¿Cómo es útil el aprendizaje automático en el mundo real?

Son innumerables aplicaciones de aprendizaje automático en palabras reales, algunas de ellas son

1) Reconocimiento automático de voz – voz a texto
2) Reconocimiento automático de voz / rostro / huella digital: autenticación del usuario de un dispositivo: computadora portátil / móvil / puertas, etc.
3) Procesamiento del lenguaje natural: análisis programático de sentimientos, análisis de intenciones, traducción automática estadística (google translate), etc.
4) Diagnóstico médico automático: detección de enfermedades a partir de síntomas.
5) Plantas de envasado automático – ejemplo: empaquetar diferentes peces en una cinta transportadora en diferentes latas automáticamente – (del libro duda hart and stock)
6) Detección de correo electrónico no deseado. – google, yahoo, etc. úsalo.
7) Anuncios (sentido de anuncios de Google, anuncios patrocinados) / Motores de recomendaciones (netfix)
8) Bioinformática / biología computacional
9) Neurociencia computacional: (mi proyecto principal de ME se ocupó de una de esas aplicaciones donde se requería “extraer datos” de la conectividad neuronal de los datos de los trenes de espiga neuronal)
10) Categorización de contenido (imagen, video, texto)
11) Detección de actividad sospechosa de CCTV: presencié esta investigación realizada por un amigo en mi alma mater usando modelos de probabilidad / ML
12) Minería de patrones frecuentes: análisis de la canasta de mercado: mantener juntos los artículos comprados con frecuencia en un súper mercado, a) Reemplazar inteligentemente el artículo “dependiente” más barato por uno más costoso para aumentar las ventas / obtener más ganancias. b) aumentar las compras por unidad de tiempo invertido (no validado por investigación / hallazgos / texto, es mi pensamiento desde los días de la universidad) yc) recomendar que “tal vez quieras este artículo también” :). La minería de patrones frecuente no es computacionalmente trivial, ya que puede parecerle al laico.
13) En gran medida: todas las aplicaciones de las técnicas estándar de aprendizaje automático / minería de datos: agrupación, clasificación, regresión, episodio frecuente, patrón frecuente, modelos de probabilidad, etc.

14) robótica

15). sistema de recomendaciones

16) atención médica personalizada

Una vez más, como todas aquellas tareas que son lo suficientemente simples para los humanos pero que antes se creía que eran imposibles de realizar para las computadoras, son ejemplos de lugares donde el aprendizaje automático puede ser útil y, por supuesto, todas las cosas mencionadas por el Sr. Udit Saini en la misma pregunta.

Auto sin conductor

Google Addwords

Google Allo

Predicción de la siguiente palabra en mensajería

Los motores de búsqueda

Indicación de idioma por máquina

Inteligente Artificial en SIRI y CORTANA

Predicción de pronósticos y así sucesivamente …..