آموزش انواع کاربردهای هوش مصنوعی

[یاقوتِ نیلگون فام؛]

کاربرد انواع هوش مصنوعی در ساخت سیستم های پالایش هرزنامه
روزانه ایمیل‌های هرزنامه ارسال شده از طریق انتقال به پوشه‌های اسپم یا سطل زباله به وسیله سیستم‌های هوش مصنوعی فیل*تر و پالایش می‌شوند و ما بدون توجه به این سیستم‌های هوشمند از آن‌ها بهره‌مند می‌شویم. جیمیل توانسته است به ظرفیت فیلترینگ تقریباً 99.9 درصدی دست یابد.

 

[یاقوتِ نیلگون فام؛]

کاربرد انواع هوش مصنوعی در تشخیص چهره
دستگاه‌های مورد علاقه ما مانند تلفن‌ها، لپ‌تاپ‌ها و کامپیوتر‌های شخصی از روش‌های تشخیص چهره و از فیلترهای چهره استفاده می‌کنند تا شناسایی و دسترسی ایمن امکان‌پذیر شود. تشخیص چهره علاوه بر استفاده شخصی، به طور گسترده در صنایع گوناگون و در موارد فوق امنیتی کاربرد دارد.

 

[یاقوتِ نیلگون فام؛]

کاربرد انواع هوش مصنوعی در سیستم های توصیه گر
پلتفرم‌های مختلفی که ما در زندگی روزمره خود از آن‌ها استفاده می‌کنیم مانند تجارت الکترونیک، وب‌سایت‌های سرگرمی، رسانه‌های اجتماعی، پلت‌فرم‌های اشتراک‌گذاری ویدیو مانند یوتیوب و غیره، همگی از «سیستم‌های توصیه‌گر» (Recommender System) برای دریافت اطلاعات کاربر، ارائه توصیه‌های سفارشی به کاربران و برای افزایش تعامل بهره می‌برند. این کاربرد فراگیر است و مکررا در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

[یاقوتِ نیلگون فام؛]

کاربرد انواع هوش مصنوعی در پزشکی و مراقبت های بهداشتی
هوش مصنوعی کاربردهای مختلفی در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی دارد. از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی برای ساخت ماشین‌های پیچیده‌ای استفاده می‌شود که می‌توانند بیماری‌ها را تشخیص دهند و سلول‌های سرطانی را شناسایی کنند. هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های آزمایشگاهی و سایر داده‌های پزشکی می‌تواند به تجزیه و تحلیل شرایط مزمن برای اطمینان از تشخیص زودهنگام کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از ترکیب داده‌های تاریخی و هوش پزشکی، داروهای جدیدی کشف کند.

 

[یاقوتِ نیلگون فام؛]

انواع الگوریتم های هوش مصنوعی
الگوریتم‌های متعددی در یادگیری ماشین و داده‌کاوی برای «دسته‌بندی» (Classifiion)، «خوشه‌بندی» (Clustering) و مدل‌سازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند که برخی از معروف‌ترین و پرکاربردترین این الگوریتم‌ها در این بخش معرفی شده‌اند. انواع الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان در سه دسته اصلی «یادگیری با نظارت» (Supervised Learning)، «یادگیری بدون نظارت» (Unsupervised Learning) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning) جای داد.