کاربردهای یادگیری ماشین
کاربردهای یادگیری ماشین (Machine Learning) در حوزه‌های مختلف، قابلیت‌های ما را تا حد قابل‌توجهی گسترش داده است. یادگیری ماشین به ما کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه‌تری اتخاذ کرده و با سرعت بیشتری اطلاعات را پردازش کنیم. در این مقاله از کوئرا بلاگ، به معرفی چند نمونه از کاربردهای یادگیری ماشین می‌پردازیم، پس تا پایان با ما همراه باشید.
ممکن است علاقه‌مند باشید: یادگیری ماشین چیست؟
کاربردهای یادگیری ماشین در بینایی کامپیوتر
بینایی کامپیوتر (Computer vision) یکی از حوزه‌های بین‌رشته‌ای یادگیری ماشین به شمار می‌رود که نحوه پردازش، بررسی و تشخیص اطلاعات بصری را به ماشین‌ها آموزش می‌دهد.
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) و یادگیری عمیق (Deep Learning) از جمله رایج‌ترین تکنولوژی‌های موجود جهت ساخت سیستم‌های بینایی کامپیوتری به‌حساب می‌آیند. سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظیر SVM ،KNN و Naive Bayes نیز در این زمینه نقش مهمی ایفا می‌کنند.
بینایی کامپیوتر در موارد مختلفی همچون تشخیص اشیا، بازسازی صحنه، شناسایی، بازیابی تصویر، تحلیل حرکت و… استفاده می‌شود.
تشخیص چهره
از بینایی کامپیوتر می‌توان در سیستم‌های امنیتی جهت شناسایی و تشخیص چهره افراد استفاده کرد. به عنوان مثال، یک برنامه خاص قابلیت شناسایی چهره کارکنان را داشته و اجازه ورود آنها را به ساختمان می‌دهد. این برنامه همچنین می‌تواند به صورت خودکار نام هر یک از کارمندان را در فهرست حضور‌و‌غیاب بررسی کند. این روش نه‌تنها بسیار راحت‌تر است، بلکه امنیت بیشتری نیز نسبت به روش‌های قدیمی ورود و خروج دارد.
فناوری تشخیص چهره همچنین جهت شناسایی تروریست‌ها در جمعیت حاضر در فرودگاه، مراکز برگزاری کنگره و سایر رویدادها استفاده می‌شود.
تشخیص دست‌خط
فرایند دیجیتالی کردن آرشیوها، اوراق امتحانی و اسناد به صورت دستی بسیار زمان‌بر بوده و موجب بروز اشتباه در آنها می‌شود. یادگیری ماشین امکان اسکن و دیجیتالی کردن اسناد را تنها در چند دقیقه فراهم می‌کند. از این روش می‌توان در دانشگاه‌ها، حوزه‌های امتحانی، موزه‌ها، مراکز پلیس و سایر سازمان‌هایی که با اسناد دست‌نویس سروکار دارند استفاده کرد.
ایمن‌سازی جاده‌ها
FacePRO یک سیستم تشخیص چهره با استفاده از یادگیری عمیق است که توسط شرکت Panasonic ساخته شده است. این برنامه از ویدئوهای زنده یا ویدئوهای ضبط شده از دوربین‌های i-PRO پاناسونیک جهت تطبیق چهره بهره می‌برد و اعلان‌ها و هشدارهای لازم را ارائه می‌کند.
شرکت Waymo در حال کار بر روی اتومبیل‌هایی است که می‌توانند به صورت مستقل در بزرگراه‌ها و جاده‌های درون‌شهری حرکت کنند. هدف Waymo این است که رانندگیِ راحت‌تر و ایمن‌تری را برای افراد بیشتری فراهم کند. در واقع مأموریت Waymo جلوگیری از بروز تصادفات و صدمات ناشی از عوامل انسانی است.
کاربردهای یادگیری ماشین در تشخیص گفتار
منظور از تشخیص گفتار (Speech Recognition) تبدیل کلمات گفتاری به متن است که با نام تشخیص خودکار گفتار (Automatic Speech Recognition یا ASR) یا گفتار به متن (speech-to-text یا STT) نیز شناخته می‌شود.
