Какие повседневные задачи можно использовать для изучения машинного обучения?

Добрый день, коллеги!

Машинное обучение можно применять для решения широкого диапазона повседневных задач. Некоторые примеры включают:

1. **Рекомендательные системы**: Используются в интернет-магазинах, стриминговых сервисах и социальных сетях для подбора товаров, музыки, фильмов и постов в соответствии с предпочтениями пользователя.

2. **Классификация электронной почты**: Автоматическое разделение писем на "спам" и "не спам", а также организация почты по папкам.

3. **Распознавание речи и обработка естественного языка**: Применяется в голосовых помощниках, для автоматического перевода текста, анализа тональности и извлечения информации.

4. **Распознавание изображений**: От сканирования и перевода текста с изображения до распознавания лиц в социальных сетях и сортировки фотографий.

5. **Персонализация контента на сайтах**: Автоматическая настройка интерфейса и контента сайта под предпочтения конкретного пользователя.

6. **Характеристика покупательского поведения**: Прогнозирование трендов покупок и предпочтений потребителей для оптимизации запасов и рекламных кампаний.

7. **Анализ социальных медиа**: Определение тенденций, мониторинг брендов и измерение влияния маркетинговых кампаний.

8. **Прогнозирование цен**: На акции, валюты, недвижимость или товары на основе исторических данных.

9. **Оптимизация логистики**: Планировщики маршрутов для оптимизации доставки путем минимизации расхода времени и ресурсов.

10. **Мониторинг здоровья и фитнеса**: Использование данных с носимых устройств для отслеживания активности, сна, сердцебиения и подачи рекомендаций по улучшению здоровья.

11. **Умный дом**: Автоматизация управления освещением, температурой и безопасностью дома на основе поведения жильцов и внешних условий.

12. **Чат-боты и виртуальные помощники**: Помогают в обслуживании клиентов, ответах на частые вопросы и выполнении рутинных задач.

13. **Автоматическая обработка документов**: Например, извлечение данных из счетов, резюме или медицинских записей для дальнейшей обработки.

Конечно, для начинающих стоит начать с более простых проектов, таких как классификация данных, прогнозирование временных рядов или обработка изображений с использованием готовых наборов данных и примеров кода, доступных в открытом доступе. Затем можно перейти к более сложным и специализированным задачам. Это позволяет лучше понять принципы м

Машинное обучение (ML) это над-множество задач типа  классификация, регрессия, кластеризация 

и детектирование аномалий.  В последнее время очень часто идет подмена понятий и вместо ML 
 задач все время подсовывают нейронные сети, хотя они закрывают некое под-множество этих 
 же задач. 
 
 Вы совершенно правильно ставите вопрос говоря 
 Но зачем мне инструмент машинное обучение если я и сам могу сравнить все исходные массивы, и найти тот, что совпадает?
 
 
 В этом есть инженерная мысль - решать задачи подходящим инструментом. И если ВАША задача решается 
 методами базовой линейной алгебры (скалярное произведение векторов) 
 или мат-статистики то и решайте ее так как удобно. 
 
 Сама по себе идея например применять нейронные сети не плоха, но с точки зрения экономического расчета 
 может быть полностью провальной ведь для хорошей НС - вам надо к упить хостинг у гугла с процессорами

тензоров например . А зачем это делать если вы и так решаете вашу задачу просто линейной логикой 
 (набором if-else)?

Оценка фотографии - чтобы не делать плохое фото. Обучаете нейросеть на фото с их оценкой, делаете приложение которое в реальном времени показывает оценку фото при предпросмотре камеры - и делает автоматом лучшие фотки.