진 응용 프로그램 중 하나.
Organizations are actively implementing machine learning algorithms to determine the level of access employees would need in various areas, depending on their job profiles. This is one of the coolest applications of machine learning.
6. Marine Wildlife Preservation 해양 야생동물 보호
기계학습 알고리즘은 멸종위기에 처한 고래류 및 기타 해양생물종에 대한 행동모델을 개발하는 데 사용되어 과학자들이 고래 개체수를 규제하고 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
Machine learning algorithms are used to develop behavior models for endangered cetaceans and other marine species, helping scientists regulate and monitor their populations.
7. Regulating Healthcare Efficiency and Medical Services 의료 효율성 및 의료 서비스 규제
주요 의료 부문에서는 더 나은 관리를 위해 머신러닝 알고리즘을 적극적으로 활용하고 있습니다.
그들은 병원의 여러 부서에 걸쳐 응급실에서 환자대기시간을 예측합니다.
모델은 알고리즘, 하루 중 다양한 시간의 직원 세부정보, 환자기록, 전체 부서 채팅 로그 및 응급실 레이아웃을 정의하는 데 도움이 되는 중요한 요소를 사용합니다.
기계학습 알고리즘은 질병감지, 치료계획, 질병상황예측에도 활용됩니다.
이것은 가장 필요한 기계학습 애플리케이션 중 하나입니다.
Significant healthcare sectors are actively looking at using machine learning algorithms to manage better. They predict the waiting times of patients in the emergency waiting rooms across various departments of hospitals. The models use vital factors that help define the algorithm, details of staff at various times of day, records of patients, and complete logs of department chats and the layout of emergency rooms. Machine learning algorithms also come to play when detecting a disease, therapy planning, and prediction of the disease situation. This is one of the most necessary machine learning applications.
8. Predict Potential Heart Failure 잠재적 심부전 예측
의사의 자유 형식 전자노트를 스캔하고 환자의 심혈관 병력패턴을 식별하도록 설계된 알고리즘이 의학계에 큰 파장을 일으키고 있습니다.
의사가 올바른 진단을 내리기 위해 여러 건강기록을 뒤지는 대신, 이제 컴퓨터가 사용 가능한 정보를 기반으로 분석을 수행하므로 중복성이 줄어듭니다.
An algorithm designed to scan a doctor’s free-form e-notes and identify patterns in a patient’s cardiovascular history is making waves in medicine. Instead of a physician digging through multiple health records to arrive at a sound diagnosis, redundancy is now reduced with computers making an analysis based on available information.
9. Banking Domain 뱅킹 영역
은행은 이제 사기를 방지하고 해커로부터 계좌를 보호하기 위해 기계학습이 제공하는 최신 고급 기술을 사용하고 있습니다.
알고리즘은 피해방지를 위해 필터를 생성하기 위해 고려해야 할 요소를 결정합니다.
인증되지 않은 다양한 사이트는 자동으로 필터링되어 거래 시작이 제한됩니다.
Banks are now using the latest advanced technology machine learning has to offer to help prevent fraud and protect accounts from hackers. The algorithms determine what factors to consider to create a filter to keep harm at bay. Various sites that are unauthentic will be automatically filtered out and restricted from initiating transactions.
10. Language Translation 언어 번역
가장 일반적 기계학습 애플리케이션 중 하나는 언어 번역.
기계학습은 한 언어를 다른 언어로 번역하는 데 중요 역할을 합니다.
우리는 웹사이트가 한 언어에서 다른 언어로 쉽게 번역하고 상황에 맞는 의미도 제공할 수 있다는 사실에 놀랐습니다.
번역 도구 뒤에 있는 기술은 '기계번역'이라고 합니다.
이를 통해 사람들은 전 세계의 다른 사람들과 상호 작용할 수 있었습니다.
그것이 없었다면 인생은 지금처럼 쉽지 않았을 것입니다.
이는 여행자와 비즈니스 관계자에게 언어가 더 이상 장벽이 되지 않을 것이라는 확신을 가지고 외국 땅으로 안전하게 모험을 떠날 수 있다는 자신감을 심어주었습니다.
One of the most common machine learning applications is language translation. Machine learning plays a significant role in the translation of one language to another. We are amazed at how websites can translate from one language to another effortlessly and give contextual meaning as well. The technology behind the translation tool is called ‘machine translation.’ It has enabled people to interact with others from all around the world; without it, life would not be as easy as it is now. It has provided confidence to travelers and business associates to safely venture into foreign lands with the conviction that language will no longer be a barrier.
Credits: Adam Geitgey
Your model will need to be taught what you want it to learn. Feeding relevant back data will help the machine draw patterns and act accordingly. It is imperative to provide relevant data and feed files to help the machine learn what is expected. In this case, with machine learning, the results you strive for depend on the contents of the files that are being recorded.
Application of Unsupervised Learning Examples
Unsupervised learning enables systems to identify patterns within datasets with AI algorithms that are otherwise unlabeled or unclassified. There are numerous application of unsupervised learning examples, with some common examples including recommendation systems, products segmentation, data set labeling, customer segmentation, and similarity detection.
Application of Reinforcement Learning Examples
Reinforcement learning is also frequently used in different types of machine learning applications. Some common application of reinforcement learning examples include industry automation, self-driving car technology, applications that use Natural Language Processing, robotics manipulation, and more. Reinforcement learning is used in AI in a wide range of industries, including finance, healthcare, engineering, and gaming.
Machine Learning for Algorithmic Trading
Algorithms are a significant part of machine learning, and this technology relies on data patterns and rules in order to achieve specific goals or accomplish certain tasks. When it comes to machine learning for algorithmic trading, important data is extracted in order to automate or support imperative investment activities. Examples can include successfully managing a portfolio, making decisions when it comes to buying and selling stock, and so on.
Conclusion
인기있는 기계학습 애플리케이션과 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 우리는 AI 과정이 앞으로 제공할 가능성에 대해 기대하고 있습니다.
AI 및 머신러닝에 대한 수요가 증가함에 따라 조직에는 이러한 성장하는 기술에 대한 철저한 지식과 실무경험을 갖춘 전문가가 필요합니다.
본질적 요구를 염두에 두고 Simplilearn은 IBM과 협력하여 Purdue University와 함께 AI 및 ML 과정을 시작했습니다.
이 과정은 Python, NLP, 음성인식에서 고급 딥러닝에 이르기까지 다양한 산업기술 및 기술에 대한 전문지식을 얻는 데 도움이 됩니다.
이 대학원 프로그램은 여러분이 군중 속에서 눈에 띄고 AI, 기계학습, 딥러닝과 같은 번성하는 분야에서 경력을 쌓는 데 도움이 될 것입니다.
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