۱. امنیت دادهها
بدافزارها یکی از مشکلات کاربران و کمپانیها در فضای آنلاین است که قدمت آن به روزهای ابتدایی شکلگیری اینترنت بازمیگردد. در سال ۲۰۱۴، موسسهی کسپراسکی اعلام کرد که روزانه بیش از ۳۲۵٫۰۰۰ بدافزار کشف میکند. براساس اطلاعات ارائه شده توسط موسسهی تحقیقاتی Deep Instinct، اغلب بدافزارهای جدید از کد مشابهی که در بدافزارهای پیشین مورد استفاده قرار گرفته، بهره میبرند، حال آنکه دامنهی تغییرات اعمال شده بین ۲ تا ۱۰ درصد است. تحقیقات انجام شده نشان از این دارد که مدل یادگیری مورد استفاده در هوش مصنوعی قادر است تغییرات ۲ تا ۱۰ درصدی در کد پیادهسازی شده را شناسایی کرده و تشخیص دهد که کدام فایلها بدافزار هستند. همچنین باید به این نکته اشاره کرد که الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند الگویهای مربوط به رد و بدل شدن اطلاعات در سرورهای ابری را تحت نظر گرفته و موارد مشکوک را که احتمالا منجر به سوءاستفادههای امنیتی خواهند شد، شناسایی کنند.
۲. امنیت در دنیای واقعی
این روزها گیتهای امنیتی در تمام مکانها نظیر فرودگاهها یا شماری از گردهماییها که حساسیت امنیتی وجود دارد، دیده میشوند. یادگیری ماشین نشان داده که قادر است روند کنترل امنیتی را تسریع کرده و دقت این فرآیند را افزایش دهد. با استفاده از یادگیری ماشین میتوان از ایجاد هشدارهای اشتباه پیشگیری کرده و مواردی را تشخیص داد که اسکنرهای معمولی قادر به شناسایی آنها نیستند. از این سیستم میتوان در فرودگاهها، کنسرتها، استادیومها و سایر مواردی که تعداد زیادی از افراد در آن حضور دارند، استفاده کرد.
۳. مبادلات مالی
بسیاری از افراد تمایل دارند تا قیمت سهام کمپانیها در روزهای آینده را در صورت حاکم شدن شرایط مشخص، پیشبینی کنند. استفاده از یادگیری ماشین در کنار کلان داده درصدد تحقق این امر است. بسیاری از کمپانیهای خرید و فروش کنندهی سهام از سیستمهای اختصاصی توسعه یافته برای پیشبینی قیمت و انجام خرید و فروش براساس نتایج به دست آمده استفاده میکنند. بسیاری از سیستمهای توسعه یافته مبتنی بر علم احتمالات است، اما یک معامله که شاید احتمال کمی برای سوددهی داشته باشد، در صورتی که حجم بالایی داشته و با وجود احتمال پایین یک معاملهی موفق باشد، میتواند سود سرشاری را به همراه بیاورد. به قطع یقین زمانی که حجم دادههایی که باید پردازش شوند، افزایش یافت، انسانها نمیتوانند در برابر قدرت پردازشی رایانهها حرفی برای گفتن داشته باشند، از اینرو تجهیز سیستمها به قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین میتواند در این خصوص بسیار راهگشا باشد.
۴. سرویسهای سلامتی و مراقبتهای بهداشتی
الگوریتمهای مبتنی بر یادگیری ماشین میتوانند اطلاعات بسیار زیادی را پردازش کرده و الگوهای بسیاری را در مقایسه با انسانها از میان دادههای بسیار استخراج کنند.علاوه بر تشخیص بیماری بصورت موردی برای هر فرد براساس نتایج آزمایش، یادگیری ماشین میتواند با بررسی عوامل خطرناک برای بیماری جمعی، آن را پیش از همهگیر شدن شناسایی کند. کمپانی Medecision الگوریتمی را توسعه داده که با استفاده از میتوان با شناسایی هشت فاکتور در بیماران دیابتی، نیاز به بستری شدن در بیمارستان را تشخیص داد.
