Unul dintre subiectele de pe agenda lumii digitalizate, a cărei popularitate a crescut în ultimii ani, este machine learning, adică machine learning. Ce este învățarea automată, care este un concept important în ceea ce privește tehnologiile bancare și inteligența artificială și oferă multe avantaje sectorului bancar?
Ce este Machine Learning?
Învățarea automată, care poate fi definită ca un fel de aplicație în care programele de calculator pot învăța tipare prin date de antrenament și algoritmi, este o subramură a inteligenței artificiale. Aplicația, care imită mișcările umane, își propune să învețe prin experiență, fără programare. Datorită datelor de antrenament și algoritmilor, detectează datele și completează automat sarcinile făcând predicții.
Învățarea automată a inteligenței artificiale, utilizată pentru prima dată de cercetătorul IBM Arthur Samuel în 1959, formează baza aplicațiilor precum Google Assistant și Siri folosite astăzi. Învățarea automată, care este considerată o subramură a inteligenței artificiale, permite computerului să gândească ca un om și să-și îndeplinească sarcinile pe cont propriu.
Pentru ca computerul să gândească ca un om, se folosește o rețea neuronală constând din algoritmi modelați pe baza creierului uman.
Care sunt utilizările învățării automate?
În lumea de astăzi, în care tehnologia se dezvoltă și procesul de digitalizare se răspândește rapid, aplicațiile de învățare automată pot fi utilizate în aproape toate domeniile. Puteți întâlni învățarea automată în multe domenii, în special cumpărături online, aplicații de social media, sectorul bancar și financiar, sănătate și educație. Pentru a cunoaște mai bine domeniile de utilizare ale învățării automate, am enumerat câteva exemple pentru tine:
- ASR (Recunoaștere automată a vorbirii): Proiectat prin utilizarea tehnologiei NLP (linkul poate fi legat la conținutul NLP) pentru a converti vocile umane în text, ASR permite efectuarea apelurilor vocale de pe dispozitive mobile sau conversațiile să ajungă la cealaltă parte sub formă de mesaje.
- Serviciul clienți: roboții de conversație online proiectați pentru comunicarea cu clienții sunt una dintre cele mai aplicate domenii ale învățării automate. Roboții de conversație online pot răspunde la întrebările frecvente ale clienților și pot oferi sfaturi personalizate utilizatorilor. Roboții de mesagerie, asistenții virtuali și vocali de pe site-urile de comerț electronic sunt exemple bune de utilizare a învățării automate.
Ce este Deep Learning?
Învățarea profundă, care este considerată o sub-ramură a învățării automate, este o tehnică care creează modele folosind algoritmi și seturi uriașe de date și oferă răspunsuri adecvate acestor modele, fără intervenția umană. Oamenii de știință de date folosesc adesea software de învățare profundă pentru a analiza date mari și complexe, pentru a îndeplini sarcini complexe și pentru a răspunde la imagini, text și audio mai rapid decât oamenii.
Tehnica de învățare profundă învață dispozitivele să filtreze, să clasifice și să facă predicții din intrări audio, text sau imagini. Datorită învățării profunde, dispozitivele inteligente de acasă pot înțelege și aplica comenzi vocale, iar vehiculele autonome pot distinge pietonii de alte obiecte. Tehnica de învățare profundă folosește o rețea neuronală programabilă, astfel încât mașinile să aibă capacitatea de a lua decizii corecte fără factorul uman. Învățare profundă, a cărei zonă de utilizare crește pe zi ce trece; El are voce în multe domenii, cum ar fi sistemele de recunoaștere a vocii și a feței, autopiloții vehiculelor, vehiculele fără șofer, sistemele de alarmă, sectorul sănătății, îmbunătățirea imaginii și analiza amenințărilor cibernetice.
Care sunt diferențele dintre învățarea automată și învățarea profundă?
Deși conceptele de învățare automată și de învățare profundă sunt adesea folosite în mod interschimbabil, ele au proprietăți diferite. Principala diferență este cantitatea de date prelucrate. Cantități mici de date sunt suficiente pentru a face predicții în învățarea automată. În învățarea profundă, sunt necesare cantități uriașe de date pentru a dezvolta capacitatea de predicție. În consecință, nu este nevoie de o putere de calcul mare în învățarea automată, în timp ce multe operații de multiplicare a matricei sunt utilizate în tehnica de învățare profundă.
Pentru dobândirea de abilități de învățare automată, caracteristicile trebuie să fie definite și create de utilizatori. În tehnica de deep learning, caracteristicile sunt învățate din date și noi caracteristici sunt create de sistemul însuși. Rezultate în învățarea automată; în timp ce constă din valori numerice precum clasificarea sau scorul, în tehnica de învățare profundă rezultatul este; poate diferi în formă de text, audio sau partitură.
Fii primul care comenteaza