این تکنولوژی به کامپیوترها اجازه می‌دهد که واج‌ها یا کلمات را (بسته به سیستم موردنظر) شناسایی کنند. در واقع به وسیله فناوری تشخیص گفتار، ارتباط مستقیمی میان کاربر و ماشین برقرار می‌شود.
تشخیص گفتار در زندگی روزمره کاربرد بسیاری دارد و در ساخت رابط‌ها و دستیارهای صوتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. تکنولوژی تبدیلِ گفتار به متن را می‌توان در سیستم‌های داخلی خودرو، خدمات درمانی برای مستندسازیِ پزشکی و ارتش جستجو کرد. تشخیص گفتار نه تنها موجب راحتی بیشتر کار می‌شود، بلکه دسترسی را نیز راحت‌تر و سریع‌تر می‌کند.
از جمله تکنیک‌های یادگیری ماشین که در ساخت سیستم‌های تشخیص گفتار دخیل هستند، می‌توان به کمی‌سازی برداری (Vector Quantization)، پیچش زمانی پویا (Dynamic Time Warping) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) اشاره کرد.
رابط‌های صوتی
نرم‌افزار تشخیص گفتار امکان انجام کارها را بدون تماس مستقیم با دستگاه فراهم می‌آورد. مسلماً استفاده از رابط کاربری صوتی (Voice User Interface) به جای فشردن دکمه‌ها در حین رانندگی یا سایر فعالیت‌هایی که نیاز به یک رابط غیر‌تماسی دارند، راحت‌تر است.
دستیارهای صوتی
دستیارهای صوتی و چت‌بات‌ها معمولاً برای سهولت بخشیدن به خدمات مشتریان در خرده‌فروشی‌ها و ارتباطات از راه دور استفاده می‌شوند. این ابزارها می‌توانند تعداد پرسنل موردنیاز برای انجام وظایف معمول را کاهش دهند. محققان همچنین گزارش کرده‌اند که به دلیل صرفه‌جویی در زمان، بسیاری از مشتریان ترجیح می‌دهند تا با چت‌بات‌ها به جای انسان‌ها ارتباط برقرار کنند.
کاربردهای تجاری تشخیص گفتار
زمانی که به دستیارهای صوتی فکر می‌کنید، احتمالاً نام Siri یا Alexa در ذهنتان تداعی می‌شود. با اینکه آنها در زبان انگلیسی، گزینه‌هایی کاربردی به حساب می‌آیند اما باز هم قابلیت‌های محدودی دارند.
Samsung یک دستیار صوتی برای افراد دارای اختلال بینایی طراحی کرده است. این دستیار صوتی می‌تواند حداکثر کنترل بر روی تلفن همراه را برای کاربران فراهم کند. زمانی که دستیار صوتی فعال است، تلفن همراه با بازخورد‌های صوتی که ارائه می‌دهد، به کاربران نابینا و کم‌بینا کمک می‌کند. برای مثال می‌تواند آنچه که لمس کرده یا گزینه‌ای که انتخاب و فعال می‌کنید را به روشنی توصیف کند. شما همچنین قادر خواهید بود که متن را ویرایش کرده و میزان صدا یا سرعت گفتار را با حرکات آشنایی نظیر لمس کردن و کشیدن صفحه نمایش تنظیم کنید.
شرکت C2 Solutions با Google بر روی روش‌های تشخیص صدا و تبدیل صوت به متن همکاری می‌کند. آنها این تکنولوژی‌ها را جهت کار با Gmail و اسناد متنی و برای افراد دارای معلولیت و کسانی که تمایل دارند در زمان چک کردن ایمیل دستشان آزاد باشد، طراحی کرده‌اند.
کاربردهای یادگیری ماشین در تبدیل متن به گفتار
امروزه کامپیوترها این قابلیت را دارند که گفتار، تصاویر و سایر انواع اطلاعات را درک کرده و داده‌های جدید نیز تولید کنند.
