Jednym z tematów na porządku dziennym zdigitalizowanego świata, który zyskał na popularności w ostatnich latach, jest uczenie maszynowe, czyli uczenie maszynowe. Czym jest uczenie maszynowe, które jest ważną koncepcją w zakresie technologii bankowych i sztucznej inteligencji i oferuje wiele korzyści dla sektora bankowego?
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe, które można zdefiniować jako rodzaj aplikacji, w której programy komputerowe mogą uczyć się wzorców poprzez dane szkoleniowe i algorytmy, jest podgałęzią sztucznej inteligencji. Aplikacja imitująca ruchy człowieka ma na celu naukę poprzez doświadczenie, bez programowania. Dzięki danym uczącym i algorytmom wykrywa dane i automatycznie realizuje zadania, dokonując prognoz.
Uczenie maszynowe wykorzystujące sztuczną inteligencję, po raz pierwszy zastosowane przez badacza IBM Arthura Samuela w 1959 roku, stanowi podstawę używanych dzisiaj aplikacji, takich jak Google Assistant i Siri. Uczenie maszynowe, które jest uważane za pododdział sztucznej inteligencji, umożliwia komputerowi myślenie jak człowiek i samodzielne wykonywanie swoich zadań.
Aby komputer myślał jak człowiek, wykorzystywana jest sieć neuronowa składająca się z algorytmów modelowanych na podstawie ludzkiego mózgu.
Jakie są zastosowania uczenia maszynowego?
W dzisiejszym świecie, w którym technologia rozwija się, a proces cyfryzacji szybko się rozprzestrzenia, aplikacje uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane w niemal każdej dziedzinie. Z uczeniem maszynowym można się spotkać w wielu obszarach, zwłaszcza w zakupach online, aplikacjach społecznościowych, sektorze bankowym i finansowym, zdrowiu i edukacji. Aby lepiej poznać obszary zastosowań uczenia maszynowego, wymieniliśmy dla Ciebie kilka przykładów:
- ASR (Automatic Speech Recognition): Zaprojektowany z wykorzystaniem technologii NLP (link można połączyć z treścią NLP) w celu konwersji ludzkiego głosu na tekst, ASR umożliwia wykonywanie połączeń głosowych z urządzeń mobilnych lub konwersacji w celu dotarcia do drugiej strony w formie wiadomości.
- Obsługa klienta: Roboty konwersacyjne online przeznaczone do komunikacji z klientem to jeden z najczęściej stosowanych obszarów uczenia maszynowego. Roboty konwersacyjne online mogą odpowiadać na często zadawane przez klientów pytania i udzielać użytkownikom spersonalizowanych porad. Roboty komunikacyjne, wirtualni i głosowi asystenci w witrynach e-commerce to dobre przykłady wykorzystania uczenia maszynowego.
Co to jest głębokie uczenie?
Głębokie uczenie, które jest uważane za podgałęzię uczenia maszynowego, to technika, która tworzy wzorce za pomocą algorytmów i ogromnych zbiorów danych i daje odpowiednie odpowiedzi na te wzorce, bez interwencji człowieka. Analitycy danych często używają oprogramowania do uczenia głębokiego do analizowania dużych i złożonych danych, wykonywania złożonych zadań i reagowania na obrazy, tekst i dźwięk szybciej niż ludzie.
Technika głębokiego uczenia uczy urządzenia filtrowania, klasyfikowania i przewidywania na podstawie danych wejściowych audio, tekstowych lub obrazowych. Dzięki głębokiemu uczeniu urządzenia inteligentnego domu mogą rozumieć i stosować polecenia głosowe, a pojazdy autonomiczne odróżniają pieszych od innych obiektów. Technika głębokiego uczenia wykorzystuje programowalną sieć neuronową, dzięki czemu maszyny mają możliwość podejmowania właściwych decyzji bez udziału czynnika ludzkiego. Głębokie uczenie, którego obszar użytkowania rośnie z dnia na dzień; Ma głos w wielu dziedzinach, takich jak systemy rozpoznawania głosu i twarzy, autopiloty samochodowe, pojazdy autonomiczne, systemy alarmowe, sektor zdrowia, poprawa wizerunku, analiza cyberzagrożeń.
Jakie są różnice między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim?
Chociaż pojęcia uczenia maszynowego i uczenia głębokiego są często używane zamiennie, mają one różne właściwości. Główną różnicą jest ilość przetwarzanych danych. Niewielkie ilości danych wystarczają do prognozowania w uczeniu maszynowym. W głębokim uczeniu potrzebne są ogromne ilości danych, aby rozwinąć zdolność przewidywania. W związku z tym nie ma potrzeby dużej mocy obliczeniowej w uczeniu maszynowym, podczas gdy wiele operacji mnożenia macierzy jest wykorzystywanych w technice głębokiego uczenia.
Aby nabywać umiejętności uczenia maszynowego, funkcje muszą być definiowane i tworzone przez użytkowników. W technice głębokiego uczenia funkcje są poznawane na podstawie danych, a nowe funkcje są tworzone przez sam system. Dane wyjściowe w uczeniu maszynowym; podczas gdy składa się z wartości liczbowych, takich jak klasyfikacja lub wynik, w technice głębokiego uczenia dane wyjściowe są; mogą różnić się formą tekstową, dźwiękową lub partyturową.
Bądź pierwszy i skomentuj