دیگر استفاده های الگوریتم های یادگیری

متد های شرح داده شده در این کتاب جدید نیستند، و هرچند مثال ها بر حل مشکلات مرتبط با استفاده از هوش جمعی در اینترنت تمرکز یافته اند، دانش الگوریتم های یادگیری ماشین در توسعه نرم افزار در بسیاری دیگر از حوزه ها قابل استفاده هستند. این الگوریتم ها معمولا هنگامی که با حجم زیادی از اطلاعات قابل جستجو برای یافتن الگو ها سر و کار داریم قابل استفاده اند.برای مثال:
بیوتکنولوژی
پیشرفت در تکنولوژی مشاهده و بررسی توالی ها منجر به ایجاد حجم زیادی از مجموعه داده ها در حوزه های مختلف شده است، مانند توالی DNA، ساختار پروتئین ها، ترکیب ساختار ها، و توصیف و نمایش RNA ها. تکنیک های یادگیری ماشین به صورت گسترده در تمام این زمینه ها استفاده می شوند. این استفاده بیشتر در پردازش داده ها برای یافتن الگو هایی که منجر به شناخت بیشتر فرایندهای بیولوژیکی می شوند، می باشد.
شناسایی کلاه برداری های مالی
شرکت های عرضه کارت های اعتباری دائما در جستجوی راه های جدید شناسایی تقلب ها و کلاه برداری ها هستند. به این منظور، آنها تکنیک هایی مانند شبکه های عصبی و منطق استنتاج برای تایید نقل و انتقالات و استفاده های نا مناسب را به کار می گیرند.
دید ماشین
تفسیر تصاویر دریافتی از دوربین ها برای اهداف نظامی یا محافظتی یک حوزه فعال در تحقیقات است. بسیاری از تکنیک های یادگیری ماشین برای شناسایی متجاوزین، تشخیص ماشین ها و یا تشخیص چهره به کار می روند. مخصوصا قسمت جالب آن تکنیک های یادگیری بدون نظارت مانند
"تحلیل اجزای مستقل" برای یافتن ویژگی ها و[هر آیتم مورد نظر در مجموعه بزرگی از داده ها است.
بازاریابی محصول
برای مدت بسیار طولانی، فهم آمار ها و تمایلات بازار بیشتر از علم یک هنر بود. اخیرا، افزایش توانایی در دریافت اطلاعات از مصرف کننده فرصت های جدیدی را برای تکنیک های یادگیری ماشین مانند کلاسترینگ فراهم آورده است. این روش ها منجر به فهم بهتر وضعیت حال بازار و پیش بینی بهتر درباره آینده بازار شده است.
زنجیره تامین مواد
شرکت های بزرگ می توانند میلیون ها دلار را از طریق بهینه کردن زنجیره تامین مواد و افزایش دقت در پیش بینی نیاز به محصولات در مناطق مختلف صرفه جویی کنند.بعضی از روش ها در تامین مواد بسیار پیچیده و گسترده هستند. به دلیل اینکه در این موارد فاکتور های تاثیر گذار بالقوه در نیاز بسیار زیاد هستند.بهینه سازی و تکنیک های یادگیری معمولا در تحلیل این مجموعه داده ها مورد استفاده قرار می گیرند.
تحلیل بازار سهام
از زمانی که بازار سهام بوده است، افراد سعی در استفاده از ریاضیات برای درآمد بیشتر داشته اند. وقتی تفکر سهام داران پیچیده تر میشوند نیاز به تحلیل مجموعه داده های بیشتر و استفاده از تکنیک های پیشرفته تر برای شناسایی الگو ها ضروری تر میشود.
امنیت ملی
مجموعه بزرگی از اطلاعات توسط سازمان های دولتی در سراسر جهان جمع آوری می شود. برای تحلیل این داده ها نیاز به رایانه هایی با قابلیت تحلیل الگو ها و ارتباط آنها با دشمنان و خطر های بالقوه وجود دارد.
این ها تنها مثال های کمی از مکان هایی است که یادگیری ماشین زیاد استفاده می شود. زمانی که تمایل به ایجاد اطلاعات بیشتر شده است، این احتمال وجود دارد که ضمینه های بیشتری با تکیه بر یادگیری ماشین و روش های آماری برای جستجو در میان جریان اطلاعات به جای قابلیت های افراد و روش های قدیمی استفاده شوند.
مسلما حجم اطلاعاتی که هر روزه در دسترس است، امکانات بیشتری را فراهم می کند، بعد از اینکه شما تعداد کمی از الگوریتم های یادگیری ماشین را یاد گرفتید، چشمان شما به زمینه هایی که می توانید آنها را به کار ببرید باز خواهد شد.