کاربردهای یادگیری ماشین در صنایع مختلف

یادگیری ماشین حوزه‌ای از هوش مصنوعی است که از داده‌ها برای توسعه، آموزش و اصلاح الگوریتم‌ها استفاده می‌کند تا بتواند پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری‌ها را با کمترین مداخله‌ی انسانی انجام دهد. از حوزه‌ی تجارت الکترونیک و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا حمل‌ونقل و خدمات اینترنتی، یادگیری ماشین به یکی از بزرگترین نقاط عطف صنایع تبدیل شده و راه را برای انجام فرایندهایی هموار کرده است که چند سال پیش حتی تصور آن‌ها نیز دشوار بود. در این مقاله چند نمونه از کاربردهای جذاب یادگیری ماشین در صنایع مختلف معرفی شده‌اند.

کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌ی سلامت و درمان

• تشخیص سرطان پوست: الگوریتم‌های پیچیده‌ی شبکه‌ی عصبی به‌صورت گسترده در پزشکی برای طبقه‌بندی تصاویر مورد استفاده قرار می‌گیرند. ابزارهای Scikit-learn و Keras با استفاده از تکنیک CNN قادر هستند تا با دقت ۸۵٪ سرطان پوست را تشخیص دهند. همچنین از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توان در دیگر بخش‌های پزشکی برای تشخیص بیماری‌هایی همچون دیابت و آلزایمر استفاده کرد.

• مراقبت‌های پزشکی: با همه‌گیری کرونا و مرگ‌و‌میر ناشی از آن، استفاده از یادگیری ماشین جهت کنترل ریسک‌های ناشی از آن بیش از همیشه مورد‌توجه قرار گرفت. تکنیک‌های یادگیری ماشین در کنترل و مدیریت همه‌گیری کرونا بسیار مؤثر بوده‌اند. 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.

کاربرد یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک

• 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.

• چت‌بات‌ها: چت‌بات‌ها با استفاده از پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) می‌توانند درخواست‌های کاربران را دریافت کرده و آنالیز کنند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهترین پاسخ را به نیاز کاربران ارائه دهند.

کاربرد یادگیری ماشین در حمل‌و‌نقل

• قیمت‌گذاری پویای سفر‌ها: این مورد یکی از پرکاربردترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در حمل‌و‌نقل و شرکت‌های تاکسی اینترنتی است که شرکتی‌های چون اوبر، اسنپ و تپسی از آن استفاده می‌کنند. این شرکت‌ها با در نظرگرفتن فاکتورهای مختلف در الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهترین مسیر و قیمت را جهت جابه‌جایی مسافران از نقطه A به B پیشنهاد می‌دهند.

• گوگل‌مپ: گوگل‌‌مپ بهترین نمونه‌ی کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌ی حمل‌ونقل است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مسیر‌یابی، تخمین زمان رسیدن به مقصد و ترافیک موجود در مسیر، و پیشنهاد مراکز خدماتی موجود در مسیر مثل کافه‌، رستوران‌، پمپ بنزین، مراکز درمانی، مراکز خرید و… استفاده می‌کند.

• اتومبیل‌های خودران: اتومبیل‌های خودران یکی از جذاب‌ترین تکنولوژی‌های موجود است که به لطف یادگیری ماشین بسیار رشد کرده است. اتومبیل‌های خودران با استفاده از ۳ نوع یادگیری ماشینِ نظارت‌شده (Supervised)، بدون نظارت (Unsupervised) و تقویتی (Reinforcement) می‌توانند فرایندهایی همچون تشخیص اشیاء، تشخیص فاصله‌ تا موانع و سایر خودروها، سیگنال‌های ترافیکی، بررسی موقعیت راننده و پیشنهاد بهترین مسیر را به‌خوبی انجام دهند.

کاربرد یادگیری ماشین در خدمات اینترنتی و تلفن‌های هوشمند

• فیلتر کردن ایمیل‌ها: آیا تا‌به‌حال به این فکر کرده‌اید که تشخیص ایمیل‌های شخصی، اسپم و ایمیل‌های تبلیغاتی چگونه انجام می‌شود؟ الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایمیل‌ها را بر اساس فاکتورهای مختلف به پوشه‌ای خاص هدایت می‌کنند. به‌عنوان مثال Gmail، ایمیل‌ها را در دسته‌های Primary ،Social ،Promotions طبقه‌بندی می‌کند.

• دستیار صوتی: پردازش گفتار انسان یکی از کاربردهای رو‌به‌رشد یادگیری ماشین در تلفن‌های هوشمند است. از میان دستیارهای صوتی شناخته‌شده می‌توان به Siri ،Alexa ،Duplex ،Cortana ،Bixby و Google Assistant اشاره کرد. به نظر شما وجه اشتراک این سرویس‌ها در چیست‌؟ بله! تمام این سرویس‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده کرده و پاسخ‌هایی را به‌صورت فرموله‌شده باز می‌گردانند.