Що таке машинне навчання? Яке використання машинного навчання?

Однією з тем порядку денного цифрового світу, популярність якого в останні роки зросла, — машинне навчання, тобто машинне навчання. Що таке машинне навчання, яке є важливою концепцією з точки зору банківських технологій та технологій штучного інтелекту та пропонує багато переваг банківському сектору?

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання, яке можна визначити як різновид додатка, в якому комп’ютерні програми можуть вивчати шаблони за допомогою навчальних даних і алгоритмів, є підгалуззю штучного інтелекту. Додаток, який імітує рухи людини, має на меті вчитися на досвіді, без програмування. Завдяки навчальним даним і алгоритмам він виявляє дані та автоматично виконує завдання, роблячи передбачення.

Машинне навчання зі штучним інтелектом, вперше використане дослідником IBM Артуром Семюелем у 1959 році, є основою таких додатків, як Google Assistant і Siri, які використовуються сьогодні. Машинне навчання, яке розглядається як підгалузь штучного інтелекту, дозволяє комп’ютеру мислити як людина і виконувати свої завдання самостійно.

Для того, щоб комп’ютер мислив як людина, використовується нейронна мережа, що складається з алгоритмів, змодельованих на основі людського мозку.

Яке використання машинного навчання?

У сучасному світі, де технології розвиваються, а процес цифровізації швидко поширюється, програми машинного навчання можна використовувати майже в усіх сферах. Ви можете зіткнутися з машинним навчанням у багатьох сферах, особливо в інтернет-магазинах, додатках соціальних мереж, банківському та фінансовому секторі, охороні здоров’я та освіті. Щоб краще ознайомитися з областями використання машинного навчання, ми перерахували для вас кілька прикладів:

• ASR (Автоматичне розпізнавання мовлення): розроблений за допомогою технології NLP (посилання може бути пов’язане з вмістом NLP) для перетворення людських голосів у текст, ASR дає змогу здійснювати голосові дзвінки з мобільних пристроїв або спілкуватися з іншою стороною у формі повідомлення.
• Обслуговування клієнтів: роботи з онлайн-розмовами, розроблені для спілкування з клієнтами, є однією з найбільш прикладних областей машинного навчання. Роботи для розмови онлайн можуть відповідати на поширені запитання клієнтів і надавати користувачам персоналізовані поради. Роботи для обміну повідомленнями, віртуальні та голосові помічники на сайтах електронної комерції є хорошими прикладами використання машинного навчання.

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання, яке вважається підгалуззю машинного навчання, — це техніка, яка створює шаблони за допомогою алгоритмів і величезних наборів даних і дає відповідні відповіді на ці шаблони без втручання людини. Дослідники даних часто використовують програмне забезпечення глибокого навчання для аналізу великих і складних даних, виконання складних завдань і реагування на зображення, текст і звук швидше, ніж люди.

Техніка глибокого навчання навчає пристроїв фільтрувати, класифікувати та робити прогнози на основі аудіо, тексту або зображення. Завдяки глибокому навчанню пристрої розумного дому можуть розуміти та застосовувати голосові команди, а автономні транспортні засоби можуть відрізняти пішоходів від інших об’єктів. Техніка глибокого навчання використовує програмовану нейронну мережу, щоб машини мали можливість приймати правильні рішення без людського фактора. Глибоке навчання, область використання якого збільшується з кожним днем; Він володіє голосом у багатьох сферах, таких як системи розпізнавання голосу та обличчя, автопілоти транспортних засобів, безпілотні транспортні засоби, системи сигналізації, сектор охорони здоров’я, покращення іміджу та аналіз кіберзагроз.

Які відмінності між машинним навчанням і глибоким навчанням?

Хоча поняття машинного навчання та глибокого навчання часто використовуються як взаємозамінні, вони мають різні властивості. Основна відмінність – обсяг оброблених даних. Невеликих обсягів даних достатньо, щоб робити прогнози в машинному навчанні. У глибокому навчанні необхідні величезні обсяги даних для розвитку передбачуваних здібностей. Відповідно, у машинному навчанні немає потреби у високій обчислювальній потужності, тоді як багато операцій множення матриць використовуються в техніці глибокого навчання.

Щоб набути навичок машинного навчання, функції мають бути визначені та створені користувачами. У техніці глибокого навчання функції вивчаються з даних, а нові функції створює сама система. Вихід у машинному навчанні; Хоча він складається з числових значень, таких як класифікація або оцінка, у техніці глибокого навчання результатом є; може відрізнятися за формою тексту, аудіо або партитури.