شبکه‌های مولد متخاصم (Generative Adversarial Networks) هنگامی مورد استفاده قرار می‌گیرند که شما قصد دارید نرم‌افزاری مبتنی بر یادگیری ماشین بسازید که توانایی طراحی، صحبت و یادگیری داشته باشد. با استفاده از یک مجموعه آموزشی، ماشین می‌تواند یاد بگیرد که چگونه تقلید کند.
تولید گفتار (Speech synthesis) در دستگاه‌هایی استفاده می‌شود که برای افراد کم‌بینا و دانش‌آموزانی که مشکل خواندن دارند در نظر گرفته شده‌اند. ابزارهای تولید موسیقی و تصویر عمدتاً برای سرگرمی و اهداف تحقیقاتی استفاده می‌شوند. البته برنامه‌هایی نیز برای تولید متن وجود دارند، اما متن‌هایی که تولید می‌کنند آنچنان معنادار نیستند. در مجموع، این فناوری هنوز پتانسیل خود را به طور کامل به نمایش نگذاشته است.
با استفاده از یک حساب رایگان در Amazon می‌توانید خودتان فناوری تولید متن به گفتار را امتحان کنید.
کاربردهای تجاری تبدیل متن به گفتار
CereProc یک شرکت اسکاتلندی است که در زمینه طراحی فناوری‌های تبدیل متن به گفتار فعالیت می‌کند. این شرکت در پروژه ربات Sophia خصوصاً در بخش خلق صدای منحصر‌به‌فرد او همکاری کرده است و مسئولیت توانایی آواز خواندن این ربات انسان‌نما را بر عهده داشته است. CereProc همچنین یک فروشگاه صوتی را میزبانی می‌کند که صاحبان کسب‌وکار می‌توانند در آن صدای دیجیتالی منحصربه‌فردی را برای اپلیکیشن اختصاصی شرکت خود انتخاب کنند. علاوه بر این، این شرکت به شما این امکان را می‌دهد که صدای خود را شبیه‌سازی کنید. توسعه‌دهندگان می‌توانند از ابزارهای صوتی CereProc در پروژه‌های خود استفاده کنند.
NaturalReader نرم‌افزاری است که قابلیت خواندن هر نوع متنی را از پلتفرم‌هایی نظیر صفحات وب، فایل‌های PDF و Gmail دارد. این برنامه همچنین می‌تواند اسناد چاپی و اسکرین‌شات‌ها را به متن دیجیتال تبدیل کند.
اگر دوست دارید بدانید که فناوری‌های تبدیل متن به گفتار، چگونه به افراد دارای معلولیت کمک می‌کنند، می‌توانید به وب‌سایت Tecla مراجعه کنید.
کاربردهای یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
الگوریتم‌های یادگیری ماشین، امکان کشف موارد غیرعادی را در یک جریان پیوسته از داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data) فراهم می‌کنند. در بسیاری از مواقع یافتن ناهنجاری‌ها ممکن است مفید واقع شود و زمانی که حجم اطلاعات آنقدر زیاد باشد که انسان از عهده پردازش آنها برنیاید، تشخیص ناهنجاری ارزش بسیار بیشتری پیدا می‌کند.
الگوریتم‌هایی که اغلب از آنها برای تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شود عبارت‌اند از SVM ،k-Nearest Neighbor و Isolations forests.
تشخیص کلاهبرداری
بانکداری و امور مالی از جمله حوزه‌هایی هستند که می‌توانند با استفاده از یادگیری ماشین، صدها تا هزاران دلار صرفه‌جویی کنند. مؤسسه‌های مالی می‌توانند با استفاده از نرمافزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین الگوهای پنهان را کشف کرده، عملیات‌های مشکوک را شناسایی کرده و پیش از آنکه خیلی دیر شود، آنها را مسدود کنند. مزیت بهره‌گیری از چنین سیستم‌هایی این است که همه‌چیز فوراً و در لحظه اتفاق می‌افتد.
ممکن است علاقه‌مند باشید: یادگیری ماشین در امنیت سایبری
تشخیص خرابی
بدیهی است که اگر شبکه شما به یکباره از کار بیفتد، تاثیری منفی در کسب‌وکارتان خواهد داشت. نرمافزارهای تشخیص ناهنجاری می‌توانند پیش از آنکه خیلی دیر شود، افزایش ناگهانی تعداد درخواست‌های ناموفق سرور را تشخیص دهند. به‌علاوه، آنها قادرند اطلاعات لازم درخصوص علل ایجاد چنین مشکلاتی را در اختیار شما قرار دهند.
