Mi az a gépi tanulás? Mire használható a gépi tanulás?

A digitalizált világ egyik napirendi témája, amelynek népszerűsége az elmúlt években megnőtt, a gépi tanulás, vagyis a gépi tanulás. Mi az a gépi tanulás, amely fontos fogalom a banki és mesterséges intelligencia technológiák szempontjából, és számos előnnyel jár a bankszektor számára?

Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás, amely egyfajta alkalmazásként definiálható, amelyben a számítógépes programok betanítási adatokon és algoritmusokon keresztül tanulhatnak mintákat, a mesterséges intelligencia egyik alágazata. Az emberi mozdulatokat imitáló alkalmazás tapasztalaton keresztül, programozás nélkül való tanulást célozza meg. A betanítási adatoknak és algoritmusoknak köszönhetően észleli az adatokat, és előrejelzésekkel automatikusan elvégzi a feladatokat.

A mesterséges intelligencia gépi tanulása, amelyet először az IBM kutatója, Arthur Samuel használt 1959-ben, képezi az olyan alkalmazások alapját, mint a Google Assistant és a Siri. A gépi tanulás, amelyet a mesterséges intelligencia egyik alágazatának tekintenek, lehetővé teszi a számítógép számára, hogy emberként gondolkodjon, és önállóan végezze el feladatait.

Ahhoz, hogy a számítógép emberként gondolkodjon, az emberi agy alapján modellezett algoritmusokból álló neurális hálózatot használnak.

Mire használható a gépi tanulás?

A mai világban, ahol a technológia fejlődik és a digitalizációs folyamat rohamosan terjed, a gépi tanulási alkalmazások szinte minden területen használhatók. Számos területen találkozhat a gépi tanulással, különösen az online vásárlás, a közösségi média alkalmazások, a banki és pénzügyi szektor, az egészségügy és az oktatás területén. A gépi tanulás felhasználási területeinek jobb megismerése érdekében felsoroltunk néhány példát:

• ASR (Automatikus beszédfelismerés): Az NLP technológia felhasználásával készült (a link NLP tartalomhoz kapcsolható) az emberi hangok szöveggé alakítására. Az ASR lehetővé teszi a hanghívások indítását mobil eszközökről, vagy a beszélgetések a másik fél elérését. üzenetek.
• Ügyfélszolgálat: Az ügyfélkommunikációra tervezett online beszélgetőrobotok az egyik olyan terület, ahol a gépi tanulást leginkább alkalmazzák. Az online beszélgetőrobotok válaszolhatnak az ügyfelek gyakran ismételt kérdéseire, és személyre szabott tanácsokat adhatnak a felhasználóknak. Az üzenetküldő robotok, a virtuális és hangos asszisztensek az e-kereskedelmi webhelyeken jó példái a gépi tanulás használatának.

Mi az a mélytanulás?

A mélytanulás, amelyet a gépi tanulás egy részágazatának tekintenek, egy olyan technika, amely algoritmusok és hatalmas adatkészletek felhasználásával mintákat hoz létre, és megfelelő válaszokat ad ezekre a mintákra, emberi beavatkozás nélkül. Az adattudósok gyakran mély tanulási szoftvert használnak nagy és összetett adatok elemzésére, összetett feladatok elvégzésére, valamint az embereknél gyorsabban reagálnak a képekre, szövegekre és hanganyagokra.

A mély tanulási technika megtanítja az eszközöket a hang-, szöveg- vagy képbemenetek szűrésére, osztályozására és előrejelzésekre. A mély tanulásnak köszönhetően az intelligens otthoni eszközök képesek megérteni és alkalmazni a hangutasításokat, az autonóm járművek pedig megkülönböztetik a gyalogosokat más tárgyaktól. A mély tanulási technika programozható neurális hálózatot használ, így a gépek képesek legyenek helyes döntéseket hozni emberi tényező nélkül. Mély tanulás, amelynek felhasználási területe napról napra növekszik; Számos területen van hangja, mint például a hang- és arcfelismerő rendszerek, a jármű robotpilóta, a vezető nélküli járművek, a riasztórendszerek, az egészségügyi szektor, a képjavítás és a kiberfenyegetések elemzése.

Mi a különbség a gépi tanulás és a mélytanulás között?

Bár a gépi tanulás és a mély tanulás fogalmát gyakran felcserélhetően használják, eltérő tulajdonságaik vannak. A fő különbség a feldolgozott adatok mennyisége. Kis mennyiségű adat elegendő ahhoz, hogy előrejelzéseket készítsünk a gépi tanulásban. A mély tanulásban hatalmas mennyiségű adatra van szükség a prediktív képesség fejlesztéséhez. Ennek megfelelően a gépi tanulásban nincs szükség nagy számítási teljesítményre, míg a mély tanulási technikában sok mátrixszorzási műveletet használnak.

A gépi tanulási készségek megszerzéséhez a funkciókat a felhasználóknak kell meghatározniuk és létrehozniuk. A mély tanulási technikában a funkciókat az adatokból tanulják meg, és maga a rendszer hoz létre új funkciókat. Kimenet a gépi tanulásban; míg numerikus értékekből, például osztályozásból vagy pontszámból áll, a mély tanulási technikában a kimenet; szöveg, hang vagy kotta formájában eltérhet.