Вестник науки и образования

Перспективы машинного обучения в корреляции с игровыми технологиями

Итак, машинное обучение – это построение искусственного интеллекта, способного усваивать новые данные, которые не запрограммированы им. Машинное обучение – это подмножество наук интеллектуального анализа данных. Распознавание лиц – одно из наиболее распространенных применений машинного обучения. Существует множество ситуаций для использования распознавания лиц. Например, высококачественные камеры в мобильных устройствах сделали распознавание лиц жизнеспособным вариантом для аутентификации, а также идентификации. Apple iPhone X является одним из примеров для этого. Приложение распознавания лиц работает в программном обеспечении, идентифицирующем 80 узловых точек на человеческом лице. А узловые точки-это конечные точки, используемые для измерения переменных параметров лица человека, таких как длина или ширина носа, глубина глазниц и форма скул.
Машинное обучение также может быть использовано для распознавания образов.
Распознавание голоса или распознавание речи – это преобразование голоса в текст. Он также известен как автоматическое распознавание речи (ASR). Например, google assistant, Cortana, Siri и Alexa. Простые голосовые команды преобразуются в декодирование и могут использоваться для инициирования телефонных звонков,
выбора радиостанций или воспроизведения музыки с совместимого смартфона, MP3- плеера или загруженного музыкой флэш-накопителя.
Машинное обучение имеет большой потенциал в финансовом и банковском секторах. Разработка новых продуктов и услуг, предлагаемых правильным клиентам, с помощью соответствующего интеллектуального анализа данных, поддерживающего простые, гибкие и интегрированные процессы для понимания покупательских привычек клиентов, а затем того, с какими каналами взаимодействует клиент и каковы ключевые влияющие факторы, очень важна для банков при продаже. Применение машинного обучения для создания персонализированного предложения продуктов является ключевым моментом для банковского дела следующего поколения.
В индустрии здравоохранения существует множество ручных процессов. В этой области технология всегда помогает улучшить понимание ситуации пациента. Используя эти типы расширенной аналитики, мы можем предоставить лучшую информацию врачам на этапе оказания помощи пациентам. Имея легкий и быстрый доступ к кровяному давлению пациента, частоте сердечных сокращений, лабораторным тестам, тестированию ДНК и т.д. Существует также большое значение, которое можно извлечь из машинного обучения на стадии клинических испытаний медицинских процедур.
Машинное обучение может сочетаться с приложениями реального времени, оно меняется в повседневной жизни и совершенствует технологии, основанные на ИИ, ML и глубоком обучении.