Vad är maskininlärning? Vilka är användningarna av maskininlärning?

Ett av ämnena på agendan för den digitaliserade världen, som har ökat i popularitet de senaste åren, är maskininlärning, det vill säga maskininlärning. Vad är maskininlärning, vilket är ett viktigt begrepp när det gäller bank- och artificiell intelligens och erbjuder många fördelar för banksektorn?

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning, som kan definieras som en sorts applikation där datorprogram kan lära sig mönster genom träningsdata och algoritmer, är en undergren av artificiell intelligens. Applikationen, som imiterar mänskliga rörelser, syftar till att lära sig genom erfarenhet, utan programmering. Tack vare träningsdata och algoritmer upptäcker den data och slutför automatiskt uppgifter genom att göra förutsägelser.

Maskininlärning med artificiell intelligens, som först användes av IBM-forskaren Arthur Samuel 1959, utgör grunden för applikationer som Google Assistant och Siri som används idag. Maskininlärning, som betraktas som en undergren av artificiell intelligens, gör det möjligt för datorn att tänka som en människa och utföra sina uppgifter på egen hand.

För att datorn ska kunna tänka som en människa används ett neuralt nätverk bestående av algoritmer modellerade utifrån den mänskliga hjärnan.

Vilka är användningarna av maskininlärning?

I dagens värld, där tekniken utvecklas och digitaliseringsprocessen sprider sig snabbt, kan maskininlärningsapplikationer användas inom nästan alla områden. Du kan stöta på maskininlärning inom många områden, särskilt onlineshopping, applikationer för sociala medier, bank- och finanssektorn, hälsa och utbildning. För att lära känna användningsområdena för maskininlärning bättre har vi listat några exempel åt dig:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Designad genom att använda NLP-teknik (länk till NLP-innehåll) för att konvertera mänskliga röster till text, möjliggör ASR att röstsamtal kan ringas från mobila enheter eller att konversationerna når den andra parten i form av meddelanden.
• Kundtjänst: Onlinekonversationsrobotar designade för kundkommunikation är ett av de mest tillämpade områdena inom maskininlärning. Konversationsrobotar online kan svara på vanliga frågor från kunder och ge personliga råd till användarna. Meddelanderobotar, virtuella och röstassistenter på e-handelssajter är bra exempel på användning av maskininlärning.

Vad är Deep Learning?

Deep learning, som anses vara en undergren av maskininlärning, är en teknik som skapar mönster med hjälp av algoritmer och enorma datamängder och ger lämpliga svar på dessa mönster, utan mänsklig inblandning. Dataforskare använder ofta programvara för djupinlärning för att analysera stora och komplexa data, utföra komplexa uppgifter och svara på bilder, text och ljud snabbare än människor.

Teknik för djupinlärning lär enheter att filtrera, klassificera och göra förutsägelser från ljud-, text- eller bildindata. Tack vare djupinlärning kan smarta hemenheter förstå och tillämpa röstkommandon, och autonoma fordon kan skilja fotgängare från andra objekt. Tekniken för djupinlärning använder ett programmerbart neuralt nätverk så att maskiner har förmågan att fatta korrekta beslut utan den mänskliga faktorn. Deep learning, vars användningsområde ökar dag för dag; Han har en röst inom många områden som röst- och ansiktsigenkänningssystem, fordonsautopiloter, förarlösa fordon, larmsystem, hälsosektorn, bildförbättring och analys av cyberhot.

Vad är skillnaderna mellan maskininlärning och djupinlärning?

Även om begreppen maskininlärning och djupinlärning ofta används omväxlande, har de olika egenskaper. Den största skillnaden är mängden data som behandlas. Små mängder data är tillräckliga för att göra förutsägelser i maskininlärning. Vid djupinlärning behövs enorma mängder data för att utveckla prediktiv förmåga. Följaktligen finns det inget behov av hög beräkningskraft i maskininlärning, medan många matrismultiplikationsoperationer används i djupinlärningsteknik.

För förvärv av maskininlärning måste funktioner definieras och skapas av användare. Inom teknik för djupinlärning lär man sig funktioner från data och nya funktioner skapas av systemet självt. Output i maskininlärning; medan den består av numeriska värden som klassificering eller poäng, är resultatet i djupinlärningsteknik; kan skilja sig åt i form av text, ljud eller partitur.