Bästa användningen av AI: Var hjälper artificiell intelligens mest?

Artificiell intelligens utvecklas dag för dag och öppnar upp för många möjligheter inom olika områden. Det dyker upp många projekt inom artificiell intelligens som representerar intressanta forskningsområden. Detta är naturligtvis en mycket lång lista med ämnen som bland annat naturlig språkbehandling, datorseende, hälsa, robotik och medicin. Oavsett om du är en mogen utvecklare av artificiell intelligens eller bara en nyfiken nybörjare, låter dessa toppanvändningar av artificiell intelligens dig se idén mot vilken tekniken kommer att ta form inom en snar framtid.

Den bästa användningen av AI

Detektor för skräppost

Spam-e-postdetektorn är mycket praktisk användning av artificiell intelligens. Det hjälper till att upptäcka skillnaden mellan skräppost och riktiga e-postmeddelanden. Maskininlärningsalgoritmer som Naive Bayes eller Support Vector Machines (SVM) spelar in när man bygger modellen och tränar datasetet med e-postmeddelanden som är märkta som skräppost eller omärkta som skräppost. Detta innebär att funktioner extraheras från e-postmeddelanden, vilket inkluderar vissa nyckelord, ordfrekvenser och ibland till och med e-postformatering, och sedan tränas en modell som relaterar dessa funktioner till skadligt innehåll.

Sentimentanalys för produktrecensioner

Sentimentanalys för produktrecensioner innebär att man granskar kommentarer som kunder lämnar om produkter och bedömer dem som antingen positiva, negativa eller neutrala. I den här användningen lär man sig textdatabehandling och dess tolkning. Du kommer också att få insikt i konsumentbeteende och förstå hur artificiell intelligens i verkligheten fungerar med hjälp av naturlig språkbehandling med maskininlärningsalgoritmer.

Erkännande av handskrivna siffror

En av de viktigaste användningsområdena för datorseende är projektet för handskriven sifferigenkänning, en miljö där en maskininlärningsmodell ska tränas i syfte att känna igen och klassificera handskrivna siffror i foton. Man skulle normalt göra en tolkning från visuella data med hjälp av neurala nätverk, särskilt konvolutionella neurala nätverk, med MNIST-datasetet (Modified National Institute of Standards and Technology database), en stor samling kommenterade handgjorda digitala bilder, som stöd för detta uppdrag.

Detta är dock fortfarande preliminärt arbete inom bildbehandling och klassificering. Potentialen för artificiell intelligens när det gäller digitalisering och automatisering av datainmatning kan vara gigantisk, särskilt inom de områden där behovet av digitalisering är akut för handskrivna formulär och kontroller.

Förutsägelse av aktiekurser

I projekt för aktiekursförutsägelser används maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga aktievärden med hänsyn till tidigare resultat. Det kan börja med en linjär regressionsmodell, som hjälper till att förstå förhållandet mellan många faktorer och aktiekurser, vilket gör det lättare att hantera mer komplexa modeller som LSTM (Long Short-Term Memory), för bättre noggrannhet.

Det handlar om olika sätt på vilka artificiell intelligens används på finansmarknaderna, med fokus på förbehandling av data, funktionsurval och tidsserieanalys – viktiga steg mot att förutse ekonomiska indikatorer och göra en välgrundad investering.

Modell för språköversättning

Syftar till att utveckla ett system med artificiell intelligens som kan hjälpa till att översätta text skriven på ett språk till ett annat. Processen innefattar sekvens-till-sekvens-modeller, uppmärksamhetsmekanismer och bearbetning av naturligt språk via maskinöversättning.

Sanningen i detta arbete är med andra ord att artificiell intelligens intar en mycket framträdande plats när det gäller att bryta språkbarriären så att kommunikation och innehåll tydligt kan flöda från ett språk till ett annat. Det blir nödvändigt när man ser fram emot informationsflödet över gränserna och för internationellt samarbete.

