Einführung
Datenwissenschaft Ja Künstliche Intelligenz (ZUM) sie übertreffen die Moderne und verwandeln sie in das spannendste Feld.
Aber wissen Sie, warum die Nachfrage nach KI so groß ist??
Die meisten Leute, die neugierig sind, Data Science zu lernen und / oder sie haben keine erfahrung, sie haben auch diesen zweifel. Um eine Antwort zu finden, Schauen wir uns einige glorreiche und reale Anwendungen von Data Science und künstlicher Intelligenz an.
Autovervollständigung
Autocomplete ist eine Funktion, die den Rest eines Wortes vorhersagt, während der Benutzer noch tippt. Auf Smartphones, es heißt prädiktiver text.
Im vorherigen Schnappschuss, ein Benutzer beginnt zu tippen “was ist der cli …” und erhält einige Vorhersagen als Folge von Verarbeitung natürlicher Sprache. Der Benutzer drückt die Tabulatortaste, um Vorschläge zu akzeptieren, oder die Pfeiltaste nach unten, um eine geeignete Option auszuwählen. Durch Nutzung Seq2Seq und das Aufmerksamkeitsmechanismus, Datenwissenschaftler können eine hohe Präzision und einen geringen Verlust für Vorhersagen erreichen.
Für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Nullschuss Ja ein Drink es gibt auch lerntechniken. One-Shot-Learning ist eine perfekte Alternative für die Implementierung und den Betrieb mit geringeren Schulungskapazitäten in anderen Anwendungen, die eingebettete Systeme verwenden.. Die Vorhersage des nächsten benutzerdefinierten Wortes für einen bestimmten Benutzer, indem Sie die Messaging-Gewohnheiten des Benutzers kennen, könnte viel zeit sparen. Diese Methode wird in den derzeit verfügbaren virtuellen Assistenten verwendet.
Intelligente Gesichtssperre
Die Gesichtsakkreditierung ist ein Verfahren zur Überprüfung der Identität einer Person anhand ihres Gesichts, mit Gesichtserkennung als wichtiger Schritt. Die Gesichtserkennung unterscheidet das menschliche Gesicht vom Hintergrund und anderen Hindernissen, Was für eine einfache Aufgabe.
Um eine Gesichtserkennung durchzuführen und mehrere Gesichter im Rahmen genau zu erkennen, DataScientist verwendet häufig Haar-Kaskadenklassierer – eine XML-Datei, die mit einem Open-Cv-Modul verwendet wird, um Gesichter zu lesen und zu erkennen. Tiefe neuronale Netze (DNN) Sie können auch für die Gesichtsakkreditierung verwendet werden und sind dafür bekannt, gut zu funktionieren. das Lerntransfer Modelle wie VGG-16, RESNET-50 die Architektur, rote Gesichtsbehandlung Architektur kann beim Aufbau eines hochwertigen Gesichtsakkreditierungssystems helfen.
Aktuelle Modelle sind sehr genau und können mehr als 90% Genauigkeit für beschriftete Datensätze. Gesichtsakkreditierungsmodelle werden mit Sicherheitssystemen verwendet, Überwachung und Strafverfolgung, und viele weitere Anwendungen aus der realen Welt.
Virtueller Assistent
Ein virtueller Assistent etabliert sich auch als Assistent für künstliche Intelligenz, ein Anwendungsprogramm, das Sprachbefehle versteht und Aufgaben für den Benutzer ausführt. Virtuelle Assistenten mit künstlicher Intelligenz werden immer häufiger und erobern die Welt im Sturm.
Einige beliebte Beispiele für virtuelle Assistenten sind Google-KI, Apfel Siri, Microsoft Alexaund viele andere ähnliche virtuelle Assistenten. Mit Hilfe dieser Assistenten, Sprachbefehle können übersetzt und automatisierten praktischen Arbeiten zugeordnet werden. Als Beispiel, ein Benutzer kann Anrufe tätigen, Senden Sie Nachrichten oder surfen Sie im Internet mit einem einfachen Sprachbefehl. Benutzer können auch mit diesen virtuellen Assistenten sprechen, damit sie auch als Chatbots fungieren können.
Die Leistung virtueller Assistenten ist nicht auf Smartphones oder Computer beschränkt. Sie können auch in IoT-Geräten und eingebetteten Systemen verwendet werden, um Aufgaben effizient auszuführen und die gesamte Welt um Sie herum zu überwachen.. Ein Beispiel hierfür kann die Hausautomation mit dem Himbeer-Pi, wo Sie das ganze Haus mit einem Sprachbefehl steuern können.
Finanzen
Die Fortschritte und Fortschritte von Künstlicher Intelligenz und Data Science im Bereich Finanzen sind ebenfalls immens. Finanzunternehmen verwenden seit langem künstliche neuronale Netzsysteme, um Gebühren oder Anschuldigungen über die Regel hinaus zu identifizieren., Markierung für die Humanforschung. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bankwesen geht konkret zurück auf 1987, als die US-amerikanische National Security Bank of the Pacific. UU. Etablierung einer EE Fraud Prevention Task Force. UU. Um der betrügerischen Verwendung von Debitkarten entgegenzuwirken.