مراقبت‌های پزشکی
توانایی مدل‌های یادگیری ماشین در شناسایی دقیق ناهنجاری‌ها، در تشخیص‌های پزشکی بسیار کارآمد است. تحقیقات ثابت کرده است که نرمافزارهای تخصصی یادگیری ماشین قابلیت ارائه تشخیص‌های دقیق‌تری نسبت به پزشکان باتجربه دارند. نرمافزارهای یادگیری ماشین قادرند چندین پارامتر را به‌صورت هم‌زمان شناسایی کرده و در لحظه پرونده‌های پزشکی را پردازش کنند. به طور مثال، ابزارهای Scikit-learn و Keras با استفاده از تکنیک CNN قادر هستند تا با دقت ۸۵٪ سرطان پوست را تشخیص دهند.
از دیگر مثال‌های کارآمد بودن الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص‌های پزشکی، می‌توان به تاثیر بی‌نظیر آنها در کنترل کرونا اشاره کرد. الگوریتم یادگیری ماشین Support Vector Machines با بررسی میزان اکسیژن خون، سن و سوابق پزشکی بیمار، درمان و داروهای موردنیاز برای بیماران مبتلا به کرونا را پیش‌بینی کرده و ریسک مرگ‌و‌میر آنها را تا حد زیادی کاهش داده است.
از مزیت‌های دیگر استفاده از یادگیری ماشین در پزشکی می‌توان به قابلیت پردازش سریع حجم زیادی از پرونده‌های پزشکی و ارائه اطلاعات آماری معتبر اشاره کرد که به روند تشخیص و درمان کمک شایانی می‌کند.
نمونه‌هایی از کاربردهای تجاری تشخیص ناهنجاری
نرم‌افزار تشخیص کلاهبرداری Amazon یک سیستم کاملاً تکامل‌یافته است که فعالیت‌های کلاهبردارانه‌ی احتمالی در بستر اینترنت را به صورت کارآمد شناسایی کرده و پرداخت‌های آنلاین جعلی یا حساب‌های فیک را به‌سرعت تشخیص می‌دهد. سالانه شرکت‌های مختلف و مردم سراسر جهان ده‌ها میلیون دلار را به خاطر کلاهبرداری از دست می‌دهند. برنامه تشخیص تقلب و کلاهبرداری با استفاده از داده‌های شما و فناوری یادگیری ماشین از بروز چنین مشکلاتی جلوگیری می‌کند.
Anodot یکی از شرکت‌هایی است که خدمات نظارتی مبتنی بر یادگیری ماشین را برای کسبوکارها فراهم می‌کند. Anodot برای تشخیص ناهنجاری و پیش‌بینی، ابتدا اطلاعات کاربر را تحلیل می‌کند و سپس از الگوهای کشف‌شده جهت افزایش عملکرد و قابلیت اطمینان کسب‌وکار استفاده می‌کند.
Gmail نیز برای تشخیص پیام‌های تبلیغاتی، ایمیل‌های شخصی و اسپم از یادگیری ماشین استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایمیل‌ها را بر اساس فاکتورهای مختلف در دسته‌های Primary ،Social ،Promotions طبقه‌بندی می‌کند و با در نظر گرفتن معیارهای متفاوت ایمیل‌های اسپم را شناسایی می‌کنند.
کاربردهای یادگیری ماشین در پیش‌بینی
الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند براساس داده‌های قبلی، پیش‌بینی کنند. آنها برای پیش‌بینی احتمال وقوع نتایج، دانشی که از داده‌های پیشین به دست آورده‌اند را بر روی داده‌های جدید اعمال می‌کنند.
از کاربردهای دیگر یادگیری ماشین می‌توان به پیش‌بینی قیمت سهام، کمپین‌های بازاریابی، تحقیقات علمی و بسیاری موارد دیگر اشاره کرد.
الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest) و شبکه‌های عصبی مصنوعی از جمله رایج‌ترین الگوریتم‌هایی هستند که از آنها برای پیش‌بینی نتایج استفاده می‌شود.
پیش‌بینی قیمت سهام
از آنجا که عوامل زیادی در قیمت سهام تأثیرگذار هستند، پیش‌بینی قیمت سهام بسیار دشوار است. با این وجود، با در نظر گرفتن برخی ویژگی‌های به‌خصوص نظیر وضعیت فعلی یک سازمان، درآمد آن و استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق امکان یافتن الگوهای ارزشمند وجود دارد. یکی از شرکت‌هایی که به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا با استفاده از یادگیری ماشین بتوانند تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری اتخاذ کنند، شرکت Nvidia است.
کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک
امروزه از یادگیری ماشین به عنوان یکی از روش‌های مهم برای بهبود تجربه خرید آنلاین و افزایش فروش استفاده می‌شود. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان اطلاعات بیشتری از رفتار مشتریان در فروشگاه آنلاین به دست آورد و برای بهبود تجربه خرید آنلاین آنها تلاش کرد.
برخی از این کاربردها را در ادامه بررسی می‌کنیم:
موتورهای توصیه‌گر
با توجه به رشد خرده‌فروشی‌های آنلاین و رقابت در این حوزه، کسب‌وکارهای آنلاین برای افزایش فروش خود، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بر اساس رفتار مشتریان بهترین و مناسب‌ترین کالاها و قیمت‌ها را به آنها پیشنهاد می‌دهند.
قیمت‌گذاری پویا
یادگیری ماشین نظارت‌شده با توجه به پیش‌بینی عرضه و تقاضا و همچنین موجودی کالا و هر متغیر دیگر امکان تغییر قیمت را به‌صورت لحظه‌ای برای کالاها فراهم می‌کند. آمازون با توجه به مدل‌های یادگیری ماشینِ مختلف هر ۱۰ دقیقه یک بار قیمت‌ها را به‌روزرسانی می‌کند. این زمان که ۵۰ برابر سریع‌تر از شرکت رقیب آمازون یعنی وال‌مارت است، باعث شده تا درآمد این کمپانی ۲۵ درصد افزایش پیدا کند.
پیش‌بینی تقاضا و انبارداری
یکی از اساسی‌ترین پارامتر‌ها در حوزه‌ی خرده‌فروشی ایجاد توازن میان تقاضا و موجودی کالا است. هرگونه اشتباه در تخمین این پارامتر برای کسب‌وکار ضررهایی را در پی خواهد داشت. در عوض دقیق بودن آن موجب رضایت کاربران و افزایش فروش خواهد شد. یادگیری ماشین نقش بسیار مؤثری درپیش‌بینی تقاضا و تخمین موجودی دارد. با استفاده از رگرسیون و سری‌های زمانی می‌توان میزان فروش در بازه‌ای مشخص را با ضریب خطای زیر ۱۰٪ پیش بینی کرد.
شخصی‌سازی فرایند‌های بازاریابی
از تکنولوژی یادگیری ماشین می‌توان در حوزه‌ی بازاریابی و تبلیغات برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس داده‌های رفتاری و و علایق آنها استفاده کرد و تمام فعالیت‌های بازاریابی را بر اساس شخصی‌سازی کردن این فرایند پیش برد. یادگیری ماشین همچنین این امکان را در بستر‌های تبلیغاتی فراهم می‌کند تا کسبوکارها و بازاریابان، تبلیغات شخصی‌سازی‌شده را به افراد نمایش دهند.
کدام‌یک از این کاربردهای یادگیری ماشین توجه شما را بیشتر به خود جلب کرده است؟ دوست دارید سوار اتومبیل بدون راننده شوید یا با یک ربات اندرویدی گفتگو کنید؟ اگر شما هم کاربرد دیگری از یادگیری ماشین می‌شناسید، خوشحال می‌شویم در بخش نظرات با ما به اشتراک بگذارید.
منبع:
Best Machine Learning Applications, serokell.io
شایان ضیایی
