Една от темите в дневния ред на дигитализирания свят, чиято популярност нараства през последните години, е машинното обучение, тоест машинното обучение. Какво е машинно обучение, което е важна концепция от гледна точка на банковите технологии и технологиите за изкуствен интелект и предлага много предимства на банковия сектор?
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение, което може да се определи като вид приложение, в което компютърните програми могат да научават модели чрез обучителни данни и алгоритми, е подотрасл на изкуствения интелект. Приложението, което имитира човешки движения, има за цел да се учи чрез опит, без програмиране. Благодарение на обучителни данни и алгоритми, той открива данни и автоматично изпълнява задачи, като прави прогнози.
Машинното обучение с изкуствен интелект, използвано за първи път от изследователя на IBM Артър Самюел през 1959 г., формира основата на приложения като Google Assistant и Siri, използвани днес. Машинното обучение, което се счита за подклон на изкуствения интелект, позволява на компютъра да мисли като човек и да изпълнява задачите си сам.
За да може компютърът да мисли като човек, се използва невронна мрежа, състояща се от алгоритми, моделирани на базата на човешкия мозък.
Какви са ползите от машинното обучение?
В днешния свят, където технологиите се развиват и процесът на дигитализация се разпространява бързо, приложенията за машинно обучение могат да се използват в почти всяка област. Можете да срещнете машинно обучение в много области, особено онлайн пазаруване, приложения за социални медии, банков и финансов сектор, здравеопазване и образование. За да опознаете по-добре областите на използване на машинното обучение, ние ви изброихме няколко примера:
- ASR (Автоматично разпознаване на реч): Проектиран чрез използване на NLP технология (връзката може да бъде свързана към NLP съдържание) за преобразуване на човешки гласове в текст, ASR позволява гласови повиквания да се извършват от мобилни устройства или разговорите да достигат до другата страна под формата на съобщения.
- Обслужване на клиенти: Роботите за онлайн разговор, предназначени за комуникация с клиенти, са една от областите, където машинното обучение се прилага най-много. Роботите за онлайн разговори могат да отговарят на често задавани въпроси от клиентите и да предоставят персонализирани съвети на потребителите. Роботите за съобщения, виртуалните и гласови асистенти в сайтовете за електронна търговия са добри примери за използване на машинно обучение.
Какво е дълбоко обучение?
Дълбокото обучение, което се счита за подклон на машинното обучение, е техника, която създава модели с помощта на алгоритми и огромни набори от данни и дава подходящи отговори на тези модели, без човешка намеса. Учените за данни често използват софтуер за дълбоко обучение, за да анализират големи и сложни данни, да изпълняват сложни задачи и да реагират на изображения, текст и аудио по-бързо от хората.
Техниката за дълбоко обучение учи устройствата да филтрират, класифицират и да правят прогнози от аудио, текст или изображения. Благодарение на дълбокото обучение, устройствата за интелигентен дом могат да разбират и прилагат гласови команди, а автономните превозни средства могат да различават пешеходците от други обекти. Техниката за дълбоко обучение използва програмируема невронна мрежа, така че машините да имат способността да вземат правилни решения без човешкия фактор. Дълбоко обучение, чиято област на използване се увеличава всеки ден; Той има глас в много области като системи за гласово и лицево разпознаване, автопилоти на превозни средства, превозни средства без шофьор, алармени системи, здравен сектор, подобряване на изображението и анализ на киберзаплахите.
Какви са разликите между машинно обучение и задълбочено обучение?
Въпреки че концепциите за машинно обучение и дълбоко обучение често се използват взаимозаменяемо, те имат различни свойства. Основната разлика е количеството обработени данни. Малки количества данни са достатъчни, за да се правят прогнози в машинното обучение. При дълбокото обучение са необходими огромни количества данни, за да се развие способността за прогнозиране. Съответно, няма нужда от висока изчислителна мощност в машинното обучение, докато много операции за умножение на матрици се използват в техниката на дълбоко обучение.
За придобиване на умения за машинно обучение функциите трябва да бъдат дефинирани и създадени от потребителите. При техниката на задълбочено обучение характеристиките се научават от данни и новите функции се създават от самата система. Резултат при машинно обучение; Въпреки че се състои от числени стойности като класификация или резултат, изходът в техниката на дълбоко обучение; може да се различават под формата на текст, аудио или партитура.
Бъдете първите, които коментират