Schnelle Entscheidungsfindung und qualitativ hochwertige Ergebnisse zur Lösung komplexer finanzieller und wirtschaftlicher Probleme in Echtzeit, wie Börsenprognosen, durch den Einsatz von Zeitreihenanalysen. Deep-Learning-Ansätze mit LSTM Sie sind auch in diesem Bereich anwendbar, um belastbare Prognosen für die Zukunft von Unternehmen zu erhalten.
Mit künstlicher Intelligenz-Technologie, Prozesse wurden automatisiert, um Aktivitäten wie die Interpretation neuer Regeln und Vorschriften oder die Erstellung personalisierter Finanzberichte für Personen abzuwickeln. Als Beispiel, IBM Watson kann spezifische Gesetze verstehen, wie die zusätzlichen Meldevorschriften der Richtlinie über Märkte für Finanzinstrumente und des Gesetzes zur Offenlegung von Wohnhypotheken.
Arzt
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz und Datenanalyse in den medizinischen Wissenschaften ist von entscheidender Bedeutung und die Fortschritte in diesem Bereich verbessern sich erheblich.. Mit seinen vielfältigen Anwendungen, KI hat eine große Reichweite in der medizinischen Abteilung.
Eines der ersten Probleme für Computeranfänger besteht darin, eine Herausforderung beim maschinellen Lernen zu lösen, um zu kategorisieren, ob ein Patient einen Tumor hat oder nicht.. Die Auswertungsdaten weisen im Allgemeinen eine Reihe von Eingabemerkmalen mit unterschiedlichen Variablen und Probenausgaben für die Patienten auf.. Nach der Vorbereitung, Der Algorithmus für maschinelles Lernen kann diese Ein- und Ausgabemerkmale erkennen und während des gesamten Trainings versuchen, die richtige Kombination zu finden. Wenn ich fertig bin, das Modell kann Projektionen auf andere Datensätze mit größerer Präzision genau messen und darstellen.
Trotz dieses, Dies war nur ein Fall und es gibt viele Anwendungen in der medizinischen Industrie. Deep Learning und neuronale Netze helfen dabei, erfolgreiche Ergebnisse beim Scannen und anderen medizinischen Anwendungen zu erzielen. Fortschritte in der Rechenleistung in Kombination mit den großen Datenmengen, die in Gesundheitssystemen erzeugt werden, machen spezielle klinische Probleme perfekt für KI-Anwendungen..
Im Folgenden sind zwei aktuelle Implementierungen von wissenschaftlich anwendbaren und zuverlässigen Algorithmen aufgeführt, die sowohl Patienten als auch Klinikern helfen können, indem sie die Diagnose erleichtern..
Der erste dieser Algorithmen ist eines von mehreren existierenden Beispielen für einen Algorithmus, der Kliniker bei Bilderkennungsaufgaben übertrifft.. Im Herbst 2018, Forscher des Seoul National University Hospital and College of Medicine entwickelten einen KI-Algorithmus namens DLAD um Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu untersuchen und unregelmäßiges Zellwachstum zu erkennen, als mögliche Krebserkrankungen.
Der zweite dieser Algorithmen stammt von Google AI Healthcare-Forschern, auch im Herbst 2018, der einen Lernalgorithmus entwickelt hat, LYNA (Lymphknotenassistent), die mit Histologie-Objektträgern gefärbte Gewebeproben analysierte, um metastasierende Brustkrebstumore aus Lymphknotenbiopsien zu kategorisieren. Nicht die erste KI-Anwendung, die eine histologische Untersuchung versucht, Es sollte jedoch beachtet werden, dass dieser Algorithmus verdächtige Regionen, die für das menschliche Auge nicht identifizierbar sind, in den präsentierten Biopsieproben kategorisieren könnte.
Mit vielen weiteren intelligenten Anwendungen unterstützt durch Daten, die uns bereits zur Verfügung stehen, Auch in Zukunft wird es in diesem wachsenden Feld der Datenwissenschaft und künstlichen Intelligenz noch viele weitere Erforschungen geben.
Fazit
In diesem Beitrag, Mein Ziel war es, einige der häufigsten realen Anwendungen von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft in der aktuellen Generation der fortgeschrittenen Welt abzudecken. Es gibt viele weitere Anwendungen dieser Technologien in KI, und es würde lange dauern, all diese verschiedenen Möglichkeiten aufzuzählen.
Trotz dieses, Dieser Beitrag bietet ein faires Verständnis moderner realer Anwendungen, die durch künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft entdeckt wurden. Wenn Sie neugierig auf kompliziertere und fortgeschrittene Projekte sind, kommentiere unten. Ich werde versuchen, das in einem zukünftigen Beitrag genauer zu behandeln..
Ich hoffe, Sie fanden diesen Beitrag nützlich und haben einen schönen Tag, Danke.
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