۵. بازاریابی
هراندازه که درک و شناخت شما از کاربرانتان بیشتر باشد، بهتر میتوانید به آنها سرویس بدهید و در نتیجه فروش بهتری را نیز تجربه خواهید کرد. این نگرش را باید بنیان استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بازاریابی خواند. شاید شما این تجربه را دارید که پس از جستجو برای یک محصول و یافتن آن، از خرید پشیمان شده یا به هر دلیلی کالای مورد نظر را خریداری نکردهاید، اما در روزهای بعد در اغلب صفحات وب با آگهیهایی روبرو شدهاید که کالای جستجو شده توسط شما را نمایش میدهند. این نوع بازاریابی را باید تنها بخش کوچکی از قابلیتهایی بدانیم که با استفاده از یادگیری ماشین میتوان انجام داد. ایمیلهای شخصی سازی شده ارسالی برای کاربران از جملهی دیگر کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی است.
۶. جلوگیری از تقلب
توانایی یادگیری ماشین در زمینهی شناسایی و جلوگیری از تقلب در سرویسهای مختلف روز به روز افزایش پیدا میکند که این توانایی در حوزههای مختلف قابل استفاده است. برای مثال میتوان به سیستم پیپال اشاره کرد که از یادگیری ماشین برای مبارزه با پولشویی از طریق پیپال استفاده میکند. این کمپانی قادر است با بهرهگیری از یادگیری ماشین میلیونها تراکنش انجام شده را تحلیل کرده و موارد مشکوک به پولشویی را که بین خریداران و فروشندگان اتفاق میافتد، پیشبینی کند.
۷. سیستم ارائهی پیشنهاد
سرویسهایی نظیر آمازون و نتفلیکس با استفاده از فعالیتهای کاربران در سرویسهایشان، پیشنهاداتی را در اختیار افراد قرار میدهند. الگوریتمهای مبتنی بر یادگیری ماشین با تحلیل و بررسی فعالیت یک کاربر مشخص و مقایسهی آن با میلیونها کاربر دیگر، لیستی از پیشنهادات را تهیه میکنند
۸. جستجوی آنلاین
به جرات میتوان جستجوی اینترنتی را شناخته شدهترین نمونه از کاربرد یادگیری ماشین خواند. گوگل و رقبای این کمپانی همواره در حال بهبود نتایج جستجو هستند. هر زمانی که کاربر جستجویی را در گوگل انجام میدهد، الگوریتم گوگل نحوهی واکنش شما با نتایج نمایش داده شده را تحت نظر میگیرد
۹. تشخیص گفتار
تشخیص گفتار طبیعی یا Natural language Processing که به اختصار NLP خوانده میشود، قابلیت استفاده در کاربردهای مختلفی را دارد. با استفاده یادگیری ماشین و تشخیص گفتار طبیعی میتوان کاربران یا مشتریان را با سرعت بیشتری به سمت اطلاعاتی که مدنظر وی است، هدایت کرد. از جملهی کاربردهای دیگر این سیستم میتوان به سادهسازی مفاد یک قرارداد که اصطلاحات پیچیدهی حقوقی دارد و همچنین خلاصه کردن تمام اطلاعاتی که یک وکیل مدافع باید آنها را مطالعه کند، اشاره کرد.
۱۰. خودروهای هوشمند
IBM اخیرا تحقیقی انجام داده که براساس آن بیش از ۷۴ درصد متخصصان در حوزهی خودرو از پیشبینی خود برای عرضهی تجاری خودروهای هوشمند تا سال ۲۰۲۵ سخن گفتهاند. یک خودروی هوشمند نه تنها با استفاده از مفهوم اینترنت اشیا قادر است با خودروهای دیگر و تابلوهای کنار جاده ارتباط برقرار کند، بلکه قادر است تا با یادگیری ماشین، عادتهای کاربر یا به بیان راننده را نیز بشناسد. این عادات شامل دمای داخلی خودرو، تنظیمات سیستم صوتی و وضعیت صندلی است. خودرو قادر است با تکیه بر قابلیتهای هوشمند تنظیمات را تغییر داده و در صورت بروز مشکل، خود مساله را حل کند. همچنین باید به ارائهی پیشنهاد در مورد مسیر رسیدن به مقصد براساس دادههای ترافیکی و وضعیت جاده نیز اشاره کرد.