System för filmrekommendationer

När det gäller filmrekommendationer kan man med hjälp av artificiell intelligens rekommendera filmer baserat på vad man gillar och hur man har sett dem tidigare. Till exempel kan man dra nytta av en metod för kollaborativ filtrering som kan förutsäga potentiella användarintressen baserat på interaktionsdata mellan användare och objekt. Det här är en stor möjlighet att lära sig mer om rekommendationssystem, som är en viktig del i de flesta av dagens onlineapplikationer för att öka användarnas engagemang med mycket effektiva förslag.

Erkännande av trafikskyltar

Traffic Sign Recognition innebär bokstavligen införandet av initiativ med modeller för artificiell intelligens för att upptäcka och klassificera trafikskyltar effektivt på verkliga bilder. Detta är en av de användningsområden som hanterar oförutsägbarhet i verkliga data och innebär sofistikerade metoder för datorseende och maskininlärning. Trafikskyltsigenkänning är därmed en av nyckelmodulerna i förarlösa system och ADAS (Advanced Driver Assistance System), som driver ett antal funktioner inom AI mot trafiksäkerhet och navigering.

Automatisk sammanfattning av text

Automatisk textsammanfattning med hjälp av naturlig språkbehandling genererar en kort sammanfattning från långa texter samtidigt som den viktigaste informationen och betydelsen behålls. Potentialen i det här projektet ligger i att snabbt gå igenom en stor mängd information, t.ex. nyhetsartiklar, forskningsrapporter och rapporter, genom sammanfattning. Systemet presenterar sammanhängande, informativa sammanfattningar, vilket innebär att det använder algoritmer som identifierar den viktigaste informationen i texten och därmed sparar tid och ansträngning för användaren.

System för hälsoövervakning

Artificiell intelligens-baserade hälsoövervakningssystem samlar in data antingen från bärbara enheter eller mobila applikationer, spårar informationen, analyserar den och ger informativa insikter om hälsan och varnar eventuellt för hälsorisker. Det är alltså möjligt att spåra en patients vitala tecken, fysiska aktiviteter och andra hälsoparametrar för att fastställa mönster och avvikelser som kan peka mot hälsorisker med hjälp av maskininlärningsmetoder. Ett sådant system kommer att göra det möjligt för människor att övervaka sin hälsa och tillhandahålla mycket värdefulla data till vårdgivare för att kunna ge patientvård.

System för autonom körning

Det autonoma körsystemet är ett koncept med artificiell intelligens som gör det möjligt för bilar att köra av sig själva och förflytta sig utan mänsklig inblandning. Systemen kan göra en bedömning av sensoriska data för att kombinera sensorer, kameror och avancerade algoritmer för artificiell intelligens för att upptäcka optimala navigationsbanor, hinder och skyltar. Problemet ligger i att integrera maskininlärningsmodeller med databehandling och beslutsfattande i realtid, med största möjliga hänsyn till säkerhet och efterlevnad av trafiklagstiftningen. Det öppnar upp för möjligheten att eliminera mänskliga fel i trafiken och utmanar på en grundläggande nivå hur vi tänker kring transport och mobilitet.

Sammanfattningsvis

Vid varje steg är horisonten mogen för uppfriskande och inflytelserika tillämpningar som täcker ett enormt spektrum av områden – detektering av skräppost, sentimentanalys, autonom körning och hälsoövervakningssystem. Denna uppsättning tillämpningar kan inte bara visa upp mångsidigheten och kraften hos artificiell intelligens utan också bli början på en resa mot lärande. Från att förbättra användarupplevelsen med rekommendationssystem till att bryta språkbarriärer med översättningsmodeller – artificiell intelligens är uppfinningsrikedom i arbete.

Du kommer att få en bättre förståelse för artificiell intelligens genom att gå igenom dessa användningsområden, och i själva verket kommer du att ligga i framkant när det gäller teknisk utveckling – teknik som kommer att omforma branscher och förbättra liv. Så hög är potentialen för artificiell intelligens, och sådan användning släpper bara ut en antydan om vad den håller för en under de närmaste åren.