Как Google использует машинное обучение?

Google использует преимущества алгоритмов машинного обучения и предоставляет клиентам ценный и индивидуальный опыт. Машинное обучение уже встроено в его сервисы, такие как Gmail, Google Search и Google Maps.

«Машинное обучение - это основной преобразующий способ, с помощью которого мы переосмысливаем то, как мы все делаем. Мы тщательно применяем его во всех наших продуктах, будь то поиск, реклама, YouTube или Play. Мы находимся на раннем этапе развития, но вы увидите, как мы систематически применяем машинное обучение во всех этих областях ».

Машинное обучение - самый популярный метод предсказания будущего или классификации информации, помогающий людям принимать необходимые решения. Алгоритмы машинного обучения обучаются на экземплярах или примерах, с помощью которых они извлекают уроки из прошлого опыта, а также анализируют исторические данные. Поэтому, снова и снова тренируясь на примерах, он способен определять закономерности, чтобы делать прогнозы на будущее.

=====================

Все это нормально, но как Google использует это в своих интересах?

Сервисы Google, например инструменты поиска и перевода изображений, используют сложное машинное обучение. Это позволяет компьютеру видеть, слушать и говорить почти так же, как это делают люди. Google использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предоставить своим клиентам ценный и персонализированный опыт. В сервисах Gmail, Google Search и Google Maps машинное обучение уже встроено. «О'кей, Google» (Google Home), не могли бы вы предоставить мне несколько примеров сервисов Google, основанных на машинном обучении?

================

Google Search и Google Maps

Здесь также используется машинное обучение, и когда вы начинаете вводить текст в поле поиска, оно автоматически предугадывает, что вы ищете. Затем он предоставляет предлагаемые условия поиска для того же самого. Эти предложения отображаются на основе прошлых поисков (рекомендации), тенденций (которые все ищут) или вашего текущего местоположения.

Например - Задержки движения автобусов - Сотни крупных городов по всему миру, тысячи людей путешествуют, Одна машина, которая обучается и информирует: P. Google получает все данные о местонахождении автобусов в режиме реального времени и мгновенно прогнозирует их. Итак, теперь вам не нужно долго ждать автобус.Благодаря сочетанию времени, пройденного расстояния и отдельных событий в виде наборов данных, теперь Google может предоставлять прогнозы. Теперь нет необходимости полагаться на расписание движения автобусов, предоставляемое транспортными агентствами.

Лучшее изобретение, которое когда-либо было сделано для студентов, - это поиск в Google, и никто не станет его отрицать. Google Search и Google Maps также используют машинное обучение и помогают людям в их повседневных задачах. Вы должны знать, что П.В. Синдху создал историю и выиграл золотую медаль на чемпионатах мира BWF. Она в тренде и во всем Интернете.Google знает все, и когда вы начинаете вводить текст в поле поиска, он автоматически предугадывает, что вы ищете, и предлагает предлагаемые условия поиска. Эти предложения могут быть основаны на ваших прошлых поисках, на том, что сейчас популярно или где вы находитесь в данный момент.Я искал погоду и получил результаты за один поиск. Мне не требовалось больше информации или местоположения, Google знает все, что Вы хотите или не хотите, если Вы не оставите дома свой Смартфон и не возьмете старый кнопочный телефон без Андроид как для своей бабушки. "Think first". Тщательно изучите концепции машинного обучения из учебного пакета по машинному обучению.

===================

Это помогает помогать в повседневных делах, будь то домашние дела или сделка стоимостью кроры. Google Ассистент упрощает поиск ближайших ресторанов во время сильного дождя, помогает покупать билеты в кино на ходу и находить ближайший к вам кинотеатр. Кроме того, помогает ориентироваться в театре. Короче говоря, вам не нужно беспокоиться, когда у вас есть смартфон, потому что Google позаботится обо всем.

