Что такое машинное обучение? Каковы области применения машинного обучения?

Одной из тем на повестке дня цифровизированного мира, популярность которой в последние годы возросла, является машинное обучение, то есть машинное обучение. Что такое машинное обучение, которое является важной концепцией с точки зрения банковских технологий и технологий искусственного интеллекта и дает множество преимуществ банковскому сектору?

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение, которое можно определить как своего рода приложение, в котором компьютерные программы могут изучать шаблоны с помощью обучающих данных и алгоритмов, является подветвью искусственного интеллекта. Приложение, имитирующее движения человека, направлено на обучение через опыт, без программирования. Благодаря обучающим данным и алгоритмам он обнаруживает данные и автоматически выполняет задачи, делая прогнозы.

Машинное обучение искусственного интеллекта, впервые использованное исследователем IBM Артуром Сэмюэлем в 1959 году, лежит в основе таких приложений, как Google Assistant и Siri, используемых сегодня. Машинное обучение, которое считается подразделением искусственного интеллекта, позволяет компьютеру думать как человек и самостоятельно выполнять свои задачи.

Для того чтобы компьютер думал как человек, используется нейронная сеть, состоящая из алгоритмов, смоделированных на основе человеческого мозга.

Каковы области применения машинного обучения?

В современном мире, где технологии развиваются, а процесс цифровизации быстро распространяется, приложения машинного обучения можно использовать практически во всех областях. Вы можете столкнуться с машинным обучением во многих областях, особенно в интернет-магазинах, приложениях для социальных сетей, банковском и финансовом секторах, здравоохранении и образовании. Чтобы лучше узнать области использования машинного обучения, мы привели для вас несколько примеров:

• ASR (автоматическое распознавание речи): Разработанный с использованием технологии NLP (ссылка может быть связана с содержимым NLP) для преобразования человеческого голоса в текст, ASR позволяет совершать голосовые вызовы с мобильных устройств или разговоры для достижения другой стороны в форме Сообщения.
• Обслуживание клиентов: роботы для онлайн-общения, предназначенные для общения с клиентами, являются одной из наиболее прикладных областей машинного обучения. Роботы для онлайн-разговоров могут отвечать на часто задаваемые вопросы клиентов и давать персональные советы пользователям. Роботы для обмена сообщениями, виртуальные и голосовые помощники на сайтах электронной коммерции — хорошие примеры использования машинного обучения.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение, которое считается ответвлением машинного обучения, представляет собой метод, который создает шаблоны с использованием алгоритмов и огромных наборов данных и дает соответствующие ответы на эти шаблоны без вмешательства человека. Специалисты по данным часто используют программное обеспечение для глубокого обучения для анализа больших и сложных данных, выполнения сложных задач и реагирования на изображения, текст и аудио быстрее, чем люди.

Метод глубокого обучения учит устройства фильтровать, классифицировать и делать прогнозы на основе аудио, текста или изображений. Благодаря глубокому обучению устройства умного дома могут понимать и применять голосовые команды, а автономные транспортные средства могут отличать пешеходов от других объектов. Техника глубокого обучения использует программируемую нейронную сеть, чтобы машины могли принимать правильные решения без человеческого фактора. Глубокое обучение, область использования которого увеличивается день ото дня; У него есть голос во многих областях, таких как системы распознавания голоса и лица, автопилоты транспортных средств, беспилотные транспортные средства, системы сигнализации, сектор здравоохранения, улучшение имиджа и анализ киберугроз.

В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?

Хотя понятия машинного обучения и глубокого обучения часто используются взаимозаменяемо, они имеют разные свойства. Основное отличие заключается в количестве обрабатываемых данных. Небольших объемов данных достаточно, чтобы делать прогнозы в машинном обучении. В глубоком обучении необходимы огромные объемы данных для развития предсказательной способности. Соответственно, в машинном обучении нет необходимости в высокой вычислительной мощности, тогда как в технике глубокого обучения используется множество операций умножения матриц.

Для приобретения навыков машинного обучения функции должны быть определены и созданы пользователями. В методе глубокого обучения функции изучаются из данных, а новые функции создаются самой системой. Вывод в машинном обучении; в то время как он состоит из числовых значений, таких как классификация или оценка, в методе глубокого обучения результат; могут отличаться по форме текста, звука или партитуры.