=================

Мир мигрирует. Оставьте остальной мир, в самой Индии говорят как минимум на 24 языках, с более чем 13 различными сценариями и 720 диалектами. Что ж, если говорить о мире, то сегодня в мире говорят примерно на 6500 языках. Не могу отблагодарить Google, потому что мы все когда-то использовали Google Translate (надеюсь, вы тоже много путешествуете). Лучше всего то, что он бесплатный, быстрый и в целом точный. Его перевод слов, предложений и абзацев помог многим расшифровать и понять. Это правда, что он не на 100% точен, когда речь идет о больших блоках текста или для какого-то языка, но он может дать людям общее значение, чтобы сделать понимание менее сложным. Все это возможно благодаря статистическому машинному переводу (SMT). Итак, независимо от того, насколько вы ненавидите математику или статистику, вы должны благодарить и любить их: P.Это процесс, при котором компьютеры анализируют миллионы существующих переведенных документов из Интернета, чтобы выучить словарный запас и найти шаблоны на языке. После этого Google переводит его. Затем он выбирает наиболее статистически вероятный перевод, когда его просят перевести новый фрагмент текста.

=================

Функция распознавания речи позволяет пользователю преобразовывать звук в текст, применяя мощные модели нейронных сетей в простом в использовании API. В настоящее время API распознает 120 языков и их варианты для поддержки глобальной базы пользователей. С помощью этого голоса можно включить командование и управление, а звук можно расшифровать из центров обработки вызовов. Также может выполняться обработка данных в реальном времени. Начиная с потоковой передачи и заканчивая предварительно записанным аудио, система распознавания речи справилась со всем, и все заслуги передаются технологии машинного обучения Google.

====================

Узнайте подробнее об искусственной нейронной сети

====================

Раньше (я имею в виду до 2015 года) перевод текста с неизвестного языка на известный требовал очень много времени. Дословное использование слова в слово не было таким эффективным, поскольку читатель в обязательном порядке должен знать правила грамматики и учитывать все языковые версии при переводе всего предложения.

==================

Но Google Translate здесь на помощь, так что теперь вы можете отойти на второй план и позволить Google говорить за вас. Он распознает, что изображение содержит текст и где он находится на изображении. Он переводит это в режиме реального времени. Это бесплатный многоязычный сервис машинного перевода, разработанный Google. Он доступен на 103 языках, и вместо того, чтобы переводить его на какой-либо другой язык, он сначала переводит текст на английский, а затем на целевой язык. Ежедневно он обслуживает около 500 миллионов человек.

================

Я искал поиск изображений и узнал, что он появился благодаря J-LO. Он был представлен 12 июля 2001 года из-за спроса на фотографии зеленого платья Дженнифер Лопес от Versace. Этот спрос был настолько огромен, что обычный поиск в Google не справлялся, и платформа была переполнена. Постепенно были введены различные функции, а позже, в 2011 году, к нему была добавлена ​​функция обратного поиска изображений.

Обратный поиск изображений - машинное обучение в Google. Поиск изображений создает категории, которые вы, возможно, ищете. Поиск похожих изображений упрощает поиск похожих изображений. Это также помогает найти веб-сайты, содержащие эти изображения и изображения других размеров, с которыми вы выполняли поиск.

================

Google AdSense

С помощью машинного обучения Google отслеживает историю поиска пользователей. С помощью этой истории он рекомендует рекламу пользователю, поскольку теперь он осведомлен о своем целевом рынке. Он во многом основан на данных истории поиска, и в этом Google помогает машинное обучение.

Это создало беспроигрышную ситуацию. С помощью Google AdSense владельцы веб-сайтов зарабатывают деньги на своем онлайн-контенте, а AdSense работает, сопоставляя текст и медийные объявления с сайтом на основе контента и посетителей.

==================

Google Adwords

С помощью машинного обучения Google Реклама помогла рекламодателям платить за показ коротких рекламных объявлений. С этими предложениями услуг, списками продуктов, видеоконтентом также вошли в дело. Затем мобильные приложения, устанавливаемые в рекламной сети Google для пользователей Интернета, также были обычным явлением.

К настоящему времени вы должны знать, какими удивительными способами Google использует машинное обучение. Благодаря всем этим технологиям и приложениям работа и жизнь стали очень удобными. Благодаря доступности данных Google стал мощным инструментом и предлагает новые решения проблем в нашу современную эпоху.

Источник https://data-flair.training/blogs/how-google-uses-machine-learning/